gpt-oss-20b inahitaji kumbukumbu kiasi gani?

Takriban 13.8 GB ya weights kwa 4.25-bit asili, pamoja na nafasi ya context: 15.3 GB kwa jumla. Kwenye Mac hiyo inamaanisha GB 24 za unified memory au zaidi, kwa kuwa kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% yake.

gpt-oss-20b ina kasi gani kwenye Mac?

Kasi ya kuandika hutegemea bandwidth ya kumbukumbu. Mac yenye kasi zaidi kwa modeli hii hapa ni M5 Ultra yenye GB 96, kwa takriban tokeni 284–505 kwa sekunde (4.25-bit asili). Mac ndogo zaidi inayoiendesha, yenye GB 24, hufikia takriban 73–129 kwenye M5 Pro.

Kwa nini gpt-oss-20b huenda kasi kuliko ukubwa wake unavyoashiria?

Ni modeli ya mixture-of-experts: huhifadhi vigezo 21B kwenye kumbukumbu lakini husoma 3.6B tu kwa kila tokeni, hivyo huandika kwa kasi ya modeli ndogo zaidi sana.

Mac inaweza kuendesha gpt-oss-20b? Kumbukumbu, kasi

Kumbukumbu kwa kila usahihi

Toleo	Weights	Pamoja na context	Mac ndogo zaidi
4.25-bit asili	13.8 GB	15.3 GB	24 GB
3-bit ubora wa chini	9.2 GB	10.7 GB	16 GB
2-bit ubora wa chini	6.6 GB	8.1 GB	16 GB

Kwenye kila chipu ya Apple

Ukubwa mdogo zaidi wa kumbukumbu wa kila chipu unaoendesha gpt-oss-20b, toleo bora linalotosha humo, na kasi ya kuandika unayoweza kutarajia.

Chipu	Inahitaji	Toleo	Tokeni/s
M6	24 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	40–72
M5 Ultra	96 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	284–505
M5 Max	36 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	109–194
M5 Pro	24 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	73–129
M5	24 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	36–64
M4 Max	36 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	97–173
M4 Pro	24 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	65–115
M4	24 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	28–51
M3 Ultra	96 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	194–345
M3 Max	36 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	71–126
M3 Pro	36 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	36–63
M3	24 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	24–42
M2 Ultra	64 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	189–337
M2 Max	32 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	95–168
M2 Pro	32 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	47–84
M2	24 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	24–42
M1 Ultra	64 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	189–337
M1 Max	32 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	95–168
M1 Pro	32 GB	4.25-bit asili Inaenda vizuri	47–84
M1	16 GB	3-bit Inaenda vizuri	19–34

Jinsi ya kuiendesha

Njia rahisi: pakua MLX Harness, bure na open source. Tafuta gpt-oss-20b, pakua toleo linalotosha Mac yako, na anza kuzungumza. Pia huipa programu zako nyingine modeli kupitia API inayooana na OpenAI.Pakua MLX HarnessBure · Apple Silicon · macOS 14.5 au mpya zaidi
Ndani ya Terminal kwa MLX ya Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/gpt-oss-20b-MXFP4-Q8Toleo: mlx-community/gpt-oss-20b-MXFP4-Q8 kwenye Hugging Face. Usahihi mwingine uko kando yake.

Hatua kwa hatua: pakua na uendeshe LLM kwenye Mac · jinsi ya kutumia MLX Harness · MLX dhidi ya Ollama dhidi ya llama.cpp

Kuhusu gpt-oss-20b

Imetengenezwa na	OpenAI
Vigezo	21B jumla · 3.6B zinazotumika (mixture of experts)
Context	tokeni 128K
Leseni	Apache-2.0
Ilitolewa	2025-08
Ingizo	Maandishi
Akili	9 kwenye Artificial Analysis Intelligence Index
Weights	openai/gpt-oss-20b

Maswali

gpt-oss-20b inahitaji kumbukumbu kiasi gani?: Takriban 13.8 GB ya weights kwa 4.25-bit asili, pamoja na nafasi ya context: 15.3 GB kwa jumla. Kwenye Mac hiyo inamaanisha GB 24 za unified memory au zaidi, kwa kuwa kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% yake.
gpt-oss-20b ina kasi gani kwenye Mac?: Kasi ya kuandika hutegemea bandwidth ya kumbukumbu. Mac yenye kasi zaidi kwa modeli hii hapa ni M5 Ultra yenye GB 96, kwa takriban tokeni 284–505 kwa sekunde (4.25-bit asili). Mac ndogo zaidi inayoiendesha, yenye GB 24, hufikia takriban 73–129 kwenye M5 Pro.
Kwa nini gpt-oss-20b huenda kasi kuliko ukubwa wake unavyoashiria?: Ni modeli ya mixture-of-experts: huhifadhi vigezo 21B kwenye kumbukumbu lakini husoma 3.6B tu kwa kila tokeni, hivyo huandika kwa kasi ya modeli ndogo zaidi sana.

Modeli zinazofanana

Kila modeli · Kila Mac · Linganisha Mac yako

Kwa kadi ya modeli yako au README

Huonyesha Mac ndogo zaidi inayoendesha gpt-oss-20b vizuri na huunganisha hapa.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/gpt-oss-20b.svg)](https://mlx.app/run/gpt-oss-20b)

Jinsi inavyokokotolewa

Kumbukumbu: vigezo vya modeli kwa biti 8, 6, 4, 3 au 2 kwa kila weight pamoja na group scales za MLX (nusu biti kwa kila weight), au muundo wake asili, pamoja na nafasi ya context juu yake. Kwa chaguo-msingi macOS huiruhusu GPU kutumia takriban 75% ya unified memory. Kasi: bandwidth ya kumbukumbu ikigawanywa kwa baiti zinazosomwa kwa kila tokeni ndiyo kikomo cha juu kwa mazungumzo moja; katika benchmarks za umma za llama.cpp kwenye Apple Silicon uendeshaji halisi hufikia takriban 45% hadi 80% yake, na huo ndio upana unaoonyeshwa. Haya ni makadirio, si vipimo: pima Mac yako mwenyewe kwenye MLX Bench. Takwimu za modeli ni kutoka kwa kadi rasmi ya kila modeli, takwimu za chipu ni kutoka Tech Specs za Apple. Imekaguliwa 2026-10-19. Data ileile ya mlx.app/compare.