Maaari ko bang patakbuhin ang gpt-oss-20b nang lokal?

Oo. Bukas ang weights sa ilalim ng Apache 2.0 at kasya ang modelo sa 16 GB ng memorya dahil sa MXFP4 quantization ng MoE weights. Pinapatakbo ito gamit ang Transformers o vLLM.

Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context window?

Sa API, $0.02 bawat milyong input tokens at $0.09 bawat milyong output tokens ang presyo, na may 131,072-token na context window.

Paano naiiba ang gpt-oss-20b sa gpt-oss-120b?

Ang gpt-oss-20b ay mas mababang latency at mas mababang memory variant na para sa lokal o specialized deployment; ang gpt-oss-120b ay may 117B parameters at para sa production, general-purpose, at high-reasoning workloads gamit ang isang 80 GB GPU.

Gpt oss 20b

5516°

#llm #openai #pangangatwiran #mga ahente #pag-coding #lokal

Tumatakbo sa Graydient

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

Easy Creator (Prism) Web

Walang limitasyon · flat fee

Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.

PirateDiffusion Telegram

Walang limitasyon · flat fee

Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.

Pro studio (SpyGlass) Web

Walang limitasyon · flat fee

Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.

Discord bot (Vector)

Walang limitasyon · flat fee

Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!

Unified Editor Web

Walang limitasyon · flat fee

Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Mga Lokal na App

Kailangang i-setup

Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.

ModelDuel Web

Bayad kada gamit

Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.

Umarkila ng GPU sa cloud

Graydient Cloud GPU

Walang limitasyon · flat fee

Isang bayad, walang limitasyon sa gamit. Isang click lang para ma-install ang modelong ito.

RunPod Cloud GPU

Singil kada minuto

Umarkila ng GPU kada minuto at ikaw ang mag-setup ng modelo.

Mga gabay para sa model na ito

Paano Mag-install ng Ollama at Magpatakbo ng Lokal na AI (Windows, Mac, Linux)

Ollama vs LM Studio (2026): alin ang local AI app na gagamitin, at alin ang mga top models na pinapatakbo ng bawat isa

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Lahat ng gabay

OpenAI | 131,072 token context | $0.02/M input, $0.09/M output. Ang gpt-oss-20b ay isang open-weight 21B parameter na modelo na inilabas ng OpenAI sa ilalim ng Apache 2.0 license. Gumagamit ito ng Mixture-of-Experts (MoE) architecture na may 3.6B active parameters bawat forward pass, na na-optimize para sa mas mababang latency ng inference at deployability sa consumer o single-GPU hardware. Ang modelo ay sinanay sa OpenAI’s Harmony response format at sumusuporta sa configuration ng antas ng pangangatwiran, fine-tuning, at mga kakayahan ng agentic kabilang ang function calling, paggamit ng tool, at structured outputs.

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang gpt-oss-20b ay ang mas maliit na open-weight na reasoning model ng OpenAI: 21B parameters, MoE architecture, 3.6B lang ang aktibo bawat forward pass, at kasya sa 16 GB ng memorya. May lisensyang Apache 2.0, maaaring i-fine-tune, at ginawa para sa agentic na trabaho kabilang ang function calling at structured outputs. Angkop ito sa mga developer na nais ng OpenAI-trained na reasoning model na maaaring patakbuhin nang lokal o i-deploy nang mura nang walang usage agreement.

Kilalang-kilala sa

Disenyong MoE na pinananatiling 3.6B ang aktibong parameters para sa mabilis at mababang memory na inference
Nako-configure na pagsisikap sa reasoning: mababa, katamtaman o mataas para i-trade ang latency sa lalim
Buong chain-of-thought na output na nakikita ng mga developer para sa debugging
Native function calling, paggamit ng tool at structured outputs para sa agentic pipelines
Lisensyang Apache 2.0: komersyal na paggamit at fine-tuning nang walang copyleft restrictions

Mag-ingat sa

Dapat gamitin kasama ang OpenAI's Harmony response format; hindi gagana nang tama ang standard prompting.
Ang chain-of-thought output ay para lang sa inspeksyon ng developer, hindi para sa end users.
Mas maliit na kapatid ng gpt-oss-120b; para sa mga high-stakes na reasoning tasks, ang mas malaking modelo ang inirerekomenda.

Pinakamainam para sa

Pangangatwiran

Mga ahente at paggamit ng tool

Pag-coding

Tumakbo nang lokal

Mabilis

Mga prompt na subukan

I-debug ang chain ng function calls

Mayroon akong Python agent na tumatawag ng tatlong tools sunod-sunod: get_weather, get_forecast, at send_alert. Ang send_alert ay nagfi-fire kahit normal ang mga kondisyon. Hanapin ang posibleng logic error, magmungkahi ng ayos, at ipakita ang tamang daloy ng tool-call na may wastong conditional branching.

Hakbang-hakbang na reasoning puzzle

Ang isang magsasaka ay may 17 tupa. Lahat maliban sa 9 ang namatay. Ilan ang natira? Ipaliwanag kung bakit nahuhuli ang karamihan ng mga language model sa tanong na ito, ano ang tamang sagot, at anong pattern ng reasoning ang ginamit mo para maiwasan ang bitag.

Kunin ang nakaayos na output

Kunin ang mga sumusunod na field mula sa job posting bilang JSON object: job_title, company, location, salary_range, required_years_experience, remote_policy. Job posting: Senior ML Engineer sa Acme Corp, San Francisco o remote, $180k–$220k, 5+ taon na karanasan ang kailangan, hybrid 2 araw sa opisina.

Ihambing sa

GPT-6 Luna
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $0.10/M input, $0.50/M output
GPT-5.6 Luna
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $0.20/M input, $1.20/M output
GPT-5.6 Sol
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $4.00/M input, $20.00/M output
GPT-6.1 Sol
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $2.00/M input, $10.00/M output

Higit pang mga text model mula sa openai

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang gpt-oss-20b nang lokal?: Oo. Bukas ang weights sa ilalim ng Apache 2.0 at kasya ang modelo sa 16 GB ng memorya dahil sa MXFP4 quantization ng MoE weights. Pinapatakbo ito gamit ang Transformers o vLLM.
Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context window?: Sa API, $0.02 bawat milyong input tokens at $0.09 bawat milyong output tokens ang presyo, na may 131,072-token na context window.
Paano naiiba ang gpt-oss-20b sa gpt-oss-120b?: Ang gpt-oss-20b ay mas mababang latency at mas mababang memory variant na para sa lokal o specialized deployment; ang gpt-oss-120b ay may 117B parameters at para sa production, general-purpose, at high-reasoning workloads gamit ang isang 80 GB GPU.

Hatol ng Kapitan
Isang tunay na bukas, fine-tunable na reasoning model na kasya sa 16 GB GPU — bihira mula sa kahit anong lab, lalo na mula sa OpenAI.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

GPT 6 Astra Pro

TEXT / LLM

Qwen3 30B A3B Thinking 2507

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Gpt oss 20b ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm openai pangangatwiran mga ahente pag-coding lokal mabilis

Mag-browse ayon sa pamilya ng model