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gpt-oss-20b
openai · Apache 2.0 ライセンス · 2025年8月7日からArenaに登場
ダウンロード
Arenaスコア1288チャット部門で有料モデルを含む417件中261位
サイズ20.9 B1トークンあたり4.2 Bがアクティブ（Mixture of Experts）
4ビットのダウンロード13 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト128Kトークン、モデル設定より
無料で使える場所
- 今すぐここで、アカウント不要：下で質問してみる（1日5回まで無料）
- 自宅でダウンロードして動かす：公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
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よく使われるハードウェアでの速度
| ハードウェア | GPUメモリ | 収まる？ | 速度 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU＋64 GBのRAM | 54 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPUに収まる | 56 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPUに収まる | 135 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPUに収まる | 142 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | GPUに収まる | 192 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPUに収まる | 137 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPUに収まる | 131 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | GPUに収まる | 124 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 70 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 51 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | GPUに収まる | 202 tok/s |
4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。
必要なGPUメモリ
| レベル | 8Kコンテキスト | 32Kコンテキスト | 128Kコンテキスト | フル精度との品質比較 |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 11 GB | 12 GB | 14 GB | +7.9% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | 13 GB | 14 GB | 16 GB | +2.1% 小さな劣化 |
| Q5_K_M | 16 GB | 16 GB | 19 GB | +0.7% ごくわずかな劣化 |
| Q6_K | 18 GB | 19 GB | 21 GB | +0.3% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | 23 GB | 24 GB | 26 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | 43 GB | 43 GB | 46 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
重み＋コンテキストキャッシュ（モデルのアーキテクチャから算出）＋ランタイム。品質：フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。
チャットスコアの推移
130014001500
5月6月7月8月9月10月
gpt-oss-20b 1288最高の有料モデル
Arenaスコア（2026年4月22日～2026年10月20日）。
チャットの似た無料モデル
- Molmo 2 8B 1288 · 8.7 B
- Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct 1287
- Granite 4.1 8B 1290 · 8.8 B
- Athene V2 Chat 1291
- Gemma 3 4B IT 1291 · 4.3 B
- Llama 3.1 405B Instruct (BF16) 1284
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