gpt-oss-20b の VRAM・メモリ要件
出典付きの構成と、選択した重みファイルに基づく具体的なチェックポイントです。 MXFP4 safetensors：8,192 トークンで約 13.63 GiB–15.51 GiB、シーケンス 1、FP16 KV、vllm。
これは見積もりであり、実機トレースではありません。未確認ファイル由来の重み
公開元と出典
- 提供元OpenAI
- Hugging Face
openai/gpt-oss-20b - Revision
6cee5e81ee83917806bbde320786a8fb61efebee - 総パラメータ数20,914,757,184
- アクティブパラメータ数3,600,000,000
- 層数24
- クエリヘッド64
- KVヘッド8 (sliding-window)
- ヘッド次元64
- 記録されているコンテキスト上限131,072
- 完全性complete · full
この MoE は総パラメータ 20,914,757,184、アクティブ 3,600,000,000 です。アクティブ側の計算量はウェイト常駐メモリに使いません。 常駐ウェイトの見積もりは総パラメータを使い、非アクティブな MoE エキスパートも含めます。
この見積もりのメモリ内訳
ファイルのバイト、生の KV、エンジンの追加分、合計需要は別々です。ランタイムのトレースではありません。
- Weight artifact
- 12.82 GiB (13,761,264,768 bytes)
- Raw KV cache
- 0.19 GiB (204,472,320 bytes)
- Engine extras / workspace
- 0.63 GiB–2.51 GiB
- Total estimated demand
- 13.63 GiB–15.51 GiB
計上したファイル
| 量子化 | 計上したファイル | バイト | 実行エンジン | 根拠 |
|---|---|---|---|---|
| MXFP4 safetensors mxfp4 | model-00000-of-00002.safetensors, model-00001-of-00002.safetensors, model-00002-of-00002.safetensors | 13,761,264,768 (12.82 GiB / 13.76 GB) | vllm, unspecified | file-metadata |
| INT4 theoretical | 公開ファイルなし | 10,457,378,592 (理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。) | — | theoretical |
量子化とコンテキストごとのメモリ
同時シーケンスは 1 です。KV は既定で FP16 です。範囲には、記載したエンジンの記録済みランタイム分が含まれます。数字は対話式計算機と同じコアです。
| 量子化 | 2,048 tokens | 8,192 tokens | 32,768 tokens |
|---|---|---|---|
| MXFP4 safetensors | 13.49 GiB–15.37 GiB | 13.63 GiB–15.51 GiB | 14.19 GiB–16.09 GiB |
| INT4 theoretical 理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。 | 9.91 GiB–13.18 GiB | 10.05 GiB–13.35 GiB | 10.62 GiB–14.05 GiB |
KV Cache（生データ）
関連ページ
出典
結果を左右する前提
- 要求コンテキストは記録上のネイティブ窓 131072 トークン以内です。
- 常駐ウェイトの見積もりは総パラメータを使い、非アクティブな MoE エキスパートも含めます。
- この MoE は総パラメータ 20914757184、アクティブ 3600000000 です。アクティブ側の計算量はウェイト常駐メモリに使いません。
- ウェイトのバイト数は選んだファイルだけです。リポジトリ内の全量子化を合計しません。
- ダウンロードサイズはピーク GPU メモリではありません。実行時レイアウトと KV は別です。
- 計上したファイル: model-00000-of-00002.safetensors, model-00001-of-00002.safetensors, model-00002-of-00002.safetensors。
- コンテキストはシーケンスあたりのキャッシュトークン数（入力＋生成の予約）です。
- 同時シーケンスは同一のモデル複製を共有し、ウェイトはシーケンス数では増えません。
計算機
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検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。
検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。