gpt-oss-120b: requisitos de hardware y compatibilidad GPU en local
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Modelo de IA local

gpt-oss-120b

de OpenAI

0 de 22 máquinas de referencia lo ejecutan entero en la memoria del acelerador con contexto 8k, y 0 más con descarga a CPU.

117B Parámetros 128k Contexto máximo 1 Cuantización Completa Cobertura de compatibilidad
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Resumen

Editor
OpenAI
Familia
Gpt-oss
Serie
gpt-oss
Tarea
Generación de texto
Arquitectura
mezcla de expertos · gpt_oss
Parámetros
117B
Contexto máximo
131.072 tokens
Licencia
apache-2.0
Publicación
2025-08-04
Formatos
gguf, safetensors
Caché KV por token (f16)
73.728 B · cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada)
Cobertura de compatibilidad
Completa: veredictos calculados
Repositorio de origen
openai/gpt-oss-120b
Página oficial
https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/

Cuantizaciones y tamaños de archivo

Cuantización Runtime Pesos Mínimo de memoria a 4k Identidad
MXFP4gguf ollamaollama run gpt-oss:120b 60.9 GB 60.9 GB digest verificado

Los tamaños proceden del registro del runtime o del listado del repositorio. El mínimo de memoria suma la caché KV de 4.096 tokens cuando esa cifra no puede sobrestimar; es una estimación, no un requisito.

Runtimes

Compatibilidad en máquinas de referencia

Contexto 8k, 32 GB de RAM del sistema, mejor cuantización catalogada por máquina.

Máquina Memoria Respuesta Datos conocidos
GeForce RTX 3060 Laptop GPU 6GB 6.00 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 6.00 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
Radeon RX 7600 8GB 8.00 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 8.00 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 4060 8GB 8.00 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 8.00 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 3080 10GB 10.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 10.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
Intel Arc B580 12GB 12.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 12.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))soporte del runtime en esta máquina: unknown
GeForce RTX 3060 12GB 12.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 12.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 4070 12GB 12.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 12.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 5070 12GB 12.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 12.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
Radeon RX 7800 XT 16GB 16.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 16.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
Radeon RX 9070 XT 16GB 16.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 16.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
Intel Arc A770 16GB 16.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 16.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))soporte del runtime en esta máquina: unknown
GeForce RTX 4060 Ti 16GB 16.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 16.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 4080 16GB 16.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 16.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 5060 Ti 16GB 16.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 16.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 5080 16GB 16.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 16.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
Radeon RX 7900 XTX 24GB 24.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 24.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
Mac mini M4 24GB 24.0 GB unificada No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 24.0 GB unificada: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
Mac mini M4 Pro 24GB 24.0 GB unificada No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 24.0 GB unificada: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 3090 24GB 24.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 24.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 4090 24GB 24.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 24.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
GeForce RTX 5090 32GB 32.0 GB VRAM No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 32.0 GB VRAM: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))
MacBook Pro 14-inch M4 Max 36GB 36.0 GB unificada No cabe estimado · MXFP4 Pesos 60.9 GB frente a 36.0 GB unificada: no cabenCaché KV a 8k: 0.56 GB (cota superior (ventana deslizante, MLA o atención cruzada))

Las respuestas definitivas («funciona», «no cabe») salen del motor calibrado o de una prueba física. Las filas «potencial» solo comparan los pesos con la memoria: el resto del requisito no está modelado, así que no son veredictos. Desconocido nunca es un fallo.

Hardware para este modelo

El artefacto más pequeño (60.9 GB) supera todas las GPU de consumo catalogadas. No hay proveedor de GPU en la nube configurado, así que no se muestra ninguna oferta.

  • Artefacto catalogado más pequeño: 60.9 GB de pesos (MXFP4).
  • Más grande que todas las GPU de consumo catalogadas (32 GB). En local exige descarga a CPU con 128 GB de RAM o más; si no, una GPU de centro de datos alquilada.
  • Espacio en disco: 500 GB o más para guardar este modelo y sus variantes.
Ver kits de memoria de 128 GBVer SSD NVMe de 500 GB

GPU en la nube — LocalAIReady no tiene socio de GPU en la nube, así que aquí no se muestra proveedor ni precio. Contener estos pesos en un solo acelerador exige al menos 61 GB de memoria, lo que hoy significa una GPU de centro de datos alquilada.

Estos enlaces abren una búsqueda por categoría de hardware, no una recomendación de producto concreto. Affiliate link — I may earn a commission from qualifying purchases. Estos enlaces nunca cambian una respuesta de compatibilidad. Siguen la memoria que los datos justifican, no la comisión.

Fuentes y evidencias

0 campos medidos, 25 con fuente, 3 estimados y 4 desconocidos.

Ficha de catálogo verificada el 2026-09-17.

¿Qué más puede ejecutar tu PC?

Elige tu GPU y tu RAM para ver cada modelo catalogado que cabe, con respuestas probadas, estimadas y potenciales por separado.

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