gpt-oss Safeguard 20B をローカルに導入するには？
gpt-oss Safeguard 20B は総パラメータ 20.9B、1 トークンあたり 3.6B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 14GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 4GB + RAM 12GB で動きます。現在最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB（で約 ¥46,846）で、推定 132.4 tokens/s です。オフロード構成で最も安く動かせるのは GeForce RTX 5070 で、推定 29 tokens/s です。
gpt-oss Safeguard 20B のバージョン情報
gpt-oss Safeguard 20B のローカル実行に必要なVRAMは？
MoE：総パラメータ 20.9B すべてをメモリに常駐させる必要があり、速度は 1 トークンあたり有効な 3.6B で決まります。
| 量子化 | 重みサイズGB | 8K 時の合計GB | 32K 時の合計GB | 128K 時の合計GB |
|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 4.9推定 | 6.3 | 7.4 | 11.9 |
| 2-bit | 7.8推定 | 9.1 | 10.3 | 14.8 |
| 3-bit | 11.5GGUF | 11.4 | 12.5 | 17 |
| 4-bit | 11.6GGUF | 13 | 14.2 | 18.7 |
| 5-bit | 11.7GGUF | 15.5 | 16.6 | 21.1 |
| 8-bit | 12.1GGUF | 23 | 24.2 | 28.7 |
| FP16 | 13.8GGUF | 42.3 | 43.4 | 47.9 |
合計 = 重み + KV キャッシュ（FP16）+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 128K を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。
gpt-oss Safeguard 20B を動かせるGPUは？
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| デバイス | VRAMGB | 価格 | 推定 t/s | 推奨コンテキスト |
|---|---|---|---|---|
 Tesla V100 16GB | 16 | ¥46,84634 件の出品 | 132.4 | 32K |
 Radeon RX 6950 XT | 16 | ¥76,7979 件の出品 | 84.9 | 32K |
| GeForce RTX 2080 Ti 22GB | 22 | ¥84,6303 件の出品 | 108.8 | 128K |
| Radeon RX 7800 XT | 16 | ¥87,24124 件の出品 | 89.5 | 32K |
| GeForce RTX 5060 Ti 16GB | 16 | ¥107,51612 件の出品 | 89.8 | 32K |
| Radeon RX 7900 XT | 20 | ¥107,51624 件の出品 | 104.2 | 128K |
| Tesla V100 32GB | 32 | ¥110,58823 件の出品 | 132.4 | 128K |
| Instinct MI50 32GB | 32 | ¥117,9607 件の出品 | 119.4 | 128K |
| Radeon RX 9070 XT | 16 | ¥122,10712 件の出品 | 90.9 | 32K |
| Radeon RX 7900 XTX | 24 | ¥153,44025 件の出品 | 115.4 | 128K |
| Instinct MI100 | 32 | ¥153,4407 件の出品 | 130.8 | 128K |
| GeForce RTX 5070 Ti | 16 | ¥184,31310 件の出品 | 132.1 | 32K |
| GeForce RTX 4080 | 16 | ¥193,98930 件の出品 | 118.2 | 32K |
| GeForce RTX 3090 | 24 | ¥238,07180 件の出品 | 134.8 | 128K |
| GeForce RTX 5080 | 16 | ¥276,46914 件の出品 | 136.4 | 32K |
| RTX PRO 4000 Blackwell | 24 | ¥453,1023 件の出品 | 114.1 | 128K |
| GeForce RTX 4090 | 24 | ¥491,34740 件の出品 | 139.4 | 128K |
| Radeon PRO W7900 | 48 | ¥536,8113 件の出品 | 108.9 | 128K |
| RTX PRO 4500 Blackwell | 32 | ¥660,4543 件の出品 | 132.1 | 128K |
| A100 40GB PCIe | 40 | ¥752,45713 件の出品 | 165.1 | 128K |
| Instinct MI210 | 64 | ¥775,03511 件の出品 | 148.5 | 128K |
| MacBook Pro M4 Max 128GB | 128 | ¥852,2933 件の出品 | 87.3 | 128K |
| GeForce RTX 5090 | 32 | ¥998,36112 件の出品 | 172.9 | 128K |
| Mac Studio M4 Max 128GB | 128 | ¥1,005,5804 件の出品 | 87.3 | 128K |
| MacBook Pro M5 Max 128GB | 128 | ¥1,113,5575 件の出品 | 94.1 | 128K |
| RTX PRO 6000 Blackwell | 96 | ¥2,608,7944 件の出品 | 172.9 | 128K |
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | ¥3,379,06811 件の出品 | 111.5 | 128K |
 Arc Pro B60 | 24 | —出品なし | 67.1 | 128K |
| GeForce RTX 5090 D V2 | 24 | —出品なし | 156.7 | 128K |
| Arc Pro B65 | 32 | —出品なし | 82.1 | 128K |
| Arc Pro B70 | 32 | —出品なし | 82.1 | 128K |
| GeForce RTX 4080 SUPER 32GB | 32 | —出品なし | 119.8 | 128K |
| GeForce RTX 5090 D | 32 | —出品なし | 172.9 | 128K |
| Radeon AI PRO R9700 | 32 | —出品なし | 90.9 | 128K |
| Radeon PRO W7800 | 32 | —出品なし | 84.9 | 128K |
| CMP 170HX 40GB | 40 | —出品なし | 165.3 | 128K |
| GeForce RTX 4090 48GB | 48 | —出品なし | 139.4 | 128K |
| RTX PRO 5000 Blackwell 48GB | 48 | —出品なし | 156.7 | 128K |
| CMP 170HX 64GB | 64 | —出品なし | 162.8 | 128K |
| RTX PRO 5000 Blackwell 72GB | 72 | —出品なし | 156.7 | 128K |
| RTX PRO 6000D | 84 | —出品なし | 165.6 | 128K |
| DGX Spark 128GB | 128 | —出品なし | 63.6 | 128K |
| Mac Studio M5 Max 128GB | 128 | —出品なし | 94.1 | 128K |
| Ryzen AI Max+ 395 128GB | 128 | —出品なし | 46.5 | 128K |
判定基準：重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し（VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ）、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。
gpt-oss Safeguard 20B のCPU・GPU併用推論におすすめのGPU
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エキスパート重みはシステム RAM に置き（12 GB 以上が必要）、VRAM にはアテンション層・共有エキスパート・KV キャッシュのみで Q4 なら最低 4 GB。速度は RAM 帯域幅（70 GB/s で推定）に縛られ、全量 VRAM 構成よりかなり遅くなります。
| デバイス | VRAMGB | 価格 | 必要 RAMGB | 推定 t/s |
|---|---|---|---|---|
| GeForce RTX 5070 | 12 | ¥119,035 | 12 | 29 |
Ollama / llama.cpp / vLLM で gpt-oss Safeguard 20B をローカルに導入する
Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。
llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。
llama-server -hf unsloth/gpt-oss-safeguard-20b-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ（通常は複数枚）が必要です。
vllm serve openai/gpt-oss-safeguard-20b
ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法
よくある質問
gpt-oss Safeguard 20B にはどれくらいのVRAMが必要ですか？
Q4_K_M・8K コンテキストでは gpt-oss Safeguard 20B に約 14GB のVRAMが必要で、16GB あれば余裕があります。
gpt-oss Safeguard 20B を動かせる最も安いGPUは？
Tesla V100 16GB です。VRAM 16GB、現在の中央値は約 ¥46,846、推定 132.4 tokens/s。
gpt-oss Safeguard 20B は Ollama で動かせますか？
まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。