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gpt-oss 120B 本地部署需要多少記憶體?

看能跑的裝置

gpt-oss 120B 是 MoE 模型,總參數 116.8B,每 token 啟用 5.1B。Q4 量化整機放顯存需要 67GB;把專家放進系統記憶體後只需 4GB 顯存 + 65GB 記憶體。目前最便宜能跑的顯示卡是 RTX PRO 5000 Blackwell 72GB,二手約 NT$291,440,預估 135.3 tokens/s。卸載模式下最便宜能跑的顯示卡是 GeForce RTX 2080 Ti,預估 21 tokens/s。

gpt-oss 120B 版本資訊

發布日期2025年8月4日
Hugging Face 倉庫openai/gpt-oss-120b
小版本
授權Apache-2.0
架構MoE
Ollama 標籤gpt-oss:120b
30 天下載5,259,501
Q4 最低記憶體67 GB · Q4_K_M · 8K
專家卸載4 GB 顯存 + 65 GB 記憶體
參數量116.8B
MoE5.1B
層數36
隱藏維度2,880
KV 頭8
頭維度64
上下文上限128K
廠商OpenAI

gpt-oss 120B 各量化與上下文的記憶體需求

8K 總記憶體

MoE:總參數 116.8B 全部要常駐記憶體,速度按每 token 啟用的 5.1B 計算。

量化權重體積GB8K 總記憶體GB32K 總記憶體GB128K 總記憶體GB
Q4_K_M62.8GGUF66.768.475.1
Q5_K_M62.9GGUF80.482.188.8
Q8_063.4GGUF122.7124.4131.1
FP1665.4GGUF230.1231.7238.5

總記憶體 = 權重 + KV cache(FP16)+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積,標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 128K 上下文上限的檔位寫「—」。

什麼顯示卡能跑 gpt-oss 120B?

Q4_K_M · 8K 上下文 · 依閒魚二手價升序
裝置顯存GB二手價預估 t/s建議上下文
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72NT$291,44011 筆掛牌135.332K
RTX PRO 6000D84NT$329,04619 筆掛牌144.8128K
RTX PRO 6000 Blackwell96NT$557,02710 筆掛牌152.9128K
DGX Spark 128GB128暫無掛牌48.3128K
Mac Studio M4 Max 128GB128暫無掛牌68.4128K
Mac Studio M5 Max 128GB128暫無掛牌74.4128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128暫無掛牌68.4128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128暫無掛牌74.4128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128暫無掛牌34.6128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暫無掛牌90.3128K

判定口徑:權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體,單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑(顯存只放注意力層與 KV cache),速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。

把專家放進記憶體後還能跑 gpt-oss 120B 的顯示卡

專家權重放系統記憶體,需要 ≥ 65 GB 記憶體;顯存只放注意力層、共享專家和 KV cache,Q4 下最低 4 GB。速度受記憶體頻寬限制(按 70 GB/s 估算),比整機放顯存慢得多。

裝置顯存GB二手價需記憶體GB預估 t/s
GeForce RTX 2080 Ti11NT$7,8976520.6
Radeon RX 7800 XT16NT$12,2226520.2
Radeon RX 7900 XT20NT$18,7986520.5
Radeon RX 9070 XT16NT$24,5846520.2
Arc Pro B6024NT$24,9096519.4
Radeon RX 7900 XTX24NT$25,8546520.7
GeForce RTX 408016NT$35,6786520.8
GeForce RTX 309024NT$37,8366521
GeForce RTX 5070 Ti16NT$40,6326520.9
Arc Pro B7032NT$47,0026520
Radeon PRO W780032NT$47,4776520.1
CMP 170HX 40GB (改裝)40NT$50,7676521.3
GeForce RTX 508016NT$54,0576521
Radeon AI PRO R970032NT$55,9386520.2
CMP 170HX 64GB (改裝)64NT$60,4036521.3
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$74,2706520.7
Instinct MI21064NT$86,9626521.1
Radeon PRO W790048NT$103,4146520.6
GeForce RTX 409024NT$107,1756521
GeForce RTX 5090 D V224NT$117,5166521.2
GeForce RTX 4090 48GB (改裝)48NT$119,8676521
RTX PRO 4500 Blackwell32NT$121,5126520.9
GeForce RTX 5090 D32NT$145,2506521.4
A100 40GB PCIe40NT$180,9756521.3
GeForce RTX 509032NT$186,8516521.4
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48NT$220,9316521.2
Tesla V100 16GB166521
Arc Pro B65326520
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB (改裝)326520.8
Instinct MI100326520.9
Tesla V100 32GB326521

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 啟動 gpt-oss 120B

Ollama

Ollama 一行指令拉起,量化檔位由官方標籤決定。

ollama run gpt-oss:120b
llama.cpp

llama.cpp 直接從 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文長度。

llama-server -hf unsloth/gpt-oss-120b-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM 跑的是原始精度權重,記憶體需求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

vllm serve openai/gpt-oss-120b

量化檔名以模型庫當週抓取為準,口徑見資料方法。 資料方法

常見問題

gpt-oss 120B 需要多少記憶體?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 gpt-oss 120B 約需 67GB 記憶體,留到 84GB 更穩。

哪張顯示卡最便宜能跑 gpt-oss 120B?

RTX PRO 5000 Blackwell 72GB,72GB 記憶體,目前二手中位價約 NT$291,440,預估 135.3 tokens/s。

gpt-oss 120B 能用 Ollama 跑嗎?

能,指令是 ollama run gpt-oss:120b。