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gpt-oss Safeguard 20B 如何本地部署？

VRAMGlass 編輯部 · 更新於 2026年9月10日

gpt-oss Safeguard 20B 是 MoE 模型，總參數 20.9B，每 token 啟用 3.6B。Q4 量化整機放顯存需要 14GB；把專家放進系統記憶體後只需 4GB 顯存 + 12GB 記憶體。目前最便宜能跑的顯示卡是 Tesla V100 16GB，約 NT$4,118，預估 132.4 tokens/s。卸載模式下最便宜能跑的顯示卡是 GeForce RTX 5070，預估 29 tokens/s。

gpt-oss Safeguard 20B 版本資訊

發布日期2025年9月18日
Hugging Face 倉庫openai/gpt-oss-safeguard-20b
小版本—
授權Apache-2.0
架構MoE
GGUF 倉庫unsloth/gpt-oss-safeguard-20b-GGUF
Ollama 標籤—
Q4 最低記憶體14 GB · Q4_K_M · 8K
專家卸載4 GB 顯存 + 12 GB 記憶體
參數量20.9B
MoE3.6B
層數24
隱藏維度2,880
KV 頭8
頭維度64
上下文上限128K
廠商OpenAI

gpt-oss Safeguard 20B 本地部署需要多少顯示記憶體？

MoE：總參數 20.9B 全部要常駐記憶體，速度按每 token 啟用的 3.6B 計算。

量化權重體積GB8K 總記憶體GB32K 總記憶體GB128K 總記憶體GB
1-bit4.9估6.37.411.9
2-bit7.8估9.110.314.8
3-bit11.5GGUF11.412.517
4-bit11.6GGUF1314.218.7
5-bit11.7GGUF15.516.621.1
8-bit12.1GGUF2324.228.7
FP1613.8GGUF42.343.447.9

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「—」。各檔取倉庫裡該位元數的任一檔案，優先 unsloth 動態量化，所以同一檔不同模型對應的檔名可能不同。

什麼顯示卡能跑 gpt-oss Safeguard 20B？

閒魚
裝置顯存GB價預估 t/s建議上下文
Tesla V100 16GB16NT$4,11813 筆掛單132.432K
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22NT$12,1663 筆掛單108.8128K
Instinct MI50 32GB32NT$12,7514 筆掛單119.4128K
Radeon RX 6950 XT16NT$14,03313 筆掛單84.932K
Radeon RX 7800 XT16NT$14,50611 筆掛單89.532K
Tesla V100 32GB32NT$14,97411 筆掛單132.4128K
Radeon RX 7900 XT20NT$20,11616 筆掛單104.2128K
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16NT$21,9364 筆掛單89.832K
Arc Pro B6024NT$24,68310 筆掛單67.1128K
Radeon RX 7900 XTX24NT$27,14017 筆掛單115.4128K
Radeon RX 9070 XT16NT$28,54312 筆掛單90.932K
GeForce RTX 408016NT$36,2649 筆掛單118.232K
GeForce RTX 309024NT$37,90215 筆掛單134.8128K
Arc Pro B7032NT$46,0906 筆掛單82.1128K
GeForce RTX 5070 Ti16NT$46,3203 筆掛單132.132K
Radeon AI PRO R970032NT$51,7058 筆掛單90.9128K
CMP 170HX 40GB40NT$52,8754 筆掛單165.3128K
Radeon PRO W780032NT$58,0223 筆掛單84.9128K
GeForce RTX 508016NT$58,25612 筆掛單136.432K
CMP 170HX 64GB64NT$65,7438 筆掛單162.8128K
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$73,23018 筆掛單114.1128K
Instinct MI21064NT$86,56612 筆掛單148.5128K
Radeon PRO W790048NT$102,9435 筆掛單108.9128K
GeForce RTX 409024NT$109,96216 筆掛單139.4128K
GeForce RTX 5090 D V224NT$111,83414 筆掛單156.7128K
RTX PRO 4500 Blackwell32NT$120,95816 筆掛單132.1128K
GeForce RTX 4090 48GB48NT$124,4673 筆掛單139.4128K
A100 40GB PCIe40NT$144,8224 筆掛單165.1128K
Mac Studio M4 Max 128GB128NT$150,67113 筆掛單87.3128K
DGX Spark 128GB128NT$152,07531 筆掛單63.6128K
GeForce RTX 5090 D32NT$153,94713 筆掛單172.9128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128NT$165,6454 筆掛單87.3128K
Mac Studio M5 Max 128GB128NT$185,0646 筆掛單94.1128K
GeForce RTX 509032NT$204,95013 筆掛單172.9128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48NT$218,98815 筆掛單156.7128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128NT$256,4227 筆掛單94.1128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72NT$304,15017 筆掛單156.7128K
RTX PRO 6000D84NT$318,18817 筆掛單165.6128K
RTX PRO 6000 Blackwell96NT$579,7566 筆掛單172.9128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512NT$607,8326 筆掛單111.5128K
Arc Pro B6532—暫無掛單82.1128K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB32—暫無掛單119.8128K
Instinct MI10032—暫無掛單130.8128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128—暫無掛單46.5128K

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。

gpt-oss Safeguard 20B 混合推論推薦顯示卡

閒魚

專家權重放系統記憶體，需要 ≥ 12 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價需記憶體GB預估 t/s
GeForce RTX 507012NT$28,8941229

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 gpt-oss Safeguard 20B

Ollama

Ollama 庫暫無官方標籤。

llama.cpp

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

llama-server -hf unsloth/gpt-oss-safeguard-20b-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-safeguard-20b

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 Safeguard 20B 需要多少記憶體？

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 gpt-oss Safeguard 20B 約需 14GB 記憶體，留到 16GB 更穩。

哪張顯示卡最便宜能跑 gpt-oss Safeguard 20B？

Tesla V100 16GB，16GB 記憶體，目前中位價約 NT$4,118，預估 132.4 tokens/s。

gpt-oss Safeguard 20B 能用 Ollama 跑嗎？

暫時不行，Ollama 庫還沒有它的官方標籤；可以用 llama.cpp 載入 GGUF。