收录显卡41价格追踪3 天自 2026年9月3日近 24h 价格数据11,753 条24h 降价最多Radeon RX 7900 XTX-5.6%24h 涨价最多A100 40GB PCIe+48.1%数据更新于 2026年9月5日

gpt-oss Safeguard 20B 本地部署需要多少显存?

看能跑的设备

gpt-oss Safeguard 20B 是 MoE 模型,总参数 20.9B,每 token 激活 3.6B。Q4 量化整机放显存需要 14GB;把专家放进系统内存后只需 4GB 显存 + 12GB 内存。当前最便宜能跑的显卡是 Radeon RX 7800 XT,二手约 ¥2,600,预估 89.5 tokens/s。卸载模式下最便宜能跑的显卡是 GeForce RTX 2080 Ti,预估 29 tokens/s。

gpt-oss Safeguard 20B 版本信息

发布日期2025年9月18日
Hugging Face 仓库openai/gpt-oss-safeguard-20b
小版本
许可证Apache-2.0
架构MoE
Ollama 标签
30 天下载78,266
Q4 最低显存14 GB · Q4_K_M · 8K
专家卸载4 GB 显存 + 12 GB 内存
参数量20.9B
MoE3.6B
层数24
隐藏维度2,880
KV 头8
头维度64
上下文上限128K
厂商OpenAI

gpt-oss Safeguard 20B 各量化与上下文的显存需求

8K 总显存

MoE:总参数 20.9B 全部要驻留显存,速度按每 token 激活的 3.6B 算。

量化权重体积GB8K 总显存GB32K 总显存GB128K 总显存GB
Q4_K_M11.6GGUF1314.218.7
Q5_K_M11.7GGUF15.516.621.1
Q8_012.1GGUF2324.228.7
FP1613.8GGUF42.343.447.9

总显存 = 权重 + KV cache(FP16)+ 1GB 运行开销。标 GGUF 的权重是仓库里的实测文件体积,标「估」的按每参数字节估算。超过这个模型 128K 上下文上限的档位写「—」。

什么显卡能跑 gpt-oss Safeguard 20B?

Q4_K_M · 8K 上下文 · 按闲鱼二手价升序
设备显存GB二手价预估 t/s建议上下文
Radeon RX 7800 XT16¥2,60014 条挂牌89.532K
Radeon RX 7900 XT20¥3,99918 条挂牌104.2128K
Radeon RX 9070 XT16¥5,23013 条挂牌90.932K
Arc Pro B6024¥5,2999 条挂牌67.1128K
Radeon RX 7900 XTX24¥5,50018 条挂牌115.4128K
GeForce RTX 408016¥7,59012 条挂牌118.232K
GeForce RTX 309024¥8,0498 条挂牌134.8128K
GeForce RTX 5070 Ti16¥8,6444 条挂牌132.132K
Arc Pro B7032¥9,9997 条挂牌82.1128K
Radeon PRO W780032¥10,1004 条挂牌84.9128K
CMP 170HX 40GB (改装)40¥10,8004 条挂牌165.3128K
GeForce RTX 508016¥11,5007 条挂牌136.432K
Radeon AI PRO R970032¥11,9003 条挂牌90.9128K
CMP 170HX 64GB (改装)64¥12,8504 条挂牌162.8128K
RTX PRO 4000 Blackwell24¥15,80010 条挂牌114.1128K
Instinct MI21064¥18,50017 条挂牌148.5128K
Radeon PRO W790048¥22,0005 条挂牌108.9128K
GeForce RTX 409024¥22,8005 条挂牌139.4128K
GeForce RTX 5090 D V224¥25,00016 条挂牌156.7128K
GeForce RTX 4090 48GB (改装)48¥25,5003 条挂牌139.4128K
RTX PRO 4500 Blackwell32¥25,8508 条挂牌132.1128K
GeForce RTX 5090 D32¥30,9007 条挂牌172.9128K
A100 40GB PCIe40¥38,5004 条挂牌165.1128K
GeForce RTX 509032¥39,7504 条挂牌172.9128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48¥47,00011 条挂牌156.7128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72¥62,00011 条挂牌156.7128K
RTX PRO 6000D84¥70,00019 条挂牌165.6128K
RTX PRO 6000 Blackwell96¥118,50010 条挂牌172.9128K
Tesla V100 16GB16暂无挂牌132.432K
Arc Pro B6532暂无挂牌82.1128K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB (改装)32暂无挂牌119.8128K
Instinct MI10032暂无挂牌130.8128K
Tesla V100 32GB32暂无挂牌132.4128K
DGX Spark 128GB128暂无挂牌63.6128K
Mac Studio M4 Max 128GB128暂无挂牌87.3128K
Mac Studio M5 Max 128GB128暂无挂牌94.1128K
MacBook Pro M4 Max 128GB128暂无挂牌87.3128K
MacBook Pro M5 Max 128GB128暂无挂牌94.1128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB128暂无挂牌46.5128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暂无挂牌111.5128K

判定口径:权重 + KV cache + 运行开销 ≤ 可用显存,单卡。MoE 模型标「卸载」表示把专家权重放进系统内存后能跑(显存只放注意力层与 KV cache),速度按内存带宽 70 GB/s 估算。上下文列给的是能装下的最大档位。

把专家放进内存后还能跑 gpt-oss Safeguard 20B 的显卡

专家权重放系统内存,需要 ≥ 12 GB 内存;显存只放注意力层、共享专家和 KV cache,Q4 下最低 4 GB。速度受内存带宽限制(按 70 GB/s 估算),比整机放显存慢得多。

设备显存GB二手价需内存GB预估 t/s
GeForce RTX 2080 Ti11¥1,6801228.8

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 启动 gpt-oss Safeguard 20B

Ollama

Ollama 库暂无官方标签。

llama.cpp

llama.cpp 直接从 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文长度。

llama-server -hf unsloth/gpt-oss-safeguard-20b-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM 跑的是原始精度权重,显存要求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

vllm serve openai/gpt-oss-safeguard-20b

量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法

常见问题

gpt-oss Safeguard 20B 需要多少显存?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 gpt-oss Safeguard 20B 约需 14GB 显存,留到 16GB 更稳。

哪张显卡最便宜能跑 gpt-oss Safeguard 20B?

Radeon RX 7800 XT,16GB 显存,当前二手中位价约 ¥2,600,预估 89.5 tokens/s。

gpt-oss Safeguard 20B 能用 Ollama 跑吗?

暂时不能,Ollama 库还没有它的官方标签;可以用 llama.cpp 加载 GGUF。