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Arrakis / Modelos / gpt-oss-120b

Requisitos de GPU de gpt-oss-120b

gpt-oss-120b tiene 117B parámetros. Para servirlo, calcula unos 280 GB de memoria de GPU en 16 bits, 140 GB en 8 bits o 70 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 128 expertos, 4 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 117B parámetros.

Desplegar este modelo Comprobar otro modelo

Lo que hace falta para servirlo

La memoria de GPU para ejecutarlo en inferencia, con la configuración de GPU más pequeña que lo sostiene y el precio más bajo en Arrakis ahora mismo.

PrecisiónMemoria y configuración mínima
16 bits280 GB: 2 × H200, desde 8,06 US$ por hora las 2
8 bits140 GB: una H200, desde 4,03 US$ por GPU-hora
4 bits70 GB: una H100 o A100, la H100 desde 2,25 US$ por GPU-hora

Lo que hace falta para ajustarlo

QLoRA entrena adaptadores sobre un modelo congelado de 4 bits; LoRA, sobre uno de 16 bits, y el ajuste fino completo actualiza todos los pesos. Las cifras no incluyen las activaciones, que crecen con el tamaño del lote y la longitud de secuencia.

MétodoMemoria y configuración mínima
QLoRA82 GB: una RTX PRO 6000, desde 1,90 US$ por GPU-hora
LoRA280 GB: 2 × H200, desde 8,06 US$ por hora las 2
Ajuste fino completo1.869 GB: 8 × B300, desde 36,80 US$ por hora las 8

Sobre el modelo

De su ficha y sus archivos en Hugging Face. Las cifras de memoria siguen la guía de memoria de GPU.

Parámetros
117B
Expertos
128
Expertos por token
4
Ventana de contexto (tokens)
131,072
Publicado en
FP8
Licencia
apache-2.0
Fecha de publicación
2025-08-04
Pesos
openai/gpt-oss-120b

Despliégalo en Arrakis

Abre Models en la consola, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina. O ejecútalo tú mismo en cualquier máquina con suficiente memoria de GPU:

vLLM
vllm serve openai/gpt-oss-120b --tensor-parallel-size 2
Desplegar este modelo Cómo funciona el despliegue

Preguntas

Los precios en tiempo real de todas las GPU están en la página de precios de GPU.

¿Cuánta memoria de GPU necesita gpt-oss-120b?
Para servirlo, unos 280 GB en 16 bits, 140 GB en 8 bits y 70 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 82 GB con QLoRA, 280 GB con LoRA y 1.869 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.
¿Puedo ejecutar gpt-oss-120b en una sola GPU?
Sí, cuantizado. En 8 bits necesita unos 140 GB, que caben en una H200. En 16 bits necesita 2 GPU H200.
¿Cuánto cuesta ejecutar gpt-oss-120b?
En 16 bits necesita 2 GPU H200; en 4 bits, una H100 o A100. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.
¿Cómo despliego gpt-oss-120b en Arrakis?
Abre Models en la consola de Arrakis, pega openai/gpt-oss-120b, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.

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