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Arrakis / Modelos / gpt-oss-20b

Requisitos de GPU de gpt-oss-20b

gpt-oss-20b tiene 21B parámetros. Para servirlo, calcula unos 50 GB de memoria de GPU en 16 bits, 25 GB en 8 bits o 13 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 32 expertos, 4 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 21B parámetros.

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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 bits50 GB: una H100 o A100, la H100 desde 2,25 US$ por GPU-hora
8 bits25 GB: una RTX 5090, desde 0,58 US$ por GPU-hora
4 bits13 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 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
QLoRA15 GB: una RTX 4090 o RTX 3090, la RTX 3090 desde 0,19 US$ por GPU-hora
LoRA50 GB: una H100 o A100, la H100 desde 2,25 US$ por GPU-hora
Ajuste fino completo335 GB: 2 × B200, desde 13,58 US$ por hora las 2

Sobre el modelo

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

Parámetros
21B
Expertos
32
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-20b

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-20b --tensor-parallel-size 1
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-20b?
Para servirlo, unos 50 GB en 16 bits, 25 GB en 8 bits y 13 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 15 GB con QLoRA, 50 GB con LoRA y 335 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.
¿Puedo ejecutar gpt-oss-20b en una sola GPU?
Sí. En 16 bits necesita unos 50 GB, que caben en una H100 o A100.
¿Cuánto cuesta ejecutar gpt-oss-20b?
En 16 bits necesita una H100 o A100; en 4 bits, una RTX 4090 o RTX 3090. 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-20b en Arrakis?
Abre Models en la consola de Arrakis, pega openai/gpt-oss-20b, 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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