Qwen 3 30B-A3Bvsgpt-oss 20B
Comparatif complet entre Qwen 3 30B-A3B (30B paramètres, Alibaba) et gpt-oss 20B (21B, OpenAI). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.
En bref
| Caractéristique | Qwen 3 30B-A3B | gpt-oss 20B |
|---|---|---|
| Paramètres | 30B | 21B |
| Famille | Qwen | gpt-oss |
| Auteur | Alibaba | OpenAI |
| Origine | CN | US |
| Licence | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexte | 131 072 tokens | 128 000 tokens |
| Sortie | Avril 2025 | Avril 2025 |
Empreinte mémoire
VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.
| Quantification | Qwen 3 30B-A3B | gpt-oss 20B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 19 GB | 13 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 23 GB | 16 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 35 GB | 23 GB |
| FP16 (qualité max) | 62 GB | 42 GB |
| RAM CPU-only | 32 GB | 18 GB |
Vitesse estimée (tokens/seconde)
Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.
| GPU de référence | Qwen 3 30B-A3B | gpt-oss 20B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 100 tok/s · Q5_K_M | 130 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ trop lourd | 55 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 40 tok/s · Q8 | 55 tok/s · Q8 |
Verdict par cas d'usage
Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.
Ton ChatGPT privé et gratuit sur ta machine en 1 heure — LM Studio, Ollama, Open WebUI, tes documents, sans cloud.
- Espace en ligne à vie
- PDF + fichiers
- Mises à jour à vie
Forces et faiblesses
Qwen 3 30B-A3B
MoE 30B/3B actifs hybrid thinking. MMLU 81.4, AIME24 80.4. 100+ langues.
- Rapide grâce aux 3B actifs
- MMLU 81.4
- AIME24 80.4
- Apache 2.0
- 19 Go en Q4
Installation
gpt-oss 20B
Petit frère de gpt-oss 120B. 21B/3.6B actifs. Égale o3-mini sur laptop.
- Licence MIT
- 13 Go VRAM Q4
- Qualité OpenAI en format accessible
- 128k contexte
- MoE — plus VRAM que dense équivalent
- Moins de fine-tunes que Llama/Qwen
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Qwen 3 30B-A3B ou gpt-oss 20B ?
Sur une RTX 4090, Qwen 3 30B-A3B tourne en Q5_K_M (~100 tok/s), gpt-oss 20B en Q8 (~130 tok/s). En pur débit, gpt-oss 20B l'emporte. Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, gpt-oss 20B tient en 13 GB contre 19 GB pour son rival — un écart de 6 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Qwen 3 30B-A3B ou gpt-oss 20B pour coder ?
gpt-oss 20B est le plus adapté (spécialisé code, meilleurs scores HumanEval). Pour un copilote IDE, couplez-le à Continue ou Aider.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Qwen 3 30B-A3B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. gpt-oss 20B est sous Apache 2.0 — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : gpt-oss 20B (21B). Plus capable : Qwen 3 30B-A3B (30B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.