Famille gpt-oss · 117B paramètres

gpt-oss 120B

Premier retour open d'OpenAI. MoE 117B/5.1B actifs. Égale o4-mini. Tient sur un GPU 80 Go.

🇺🇸 OpenAI·Licence Apache 2.0·Contexte 125k tokens·Sortie Avril 2025← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Licence MIT
  • Qualité OpenAI en open-weight
  • 128k contexte
  • Fort en raisonnement et code
Limites à connaître
  • 70 Go VRAM Q4 — multi-GPU requis
  • MoE complexe à déployer
Architecture
MoE · ~117B total / ~20B actifs · OpenAI open-source · 128k ctx
Entraînement
OpenAI — premier modèle open-weight publié par OpenAI sous licence MIT.
Idéal pour
RaisonnementChat proAgents

02Mémoire requise

VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.

Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
70 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
85 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
125 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
234 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 100 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner gpt-oss 120B ?

Pour exécuter gpt-oss 120B en local en quantification Q4, il faut environ 70 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).

Où acheter le Mac Studio
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03Vitesse attendue

Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.

Entrée de gamme
~12t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~35t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~90t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run openai/gpt-oss:120b
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.