01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Licence MIT
- 13 Go VRAM Q4
- Qualité OpenAI en format accessible
- 128k contexte
Limites à connaître
- —MoE — plus VRAM que dense équivalent
- —Moins de fine-tunes que Llama/Qwen
Architecture
MoE · ~21B total / ~4B actifs · OpenAI open-source compact
Entraînement
Version légère de la série GPT open-source OpenAI, idéale pour déploiement local.
Idéal pour
Edge reasoningTool useLaptop
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
13 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
16 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
23 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
42 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 18 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
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.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$ollama run openai/gpt-oss:20b
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.