Mejor GPU para GPT-OSS-20B en local
Precios en tiempo real y recomendaciones de hardware actualizados para julio de 2026.
Ajustar longitud de contexto
Desliza para seleccionar tamaños populares o escribe un valor manualmente.
Hardware recomendado
Q3 weights (~8.6GB) plus 32k KV cache reach ~11GB. 12GB cards cover the full context window with headroom.
Hardware recomendado
Q4 weights (~11.5GB) plus 32k KV cache reach ~14GB. 16GB cards are the ideal mainstream setup.
Hardware recomendado
Q8 weights (~23GB) plus 32k KV cache exceed 24GB. 32GB+ cards deliver near-lossless precision without VRAM constraint.
Optimización de configuración para GPT-OSS-20B
Recomendaciones de cuantización
Para tareas diarias de programación y razonamiento, Q4_K_M (cuantización de 4 bits) ofrece el mejor equilibrio entre calidad y eficiencia de memoria: reduce los requisitos de memoria en más del 70% con una pérdida de calidad mínima en comparación con FP16. Los ajustes preestablecidos Q8 y superiores conservan más fidelidad a costa de un uso de VRAM significativamente mayor, lo que puede forzar la descarga de capas y reducir el rendimiento de generación.
Software local recomendado
Recomendamos usar Ollama como el ejecutor principal para la inferencia local debido a su división automática de modelos en GPU y optimizaciones de caché de contexto. Para ajustes finos avanzados o divisiones de cuantización, llama.cpp compilado de forma nativa con Flash Attention proporciona el mejor control granular.
▸Cómo se estiman las velocidades de tokens
Cómo calculamos la Puntuación de Valor GPU y normalizamos los datos del mercado.
Lectura (Prefill)
La consulta se procesa en una sola pasada paralela. Esto está limitado por la capacidad de cómputo: satura los núcleos tensor de la GPU.
Decodificación (Generación)
Cada nuevo token requiere cargar todos los pesos activos del modelo desde la VRAM. Esto está limitado por el ancho de banda de memoria: la GPU se detiene esperando datos en lugar de computar.
Pesos = (activeParams × bits ÷ 8) × 1.15 de sobrecarga. Caché KV por paso = activeParams × multiplicador × contextK.
Factores de utilización por arquitectura
Izquierda: factor de decodificación — Derecha: factor de lectura
Fuentes de datos
Los TFLOPS y el ancho de banda de memoria se leen de la base de datos de GPU. Si no están disponibles, el ancho de banda recurre a una lista predefinida.
Limitaciones
Estas son estimaciones analíticas, no resultados de pruebas reales. Úsalas como una comparación relativa, no como una garantía absoluta de rendimiento.