gpt-oss-120B 显存需求：需要多少 VRAM？
gpt-oss-120B 共 117B 参数（MoE，每 token 激活 5.1B）。以MXFP4 量化在 16K 上下文下运行约需 63.5 GB 显存（权重 57.8 GB + KV 缓存 1.1 GB + 运行时开销），最低可行硬件约为 A100 / H100 80GB。以下数字为规划级估算，数据核实于 2026-07-27。
各量化档位显存需求（16K 上下文）
| 量化 | 权重 | 总需求 | 最低可行硬件 |
|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 218 GB | 236 GB | Mac M3 Ultra 512GB |
| FP8 | 109 GB | 119 GB | H200 141GB |
| Q8_0 (GGUF) | 116 GB | 126 GB | H200 141GB |
| Q6_K (GGUF) | 89.4 GB | 97.6 GB | Mac 128GB unified |
| Q5_K_M (GGUF) | 77.4 GB | 84.7 GB | Mac 128GB unified |
| MXFP4推荐 | 57.8 GB | 63.5 GB | A100 / H100 80GB |
| Q4_K_M (GGUF) | 66.5 GB | 72.9 GB | A100 / H100 80GB |
| Q3_K_M (GGUF) | 51.2 GB | 56.4 GB | Mac 64GB unified |
| Q2_K (GGUF) | 38.1 GB | 42.3 GB | Mac 64GB unified |
上下文长度对显存的影响（MXFP4）
| 上下文 | KV 缓存 | 总需求 |
|---|---|---|
| 4K | 0.3 GB | 62.7 GB |
| 16K | 1.1 GB | 63.5 GB |
| 64K | 4.5 GB | 66.9 GB |
| 128K | 9.0 GB | 71.4 GB |
KV 缓存随上下文线性增长；开启 FP8 KV cache 可再减半（下方计算器可试）。
自定义估算
LLM VRAM Calculator — Can I Run It?
Estimate how much GPU memory (VRAM) you need to run open-weight LLMs like Kimi K3, DeepSeek R1, Qwen3, or Llama locally. Pick a model, quantization, and context length — the calculator adds up weights, KV cache, and runtime overhead, then shows which GPUs or Macs can fit it. Runs entirely in your browser: no upload, no signup.
117B total params · 5.1B active (MoE) · max 128K context
Native format of Kimi K3 / gpt-oss · ~0.53 bytes/param
Estimated memory needed
71.4 GB
Will it fit?
Assumes ~92% of device memory is usable. Multi-GPU counts are for tensor/pipeline parallel serving (vLLM, SGLang); Apple Silicon uses unified memory via llama.cpp or MLX.
FAQ
运行 gpt-oss-120B 需要多少显存？
以推荐的 MXFP4 量化、16K 上下文估算约 63.5 GB：权重 57.8 GB、KV 缓存 1.1 GB，另加运行时开销。上下文越长 KV 缓存越大。
gpt-oss-120B 最低需要什么硬件？
约为 A100 / H100 80GB（按 92% 可用显存估算）。更低配置可尝试更激进的量化（如 Q3/Q2），但质量损失明显。
gpt-oss-120B 能在 Mac 上跑吗？
可以。在 MXFP4 量化、16K 上下文下约需 63.5 GB，Mac M3 Ultra 512GB 的统一内存足够（经 llama.cpp 或 MLX）。
gpt-oss-120B 用什么量化格式最合适？
MXFP4 是该模型的原生/推荐格式，Native format of Kimi K3 / gpt-oss。追求更小体积可选 Q4_K_M，追求无损可选 FP8 或 Q8_0。