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LLM 显存计算器(全部模型)

gpt-oss-20B 显存需求:需要多少 VRAM?

gpt-oss-20B 共 21B 参数(MoE,每 token 激活 3.6B)。以MXFP4 量化在 16K 上下文下运行约需 12.6 GB 显存(权重 10.4 GB + KV 缓存 0.8 GB + 运行时开销),最低可行硬件约为 RTX 4060 Ti 16GB。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 / BF1639.1 GB43.0 GBMac 64GB unified
FP819.6 GB21.9 GBRTX 3090 / 4090 24GB
Q8_0 (GGUF)20.7 GB23.1 GBRTX 5090 32GB
Q6_K (GGUF)16.0 GB18.3 GBRTX 3090 / 4090 24GB
Q5_K_M (GGUF)13.9 GB16.1 GBRTX 3090 / 4090 24GB
MXFP4推荐10.4 GB12.6 GBRTX 4060 Ti 16GB
Q4_K_M (GGUF)11.9 GB14.2 GBRTX 4060 Ti 16GB
Q3_K_M (GGUF)9.2 GB11.4 GBRTX 4060 Ti 16GB
Q2_K (GGUF)6.8 GB9.1 GBRTX 3060 12GB

上下文长度对显存的影响(MXFP4)

上下文KV 缓存总需求
4K0.2 GB12.1 GB
16K0.8 GB12.6 GB
64K3.0 GB14.9 GB
128K6.0 GB17.9 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

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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.

21B total params · 3.6B active (MoE) · max 128K context

Native format of Kimi K3 / gpt-oss · ~0.53 bytes/param

Estimated memory needed

17.9 GB

Model weights10.4 GB
KV cache (131,072 tokens)6.0 GB
Runtime overhead1.5 GB

Will it fit?

RTX 3060 12GB2× needed
RTX 4060 Ti 16GB2× needed
RTX 3090 / 4090 24GB✓ fits
RTX 5090 32GB✓ fits
A100 40GB✓ fits
A100 / H100 80GB✓ fits
H200 141GB✓ fits
AMD MI300X 192GB✓ fits
B200 192GB✓ fits
Mac 36GB unified✓ fits
Mac 64GB unified✓ fits
Mac 128GB unified✓ fits
Mac M3 Ultra 512GB✓ fits

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-20B 需要多少显存?

以推荐的 MXFP4 量化、16K 上下文估算约 12.6 GB:权重 10.4 GB、KV 缓存 0.8 GB,另加运行时开销。上下文越长 KV 缓存越大。

gpt-oss-20B 最低需要什么硬件?

约为 RTX 4060 Ti 16GB(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-20B 能在 Mac 上跑吗?

可以。在 MXFP4 量化、16K 上下文下约需 12.6 GB,Mac M3 Ultra 512GB 的统一内存足够(经 llama.cpp 或 MLX)。

gpt-oss-20B 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。

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