GPT-OSS — Local AI Model by OpenAI

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 15 sierpnia 2026

Gęsty model 120B o otwartych wagach wydany przez OpenAI w kwietniu 2026 na licencji Apache 2.0 — ich pierwsze poważne otwarte wydanie od czasu GPT-2. Dorównuje GPT-4o w większości benchmarków przy 65 GB w Q4, co czyni go najwyższej jakości otwartym modelem w klasie stacji roboczych. Sygnalizuje strategiczny zwrot OpenAI w stronę wspierania wdrożeń firmowych on-premise.

Licence

LicenceWhat it permitsApplies to
Apache-2.0Commercial use permitted
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
GPT-oss 120B, GPT-OSS 20B

Hardware Requirements

GPT-oss 120BMin 71 GB VRAM · Q4_K_M · 131,072 ctx · ollama run gpt-oss:120b
GPT-OSS 20BMin 13 GB VRAM · MXFP4 · 128,000 ctx · ollama run gpt-oss:20b

Recommended GPU

The cheapest GPU that runs GPT-OSS locally (min 13 GB VRAM) is the AMD Radeon RX 9060 XT 16GB (16 GB).

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.
AMD Radeon RX 9060 XT 16GB
16 GB VRAM · 160 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
Sprawdź cenę na Amazon

How to Run Locally

Install Ollama then run: ollama run gpt-oss:120b

Minimum VRAM: 13 GB. For best results use Q4_K_M quantization.

GPT-OSS — Frequently Asked Questions

How much VRAM does GPT-OSS need?

GPT-OSS needs about 13 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: GPT-oss 120B (71 GB, Q4_K_M); GPT-OSS 20B (13 GB, MXFP4). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

Can I run GPT-OSS on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes — GPT-OSS runs on an RTX 4090 (24 GB) and other 24 GB cards such as the RTX 3090. Smaller variants also fit comfortably on 8–16 GB GPUs at Q4_K_M.

What quantization should I use for GPT-OSS?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for GPT-OSS in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.

How do I run GPT-OSS with Ollama?

Install Ollama, then run: ollama run gpt-oss:120b. This downloads GPT-OSS and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.

Can I Run GPT-OSS on My GPU?