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gpt-oss-20b
OpenAI コーディングエージェント
パラメータ
21B
アクティブ 3.6B（MoE）
いちばん小さい量子化
10.8GB
Q4_K_M
KV キャッシュ（8K・FP16）
0.19GB
公称コンテキスト 128K
乗るスペック
52/ 64
クラスタ構成を含む・8K
コンテキスト長と必要メモリ
横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る4bit 前後8bit 前後各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
スペックごとの推定速度
decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化gpt-oss-20b は、作業ごとにどのくらいか
- AIエージェント数字なし（判定できません）
- コーディング軽量級未満（1 ベンチ・比べた相手 9 モデル）
- 検索・調べもの数字なし（判定できません）
- 知識・推論中位級未満。勝つ確率: Claude Sonnet 5.5 に 11%・Claude Haiku 5.5 に 15%（2 ベンチ・比べた相手 31 モデル）
- 数学目印なし（1 ベンチ・比べた相手 5 モデル）
- 日本語目印なし（2 ベンチ・比べた相手 7 モデル）
- 画像理解数字なし（判定できません）
同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています（チェスや LLM のアリーナと同じ考え方）。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。
作業ごとの位置
gpt-oss-20bクラウドモデル（点に乗せると名前）縦線は階層の目印（右ほど強い）
用途で変わる：チャット・コーディング・AIエージェント
チャット
コンテキスト 8K短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 22.9 GB（うち KV 0.2 GB）
コーディング
コンテキスト 64Kリポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 24.2 GB（うち KV 1.5 GB）
AIエージェント
コンテキスト 128Kツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 9 / 9・最小構成で 25.7 GB（うち KV 3.0 GB）
コンテキスト長と推定 decode 速度
コンテキストが長いほど KV キャッシュを読む分だけ遅くなる。線が切れたところで乗らなくなるM5 Max 64GBM5 Ultra 256GBRTX 4090 24GB
用途ごとに見るベンチ
gpt-oss-20b はどのあたりか
- Terminal-Bench 2.0：gpt-oss-20b の数字なし
- τ²-Bench：gpt-oss-20b の数字なし
- SWE-bench Verified：10 モデル中 9 位。クラウドでいちばん近いのは Claude Opus 4.6（80.8）。それより下のクラウドはなし
- Humanity's Last Exam：25 モデル中 22 位。クラウドでいちばん近いのは Qwen3.7 Plus（34.7）。それより下のクラウドはなし
- Artificial Analysis Intelligence Index：gpt-oss-20b の数字なし同じ条件
数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件（推論モード・ツールの有無など）は揃っていません。目安として見てください。
Terminal-Bench 2.0
6 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）τ²-Bench
5 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）SWE-bench Verified
10 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）Humanity's Last Exam
25 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外
Artificial Analysis Intelligence Index
26 モデル・全モデル同じ条件（第三者が測定）スペックごとの判定
| スペック | 判定 | 推奨量子化 | 必要メモリ | 利用可能 | 最大コンテキスト | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 12GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 13.1 GB | 11.0 GB | — | — |
| RTX 3060 12GBllama.cpp | オフロードで動く | Q4_K_M | 13.1 GB | 11.0 GB | — | — |
| M5 16GBMLX | 乗らない | MLX 8bit | 22.9 GB | 12.0 GB | — | — |
| M4 16GBMLX | 乗らない | MLX 8bit | 22.9 GB | 12.0 GB | — | — |
| RTX 5080 16GBllama.cpp | 乗る | Q6_K | 13.5 GB | 15.0 GB | 9K | 197 |
| RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp | 乗る | Q6_K | 13.5 GB | 15.0 GB | 9K | 189 |
| RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp | 乗る | Q6_K | 13.5 GB | 15.0 GB | 9K | 115 |
| RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp | 乗る | Q6_K | 13.5 GB | 15.0 GB | 9K | 166 |
| RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp | 乗る | Q6_K | 13.5 GB | 15.0 GB | 9K | 156 |
| RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp | 乗る | Q6_K | 13.5 GB | 15.0 GB | 9K | 80.5 |
| M5 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 8bit | 22.9 GB | 18.0 GB | — | — |
| M5 24GBMLX | 乗らない | MLX 8bit | 22.9 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 8bit | 22.9 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 24GBMLX | 乗らない | MLX 8bit | 22.9 GB | 18.0 GB | — | — |
| RTX 4090 24GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 23.0 GB | 128K | 203 |
| RTX 3090 24GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 23.0 GB | 128K | 194 |
| Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 23.0 GB | 128K | 197 |
| M5 32GBMLX | ギリ | MLX 8bit | 22.9 GB | 24.0 GB | — | 21.3 |
| M4 32GBMLX | ギリ | MLX 8bit | 22.9 GB | 24.0 GB | — | 16.7 |
| M2 Max 32GBMLX | ギリ | MLX 8bit | 22.9 GB | 24.0 GB | — | 55.8 |
| M1 Max 32GBMLX | ギリ | MLX 8bit | 22.9 GB | 24.0 GB | — | 55.8 |
| RTX 5090 32GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 31.0 GB | 128K | 277 |
| M5 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 27.0 GB | 66K | 64.1 |
| M4 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 27.0 GB | 66K | 57.2 |
| M3 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 27.0 GB | 66K | 41.8 |
| M5 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 36.0 GB | 128K | 85.6 |
| M5 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 36.0 GB | 128K | 42.8 |
| M4 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 36.0 GB | 128K | 76.1 |
| M4 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 36.0 GB | 128K | 38.1 |
| M3 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 36.0 GB | 128K | 55.8 |
| RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 47.0 GB | 128K | 197 |
| RTX A6000 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 47.0 GB | 128K | 170 |
| M5 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 48.0 GB | 128K | 85.6 |
| M5 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 48.0 GB | 128K | 42.8 |
| M4 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 48.0 GB | 128K | 76.1 |
| M4 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 48.0 GB | 128K | 38.1 |
| M3 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 48.0 GB | 128K | 55.8 |
| M2 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 48.0 GB | 128K | 112 |
| M2 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 48.0 GB | 128K | 55.8 |
| M1 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 48.0 GB | 128K | 112 |
| M1 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 48.0 GB | 128K | 55.8 |
| Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 57.6 GB | 128K | 59.7 |
| M5 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 72.0 GB | 128K | 167 |
| M3 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 72.0 GB | 128K | 114 |
| M3 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 72.0 GB | 128K | 41.8 |
| M2 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 72.0 GB | 128K | 55.8 |
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 95.0 GB | 128K | 277 |
| M5 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 96.0 GB | 128K | 85.6 |
| M4 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 96.0 GB | 128K | 76.1 |
| M3 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 96.0 GB | 128K | 55.8 |
| M2 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 96.0 GB | 128K | 112 |
| M1 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 96.0 GB | 128K | 112 |
| DGX Spark 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 115 GB | 128K | 72.2 |
| Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 115 GB | 128K | 59.7 |
| M2 Ultra 192GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 144 GB | 128K | 112 |
| M5 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 192 GB | 128K | 167 |
| M3 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 192 GB | 128K | 114 |
| HPE Private Cloud AI Small（RTX PRO 6000 ×4）llama.cpp | 乗る | Q8_0 | 13.5 GB | 380 GB | 128K | 398 |
| M5 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 384 GB | 128K | 167 |
| M3 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 22.9 GB | 384 GB | 128K | 114 |
| M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 23.9 GB | 192 GB | 128K | 101 |
| M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 23.9 GB | 768 GB | 128K | 141 |
| M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 25.9 GB | 1536 GB | 128K | 131 |
| DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7（200GbE 直結）・vLLM（Ray・テンソル並列） | 乗る | MXFP4（公式） | 19.7 GB | 230 GB | 128K | 99.4 |
量子化ごとのサイズ
| 形式 | 量子化 | サイズ | 実効 bit | リポジトリ |
|---|---|---|---|---|
| GGUF | Q4_K_M | 10.8 GB | 4.43 | unsloth/gpt-oss-20b-GGUF |
| GGUF | Q6_K | 11.2 GB | 4.59 | unsloth/gpt-oss-20b-GGUF |
| GGUF | Q8_0 | 11.3 GB | 4.61 | unsloth/gpt-oss-20b-GGUF |
| MLX | MLX 8bit | 20.7 GB | 8.47 | lmstudio-community/gpt-oss-20b-MLX-8bit |
| MXFP4 | MXFP4（公式） | 12.8 GB | 5.24 | openai/gpt-oss-20b |
Hugging Face のファイルサイズ（本体の重みのみ）。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。
基本情報
- パラメータ
- 21B（アクティブ 3.6B）（MoE）
- 層数
- 24
- KV を持つ層
- 12層×1,024要素（窓 128）、12層×1,024要素
- 入力
- テキスト
- ライセンス
- apache-2.0
- 公開日
- 2025-08-04
- 配布元
- openai/gpt-oss-20b
起動コマンドの例
mlx_lm.server --model lmstudio-community/gpt-oss-20b-MLX-8bitllama-server -hf unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M -c 8192ollama run hf.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_Mvllm serve openai/gpt-oss-20b --max-model-len 8192ECN 実測
このモデルの ECN 実測はまだありません。
ベンチマークと出典
| ベンチマーク | スコア | 出典 | 条件 | 日付 |
|---|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 91.7 | ベンダー | high reasoning, vendor model card (Table 3); no tools | 2025-08-05 |
| GPQA Diamond | 71.5 | ベンダー | high reasoning, vendor model card (Table 3); no tools | 2025-08-05 |
| Humanity's Last Exam | 10.9 | ベンダー | high reasoning, vendor model card (Table 3); no tools | 2025-08-05 |
| SWE-bench Verified | 60.7 | ベンダー | high reasoning, vendor model card (Table 3); fixed n=477 subset | 2025-08-05 |
| MMMLU（多言語） | 75.7 | ベンダー | high reasoning, vendor model card (Table 3); average of 14 languages | 2025-08-05 |
| MMMLU 日本語 | 78.8 | ベンダー | high reasoning, vendor model card (Table 2, Japanese row of MMMLU) | 2025-08-05 |