gpt-oss-120b auf RTX 4090 (24GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s
gpt-oss-120b (116.83B gesamt, 5.1B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 58.46 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 59.31 GiB gesamt bei 8K Kontext und 60.15 GiB bei 32K auf RTX 4090 (~24.1 tok/s).
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Gemessene GGUF-Dateigröße
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
59.31 GiB
63.68 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
22.8 GiB
24 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-36.51 GiB
247% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~24.1 tok/s
5.1B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~8412 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~487 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$5.09
Sparse MoE + GQA · Apache-2.0
Empfohlene Hardware für diese Konfiguration
Beste Einzel-GPU
RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
~$8,500
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
2x A100 80GB SXM
160GB · ~$24,000
Apple Unified Memory
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud ab
Vast.ai · $0.44 / Std.
1x A100 80GB SXM
Produktionsreife Startbefehle
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve openai/gpt-oss-120b \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~487ms · ~24.1 tok/s)
[gpt-oss-120b · 59.31 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...
Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO
Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.
Kauf-Amortisation
~64.4 Monate
Geschätzte Stromkosten: $12.77 / Monat
| Anbieter | Empfohlene Instanz | Gesamt-VRAM | Stundensatz | Monatlich (bei Auswahl) | Abrechnungsmodell | Starten |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 1x A100 80GB SXM (Community Cloud · PCIe) | 80 GB | $1.19 / Std. | $144.70 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
| Vast.ai | 1x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4) | 80 GB | $0.44 / Std. | $53.75 / Monat | Spot / On-Demand | GPU starten ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) | 80 GB | $2.40 / Std. | $291.48 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 1x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz) | 80 GB | $2.40 / Std. | $291.48 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| DigitalOcean | 1x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz) | 192 GB | $2.59 / Std. | $314.94 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.
Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — gpt-oss-120b
QLoRA (4b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
60.7 GiB
Modellgewichte: 58.46 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
LoRA (16b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
64.06 GiB
Modellgewichte: 60.88 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.8 GiB · Act: 1.38 GiB
Empfohlene GPU: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
Voll-FT
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
252.04 GiB
Modellgewichte: 60.88 GiB · Gradienten + Optimizer: 188.73 GiB · Act: 2.43 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI355X 288GB (288GB)
Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden
Schnelles Hardware-Fazit
Eine einzelne RTX 4090 (24GB) reicht für gpt-oss-120b in 4-Bit (59.31 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.
KV-Cache- & Engine-Tuning
gpt-oss-120b nutzt Sparse MoE + GQA (116.83B gesamt, 5.1B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.29 GiB auf 1.13 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.57 GiB (gesamt 59.58 GiB).
VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — gpt-oss-120b @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (RTX 4090) | Empfohlene GPU | Datenquelle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (MXFP4) | 60.88 GiB | 0.29 GiB | 61.73 GiB (66.28 GB) | ~22.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Offizielle Checkpoint-Größe |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) | 59.03 GiB | 0.29 GiB | 59.88 GiB (64.3 GB) | ~23.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) | 58.94 GiB | 0.29 GiB | 59.79 GiB (64.2 GB) | ~23.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) | 58.57 GiB | 0.29 GiB | 59.42 GiB (63.8 GB) | ~24 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) | 58.46 GiB | 0.29 GiB | 59.31 GiB (63.68 GB) | ~24.1 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) | 58.4 GiB | 0.29 GiB | 59.25 GiB (63.62 GB) | ~24.1 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) | 58.33 GiB | 0.29 GiB | 59.18 GiB (63.54 GB) | ~24.1 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) | 57.9 GiB | 0.29 GiB | 58.75 GiB (63.08 GB) | ~24.4 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die RTX 4090 (24GB) gpt-oss-120b ausführen?
In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt gpt-oss-120b insgesamt 59.31 GiB VRAM (58.46 GiB Gewichte + 0.29 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4090 (~24.1 tok/s Decode).
Wie viel VRAM benötigt gpt-oss-120b bei 32K Kontextlänge?
Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 1.13 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 60.15 GiB (64.59 GB dezimal) steigt.
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Qwen3.8 Flash Next (125B-A6B)Qwen3.8 27BQwen3.8 2.4T-A95BQwen3.6 35B-A3BQwen3.5 397B-A17BQwen3.5 122B-A10BQwen3.5 35B-A3BQwen3.5 27BQwen3.5 9BQwen3.5 4BQwen3 Coder 480B-A35BQwen3 Coder Next 80B-A3BQwen3 Coder 30B-A3BQwen3 30B-A3B Instruct 2507Qwen3 235B-A22B Instruct 2507Qwen3 32BQwen3 14BQwen3 8BQwen3 4B Instruct 2507Qwen3 1.7BQwen3 0.6BQwen2.5 72B InstructQwen2.5 Coder 32B InstructQwQ 32B ReasoningDeepSeek V4.1 Flash (552B-A16B)DeepSeek V4 FlashDeepSeek V3.2 (685B)DeepSeek R1-0528 671BDeepSeek V3-0324 671BDeepSeek R1 Distill Llama 70BDeepSeek R1 Distill Qwen 32BDeepSeek R1 Distill Qwen 14BDeepSeek R1 Distill Llama 8Bgpt-oss-20bGemma 4 31B ITGemma 4 26B-A4B ITGemma 4 12B ITGemma 3 27B ITGemma 3 12B ITGemma 3 4B ITGLM-5.3 Flash (320B-A18B)GLM-5.3 (753B)GLM-5 (744B)GLM-4.5 (355B-A32B)GLM-4.5 Air (110B-A12B)GLM-4 32B-0414Kimi K3 (2.8T-A104B)Kimi K2 Instruct (1T-A32B)Kimi-Dev 72BMiniMax M3.1 Flash (428B-A23B)MiniMax M2.5 (229B-A10B)Step-3.7 Flash (198B-A11B)Step-3.5 Flash (197B-A11B)ERNIE 4.5 300B-A47B (文心)ERNIE 4.5 21B-A3B (文心)Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)MiniCPM5 2B (面壁)Llama 4 Maverick 17B-128E (400B)Llama 4 Scout 17B-16E (109B)Llama 3.1 405B InstructLlama 3.3 70B InstructLlama 3.1 8B InstructLlama 3.2 3B InstructMistral Large 4 (1T-A52B)Mistral Large 2 123BMixtral 8x22B InstructMixtral 8x7B InstructMistral Small 3.2 24BDevstral Small 24BNemotron 3 Ultra 550B-A55BNemotron 3 Super 120B-A12BNemotron 3 Nano 30B-A3BCohere Command A 111BPhi-4 14BLiquid LFM3 1.7B