gpt-oss-120b auf RTX 4090 D (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 D (~24.1 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell116.83B / 5.1B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 58.46 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

24 GB · 1008 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 59.31 GiB (63.68 GB) / 24 GiB (247%)

Modellgewichte: 58.46 GiB KV-Cache & Zustand: 0.29 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

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

~7392 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~554 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 ~554ms · ~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.

Geprüft am: 2026-11-05

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

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 D (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)

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — gpt-oss-120b @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (RTX 4090 D)	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 D (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 D (~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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