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gpt-oss-120b en B300 288GB Blackwell Ultra (288GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

gpt-oss-120b (116.83B total, 5.1B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 58.46 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 59.31 GiB totales a 8K de contexto y 60.15 GiB a 32K en B300 288GB Blackwell Ultra (~347.4 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

Ver Informe Detallado →
288 GB · 8000 GB/s
Cabe con Margen Seguro
Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗
Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 59.31 GiB (63.68 GB) / 288 GiB (21%)
Pesos del Modelo: 58.46 GiB Caché KV y Estado: 0.29 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB
Memoria GPU Requerida
59.31 GiB
63.68 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
273.6 GiB
288 GB (física)
Margen de Seguridad
+214.29 GiB
21% utilización
Velocidad Decode Est.
~347.4 tok/s
5.1B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~24000 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~171 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$0.35
MoE Disperso + GQA · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual
RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
~$8,500
Mejor Calidad-Precio / Usada
2x A100 80GB SXM
160GB · ~$24,000
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.44 / h
1x A100 80GB SXM

Comandos de Lanzamiento para Producción

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
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~171ms · ~347.4 tok/s)
[gpt-oss-120b · 59.31 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-05
Amortización de compra
~64.4 meses
Electricidad local est.: $12.77 / mes
Proveedor Instancia Recomendada VRAM Total Tarifa por Hora Costo Mensual Estimado Facturación Desplegar
RunPod 1x A100 80GB SXM (Nube Comunitaria · PCIe) 80 GB $1.19 / h $144.70 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗
Vast.ai 1x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4) 80 GB $0.44 / h $53.75 / mes Spot / Bajo demanda Lanzar GPU ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*) 80 GB $2.40 / h $291.48 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU 1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada) 80 GB $2.40 / h $291.48 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
DigitalOcean 1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada) 192 GB $2.59 / h $314.94 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — gpt-oss-120b

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro
60.7 GiB
Pesos del Modelo: 58.46 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro
64.06 GiB
Pesos del Modelo: 60.88 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.38 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
FT Completo Cabe con Margen Seguro
252.04 GiB
Pesos del Modelo: 60.88 GiB · Gradientes + Optimizador: 188.73 GiB · Act: 2.43 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

B300 288GB Blackwell Ultra (288GB físicos, 273.6 GiB utilizables) ejecuta gpt-oss-120b en 4 bits (Q4_K_M) con 59.31 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 214.29 GiB (~347.4 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

gpt-oss-120b utiliza topología MoE Disperso + GQA (116.83B totales, 5.1B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.29 GiB a 1.13 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.57 GiB en 32K (total 59.58 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

gpt-oss-120b VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 59.16 GiB, 8K: 59.31 GiB, 32K: 60.15 GiB, 128K: 63.52 GiB) 4K 59.16 GiB (KV 0.15 GiB) 8K 59.31 GiB (KV 0.29 GiB) 32K 60.15 GiB (KV 1.13 GiB) 128K 63.52 GiB (KV 4.5 GiB) B300 288GB Blackwell Ultra (288GB)
Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — gpt-oss-120b @ 8K

Formato de Cuantización Pesos (GiB) Caché KV VRAM Total (GiB) Velocidad Decode Compatibilidad (B300 288GB Blackwell Ultra) GPU Recomendada Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (MXFP4) 60.88 GiB 0.29 GiB 61.73 GiB (66.28 GB) ~344.2 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) 59.03 GiB 0.29 GiB 59.88 GiB (64.3 GB) ~346.6 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) 58.94 GiB 0.29 GiB 59.79 GiB (64.2 GB) ~346.8 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) 58.57 GiB 0.29 GiB 59.42 GiB (63.8 GB) ~347.3 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) 58.46 GiB 0.29 GiB 59.31 GiB (63.68 GB) ~347.4 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) 58.4 GiB 0.29 GiB 59.25 GiB (63.62 GB) ~347.5 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) 58.33 GiB 0.29 GiB 59.18 GiB (63.54 GB) ~347.6 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) 57.9 GiB 0.29 GiB 58.75 GiB (63.08 GB) ~348.2 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede B300 288GB Blackwell Ultra (288GB) ejecutar gpt-oss-120b?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, gpt-oss-120b requiere 59.31 GiB de VRAM total (58.46 GiB pesos + 0.29 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 273.6 GiB utilizables en B300 288GB Blackwell Ultra, alcanzando ~347.4 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita gpt-oss-120b con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 1.13 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 60.15 GiB (64.59 GB decimales).

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