gpt-oss-120b en RTX 4090 D (24GB) — 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 RTX 4090 D (~24.1 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos116.83B / 5.1B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 58.46 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

24 GB · 1008 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Supera la Memoria GPU Disponible

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 59.31 GiB (63.68 GB) / 24 GiB (247%)

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

22.8 GiB

24 GB (física)

Margen de Seguridad

-36.51 GiB

247% utilización

Velocidad Decode Est.

~24.1 tok/s

5.1B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~7392 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~554 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$5.09

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 ~554ms · ~24.1 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

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

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) Supera la Memoria GPU Disponible

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) Supera la Memoria GPU Disponible

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 Supera la Memoria GPU Disponible

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

Una sola RTX 4090 D (24GB) no alcanza para cargar gpt-oss-120b en 4 bits (59.31 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.

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)

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 (RTX 4090 D)	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)	~22.8 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~23.8 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~23.8 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~24 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~24.1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~24.1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~24.1 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	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)	~24.4 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 4090 D (24GB) 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 22.8 GiB utilizables en RTX 4090 D, alcanzando ~24.1 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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