gpt-oss-20b en Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

gpt-oss-20b (20.91B total, 3.6B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 10.83 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 11.58 GiB totales a 8K de contexto y 12.14 GiB a 32K en Ascend 910C 128GB (昇腾) (~259.9 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

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Modelo de Pesos Abiertos20.91B / 3.6B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 10.83 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

128 GB · 2400 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 11.58 GiB (12.43 GB) / 128 GiB (9%)

Pesos del Modelo: 10.83 GiB Caché KV y Estado: 0.19 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

11.58 GiB

12.43 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

121.6 GiB

128 GB (física)

Margen de Seguridad

+110.02 GiB

9% utilización

Velocidad Decode Est.

~259.9 tok/s

3.6B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~24000 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~171 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$0.13

MoE Disperso + GQA · Apache-2.0

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

~$430

Mejor Calidad-Precio / Usada

RTX 3090 (24GB)

~$750

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.12 / h

1x RTX 4060 Ti 16GB

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-20b-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve openai/gpt-oss-20b \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~171ms · ~259.9 tok/s)

[gpt-oss-20b · 11.58 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

~23.4 meses

Electricidad local est.: $3.51 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x RTX 5060 Ti 16GB (Nube Comunitaria)	16 GB	$0.18 / h	$21.89 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x RTX 4060 Ti 16GB (Host Verificado)	16 GB	$0.12 / h	$14.84 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x L40S 48GB (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.67 / h	$203.19 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada)	48 GB	$1.57 / h	$190.91 / 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-20b

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

13.07 GiB

Pesos del Modelo: 10.83 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.2 GiB · Act: 1.04 GiB

GPU Recomendada: RTX 4060 Ti 16GB (16GB)

LoRA (16b) Cabe con Margen Seguro

16.03 GiB

Pesos del Modelo: 12.85 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.8 GiB · Act: 1.38 GiB

GPU Recomendada: Arc Pro B60 24GB (24GB)

FT Completo Cabe con Margen Seguro

55.12 GiB

Pesos del Modelo: 12.85 GiB · Gradientes + Optimizador: 39.84 GiB · Act: 2.43 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB físicos, 121.6 GiB utilizables) ejecuta gpt-oss-20b en 4 bits (Q4_K_M) con 11.58 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 110.02 GiB (~259.9 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

gpt-oss-20b utiliza topología MoE Disperso + GQA (20.91B totales, 3.6B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 0.19 GiB a 0.75 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 0.37 GiB en 32K (total 11.77 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-20b @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (Ascend 910C 128GB (昇腾))	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (MXFP4)	12.85 GiB	0.19 GiB	13.6 GiB (14.6 GB)	~241.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	11.28 GiB	0.19 GiB	12.03 GiB (12.92 GB)	~255.5 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	11.21 GiB	0.19 GiB	11.96 GiB (12.84 GB)	~256.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	10.91 GiB	0.19 GiB	11.66 GiB (12.52 GB)	~259.1 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	10.83 GiB	0.19 GiB	11.58 GiB (12.43 GB)	~259.9 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	10.78 GiB	0.19 GiB	11.53 GiB (12.38 GB)	~260.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	10.72 GiB	0.19 GiB	11.47 GiB (12.32 GB)	~261 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	10.5 GiB	0.19 GiB	11.25 GiB (12.08 GB)	~263.3 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX 4060 Ti 16GB (16GB)	Tamaño medido de archivo GGUF

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede Ascend 910C 128GB (昇腾) (128GB) ejecutar gpt-oss-20b?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, gpt-oss-20b requiere 11.58 GiB de VRAM total (10.83 GiB pesos + 0.19 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 121.6 GiB utilizables en Ascend 910C 128GB (昇腾), alcanzando ~259.9 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita gpt-oss-20b con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 0.75 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 12.14 GiB (13.04 GB decimales).

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