OpenAI · 21B (3.6B active) · MoE
نموذج OpenAI المفتوح بمزيج الخبراء، بمستوى استدلال قابل للضبط. تعرّف على ما إذا كان كرت شاشتك أو جهاز الماك قادرًا على تشغيل GPT-OSS 20B محليًا — 11.7 جيجابايت كحد أدنى، و19.6 جيجابايت موصى بها.
MoE
| Quantization | البتات | الذاكرة | الجودة | الحالة |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 2 | 7.2GB | منخفضة | — |
| Q3_K_M | 3 | 9.9GB | متوسطة | — |
| Q4_K_M | 4 | 11.3GB | جيدة | — |
| Q5_K_M | 5 | 13.9GB | جيدة | — |
| Q6_K | 6 | 16.6GB | ممتازة | — |
| Q8_0 | 8 | 22GB | ممتازة | — |
| F16 | 16 | 43.5GB | بلا فقد | — |
الأرقام تشمل الأوزان وذاكرة KV عند طول سياق 2K توكن. غيّر طول السياق من لوحة جهازك لترى أثره على الذاكرة والسرعة.
التطبيقات
شغّل GPT-OSS 20B داخل أدوات البرمجة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي — يشغّل الأمر خادم Ollama على جهازك، يحمّل النموذج، ثم يفتح الأداة موصولة به.
- Claude Code
وكيل البرمجة من Anthropic، يعمل في الطرفية وداخل المحرّر
ollama launch claude --model gpt-oss:20b - OpenCode
وكيل برمجة مفتوح المصدر يعمل في الطرفية داخل مستودعك
ollama launch opencode --model gpt-oss:20b - Codex
وكيل البرمجة من OpenAI في سطر الأوامر
ollama launch codex --model gpt-oss:20b - Droid
وكيل البرمجة من Factory، للمهام الطويلة عبر عدّة ملفات
ollama launch droid --model gpt-oss:20b - Hermes Agent
وكيل برمجة مفتوح من Nous Research، بذاكرة تمتد عبر الجلسات
ollama launch hermes --model gpt-oss:20b - OpenClaw
وكيل مفتوح المصدر يشغّل المهام على جهازك بلا خدمة سحابية
ollama launch openclaw --model gpt-oss:20b
تحتاج Ollama والأداة نفسها مثبَّتين. إن لم تكن الأداة مثبّتة، يرشدك الأمر إلى طريقة تثبيتها. اكتب ollama launch وحده لاختيار الأداة من قائمة.
عن هذا النموذج
الوصف الرسمي كما نشرته الجهة المطوِّرة، بلغته الأصلية.
Welcome OpenAI’s gpt-oss!
Ollama partners with OpenAI to bring its latest state-of-the-art open weight models to Ollama. The two models, 20B and 120B, bring a whole new local chat experience, and are designed for powerful reasoning, agentic tasks, and versatile developer use cases.
Get started
You can get started by downloading the latest Ollama version.
The model can be downloaded directly in Ollama’s new app or via the terminal:
ollama run gpt-oss:20b
ollama run gpt-oss:120b
Feature highlights
- Agentic capabilities: Use the models’ native capabilities for function calling, web browsing (Ollama is introducing built-in web search that can be optionally enabled), python tool calls, and structured outputs.
- Full chain-of-thought: Gain complete access to the model’s reasoning process, facilitating easier debugging and increased trust in outputs.
- Configurable reasoning effort: Easily adjust the reasoning effort (low, medium, high) based on your specific use case and latency needs.
- Fine-tunable: Fully customize models to your specific use case through parameter fine-tuning.
- Permissive Apache 2.0 license: Build freely without copyleft restrictions or patent risk—ideal for experimentation, customization, and commercial deployment.
Quantization - MXFP4 format
OpenAI utilizes quantization to reduce the memory footprint of the gpt-oss models. The models are post-trained with quantization of the mixture-of-experts (MoE) weights to MXFP4 format, where the weights are quantized to 4.25 bits per parameter. The MoE weights are responsible for 90+% of the total parameter count, and quantizing these to MXFP4 enables the smaller model to run on systems with as little as 16GB memory, and the larger model to fit on a single 80GB GPU.
Ollama is supporting the MXFP4 format natively without additional quantizations or conversions. New kernels are developed for Ollama’s new engine to support the MXFP4 format.
Ollama collaborated with OpenAI to benchmark against their reference implementations to ensure Ollama’s implementations have the same quality.
20B parameter model
gpt-oss-20b model is designed for lower latency, local, or specialized use-cases.
120B parameter model
Reference
أسئلة شائعة عن تشغيل GPT-OSS 20B محليًا
- هل أستطيع تشغيل GPT-OSS 20B على جهازي؟
- يحتاج GPT-OSS 20B إلى 11.7 جيجابايت من الذاكرة كحد أدنى، والموصى به 19.6 جيجابايت. يكفي أن تفتح هذه الصفحة ليُقيَّم النموذج تلقائيًا أمام كرت شاشتك أو جهاز الماك، ثم تشغّله عبر Ollama أو LM Studio أو llama.cpp.
- كم يحتاج GPT-OSS 20B من الـ VRAM؟
- بتكميم Q4_K_M يستهلك GPT-OSS 20B نحو 11.3 جيجابايت من ذاكرة الكرت. أما المستويات الأعلى فتحتاج ذاكرة أكبر، والأدنى تناسب الكروت المحدودة مقابل تنازل في الجودة.