OpenAI 首個開源大型模型系列 GPT-OSS 正式登場。憑藉高效的混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）架構、最高支援 128k 上下文長度，以及在推理、科學和程式碼領域的強勁表現，它為開發者帶來了全新的機會。現在任何人都可以在自己的硬體上下載並運行這個先進的語言模型。但有一個關鍵問題：你到底需要多少 VRAM 才能運行 GPT-OSS？
這篇文章將為你詳細解析：
- GPU 建議： 從消費級到資料中心級，哪些顯卡最適合？
- VRAM 優化： 如何透過量化與新框架降低資源消耗？
- 部署方案選擇： 本地部署與雲端 GPU 哪個性價比更高？
- 最便捷的接入方式： 如何使用 API 服務，免除硬體煩惱？
無論你是獨立開發者還是小型團隊，這份指南都能幫助你做出最明智的選擇。
GPT OSS 需要多少 VRAM？
GPT OSS 是一款效能極高、可擴展性強的大型語言模型架構。它採用混合專家（Mixture-of-Experts, MoE）架構搭配自回歸 Transformer 設計，得益於稀疏激活機制，運行超大型模型時速度更快、效率更高。同時它支援極長的上下文——最高可達 128,000 個 token，能輕鬆處理長篇文件或複雜對話。該架構結合了 RoPE 位置編碼，並在全局與局部注意力窗口間切換，能同時勝任細節處理與大範圍內容理解任務。在推理、科學和程式碼領域，GPT OSS 的表現非常突出。
此外它非常易於使用，直接相容 OpenAI API 和主流分詞器，開發者可以幾乎無障礙地將它接入現有工作流程。訓練階段，GPT OSS 使用了海量高品質數據集，在大量 GPU 上進行訓練，同時透過強化學習確保模型安全、可靠、善於遵循指令。
另一個特點是它支援多種推理模式，你可以根據需求在速度、準確度和成本之間取得平衡。除此之外，GPT OSS 原生支援工具調用，在對話格式與角色管理方面表現優異，靈活性與安全性極高，甚至能勝任最苛刻、最複雜的應用場景。
| 模型 | 層數 | 總參數量 | 每 Token 活躍參數量 | 專家總數 | 每 Token 活躍專家數 | 上下文長度 | 單張 GPU VRAM 需求 |
| gpt-oss-120b | 36 | 117B | 5.1B | 128 | 4 | 128k | 80GB |
| gpt-oss-20b | 24 | 21B | 3.6B | 32 | 4 | 128k | 16GB |
為 GPT OSS 選擇 GPU 的注意事項
- VRAM 大小是最重要的考量因素：
- 運行 GPT-OSS 20B 需要至少 16GB 記憶體的 GPU。
- 運行 GPT-OSS 120B 需要至少 80GB VRAM 的 GPU。
- GPU 架構非常重要：
模型在較新的 GPU 架構上表現最佳。官方文件明確指出它針對 Hopper 和 Blackwell 晶片進行了優化——例如 H100、H200 和 GB200，使用這些晶片能獲得最佳效能。 - 軟體與驅動程式：
NVIDIA GPU 通常是首選，因為其 CUDA 生態系非常成熟，對 AI 任務的支援極佳。Transformers、Triton、vLLM 等主流 AI 函式庫都針對 CUDA 進行了深度優化。
推薦 GPU
適用於 GPT-OSS 20B（至少需要 16GB VRAM）：
- 消費級或專業級顯卡，例如：
- NVIDIA RTX 4090（24GB）
- NVIDIA RTX 4080（16GB）
- NVIDIA RTX 4060 Ti（16GB）
- NVIDIA RTX 6000 Ada（48GB，專業卡）
- AMD Radeon RX 7900 XTX（24GB）
適用於 GPT-OSS 120B（至少需要 80GB VRAM）：
- 資料中心級顯卡，例如：
- NVIDIA H100（80GB）
- NVIDIA H200（141GB）
- NVIDIA A100（80GB）
- NVIDIA A800（80GB）
你可以在 Novita AI 查詢詳細價格！
如何優化 GPT OSS 的 VRAM 使用量？
使用更輕量的推理框架：
- Llama.cpp：
這是一款跨平台輕量級推理引擎，支援 CPU 和 GPU（CUDA、Metal、Vulkan）運行。它支援 GGUF 等量化格式，能大幅縮小模型體積、降低記憶體消耗。 - vLLM：
這是一款高吞吐量推理與部署引擎，內建 PagedAttention、Flash Attention 3 等進階功能，運行大型模型時效率極高。
運用進階核心與量化技術：
- Flash Attention：
這是一種高效的注意力實現方案，能大幅降低記憶體使用量、加快計算速度，尤其在處理長序列時效果顯著。 - 混合精度與量化（mxfp4）：
GPT-OSS 支援 mxfp4 4-bit 浮點格式。在 Hopper 或 Blackwell GPU 上搭配 Triton 核心使用時，能實現極低的 VRAM 消耗與極快的推理速度。 - MegaBlocks MoE 核心：
這是針對混合專家（MoE）模型優化的核心，能提升非 Hopper 架構 GPU 的運行效率。
透過 transformers 函式庫安裝與優化：
官方建議使用 transformers 函式庫，它內建了多項上述優化功能。要獲得最佳效能，你可以專門為 CUDA 12.8 安裝 PyTorch 和 Triton：
# Upgrade the basic libraries
pip install --upgrade accelerate transformers kernels
# (Optional) For best performance with CUDA 12.8 and Triton 3.4, install this version of PyTorch
pip install torch==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu128
雲端 GPU：小型開發者的明智選擇
由於本地運行的成本與複雜度較高，大多數開發者實際上更傾向於使用雲端 GPU 服務。
何時選擇本地 GPU
- 預算充足，能承擔數萬甚至數十萬美元的 upfront 硬體成本。
- 有長期、高負載的訓練或推理需求。
- 有嚴格的數據隱私要求，無法讓數據離開自有環境。
- 希望完全掌控硬體、軟體和網路配置。
何時選擇雲端 GPU
- 對成本敏感，希望避免大額硬體採購與後續維護費用，只需按用量付費。
- 需求彈性較大，可能還在實驗階段，或工作負載會隨時間變化。
- 希望即時獲得 H100、H200 等最新、最強勁的 GPU，無需等待採購流程。
- 不想處理繁瑣的驅動安裝、環境配置或實體維護工作。
如何在 Novita AI 這類雲端 GPU 平台上使用 GPT OSS？
步驟1：註冊帳號 如果你還不是 Novita AI 的用戶，請先在我們官網建立帳號。註冊完成後，前往「GPUs」分頁瀏覽可用資源，開啟你的使用之旅。
步驟2：瀏覽模板與 GPU 伺服器 首先選擇符合你專案需求的模板，例如 PyTorch、TensorFlow 或 CUDA，再選擇符合需求的版本，比如 PyTorch 2.2.1 或 CUDA 11.8.0。接著選擇 A100 GPU 伺服器配置，它擁有強勁效能，充足的 VRAM、RAM 和磁碟容量，能勝任高負載工作負載。
步驟3：自訂部署配置 選擇模板和 GPU 後，你可以調整作業系統版本（例如 CUDA 11.8）等參數，自訂部署設置，也可以修改其他配置，讓環境完全符合你的專案需求。
步驟4：啟動實例 確認模板和部署設置無誤後，點擊「Launch Instance」按鈕建立 GPU 實例，系統會自動開始環境配置，完成後你就可以使用 GPU 資源執行 AI 任務了。
追求極致效率與便捷？使用 API 就對了！
Novita AI 提供 GPT-OSS 120B API，支援 131K 上下文，價格為 輸入 $0.1/百萬 token、輸出 $0.5/百萬 token。同時也提供 GPT-OSS 20B API，支援 131K 上下文，價格為 輸入 $0.05/百萬 token、輸出 $0.2/百萬 token，充分發揮 GPT OSS 在程式碼代理領域的潛力。
Novita AI
步驟1：登入並進入模型庫 登入你的帳號，點擊 模型庫 按鈕。
步驟2：選擇模型 瀏覽可用的模型選項，選擇符合你需求的模型。
步驟3：開始免費試用 開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟4：獲取 API 金鑰 為了進行 API 身份驗證，我們會為你提供新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，即可按照圖中指示複製 API 金鑰。
步驟5：安裝 API 使用你所用程式語言對應的套件管理器安裝 API。 安裝完成後，將必要的函式庫匯入你的開發環境，使用 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者調用聊天補全 API 的範例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="",
)
model = "openai/gpt-oss-120b"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
要充分發揮 GPT-OSS 的效能，了解其 VRAM 需求至關重要：
- GPT-OSS 20B 至少需要 16GB VRAM，因此可以在 RTX 4060 Ti（16GB）這類高階消費級 GPU 上運行，個人與愛好者也能輕鬆入手。
- GPT-OSS 120B 需要 80GB VRAM，必須使用 NVIDIA H100 這類專業資料中心 GPU，對大多數個人和小型團隊來說門檻較高。
本地部署能提供最高的控制權，但同時也伴隨高昂的硬體成本與技術複雜度。使用 Llama.cpp 或 vLLM 這類輕量推理框架，搭配 mxfp4 量化、Flash Attention 等技術，可以降低 VRAM 需求。
對大多數開發者而言，雲端 GPU 是更聰明的選擇——無需大額前期投入，就能即時獲得頂級硬體。與此同時，Novita AI 這類託管 API 服務讓使用變得更加簡單：只需調用 API，就能直接使用 GPT-OSS，完全不用處理硬體或部署相關問題。這是平衡效能、成本與便捷性的最佳方案，讓強大的 AI 觸手可及。
常見問題
運行 GPT-OSS 需要多少 VRAM？
GPT-OSS 20B：至少需要 16GB VRAM。
GPT-OSS 120B：至少需要 80GB VRAM。
本地運行 GPT-OSS 20B 最省錢的方式是什麼？ 使用搭載 16GB VRAM 的消費級 GPU（例如 NVIDIA RTX 4060 Ti（16GB）），搭配 Llama.cpp 這類輕量框架與 GGUF 量化模型即可。
如何降低 GPT-OSS 的 VRAM 使用量？
- 使用內建記憶體優化功能的輕量框架（Llama.cpp、vLLM）。
- 對模型進行量化（使用 mxfp4 或 GGUF 格式），降低精度以縮小記憶體佔用。
- 啟用 Flash Attention 等高效核心，尤其處理長文本時效果顯著。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面，方便部署 AI 模型，同時也提供高性價比、可靠的 GPU 雲端服務，用於建構與擴展 AI 應用。
