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2025-08-07 00:00:00
あなたが見たかもしれないように、Openaiはちょうど持っています 2つの新しいAIモデルをリリースしました -GPT ‑ OSS ‑ 20BおよびGPT ‑ OSS-120B – GPT ‑ 2以来の会社からの最初のオープンウェイトモデルです。
これらの2つのモデル(1つはよりコンパクトで、もう1つははるかに大きい)は、ローカルで実行できるという事実によって定義されています。彼らはあなたのデスクトップPCで動作します ラップトップ – ハードウェアが十分に強力であれば、オンラインに行ったり、クラウドの電源をタップする必要がないデバイス上にあります。
したがって、20Bバージョンをダウンロードするか、PCが強力なマシンである場合は120Bスピンの場合、コンピューターでそれを使用して、それがどのように機能するか(テキストからテキストへの方法で)とモデルの考え方(推論のプロセス全体がステップに分類されます)を確認できます。確かに、これらのオープンモデルを微調整して構築することができますが、もちろん、安全ガードレールと検閲措置が整っています。
しかし、これらのAIモデルを実行するには、どのようなハードウェアが必要ですか?この記事では、GPT ‑ OSS ‑ 20B(より抑制されたモデルパッキング210億パラメーター)と、1170億パラメーターを提供するGPT ‑ OSS-120Bの両方のPC仕様要件を調べています。後者はデータセンターの使用用に設計されていますが、ハイエンドPCで実行されますが、GPT ‑ OSS ‑ 20Bは消費者デバイス専用に設計されたモデルです。
確かに、これらの新しいAIモデルを発表したとき、Sam Altmanは20Bを参照して、Mill-of-The-Millのラップトップだけでなくスマートフォンにも取り組んでいますが、それを十分に言っても、それはそれで十分です。 野心的な 主張、それは後で戻ってきます。
これらのモデルは、抱きしめる顔からダウンロードできます(こちらです GPT ‑ OSS ‑ 20B そして、これがあります GPT ‑ OSS-120B)Apache 2.0ライセンスの下、または単に好奇心の強い人のために、オンラインがあります デモチェックアウトできます (ダウンロードは必要ありません)。
小さいGPT-OSS-20Bモデル
必要な最小RAM:16GB
公式 Openaiからのドキュメント これらのAIモデルに必要な量のRAMをレイアウトするだけで、このよりコンパクトなGPT-OSS-20Bの努力は16GBです。
これは、16GBのシステムメモリ(または16GBのビデオRAM、または両方のコンボ)を備えたラップトップまたはPCでGPT-OSS-20Bを実行できることを意味します。しかし、それは非常に多く、より陽気であるか、またはより速く、むしろより速いです。モデルは、最低16GBの裸のものとともに鳴る可能性があり、理想的には、タップでもう少し必要になります。
CPUについては、 AMDがお勧めします Ryzen AI 300シリーズCPUの使用は、32GBのメモリ(およびその半分、16GB、可変グラフィックメモリに設定されています)と組み合わせました。 GPUの場合、 AMD 16GBのメモリを持つRX 7000または9000モデルを推奨しますが、これらは厳しい要件ではありません。
本当に、重要な要因は、単に十分なメモリ、つまり言及された16GBの割り当て、そしてできればGPUにすべてを持っていることです。これにより、すべての作業がグラフィックカードで行われることができます。これは、PCのシステムメモリに一部をオフロードする必要があるため、速度が低下することなく行われます。専門家またはMOEのいわゆる混合物は、ここで使用されているDesign Openaiがこのようなパフォーマンスドラッグを最小限に抑えるのに役立ちます。
逸話的には、摘み取られた例を選択します reddit、GPT-OSS-20Bは、18GBのMacBook Pro M3で正常に動作します。

より大きなGPT-OSS-120Bモデル
必要なRAM:80GB
それは、あなたが推測する場合を除いて、あなたが必要とする場合を除いて、より強力なGPT-OSS-120Bモデルと同じ全体的な取引です たくさん より多くのメモリ。公式には、これは80GBを意味しますが、グラフィックスカードにそのすべてのRAMを持っている必要はないことを忘れないでください。とはいえ、この大規模なAIモデルは、80GBのメモリを搭載したGPUでデータセンターを使用するために実際に設計されています。
ただし、RAMの割り当てを分割できます。したがって、64GBのシステムメモリと24GBのグラフィックカード( nvidia たとえば、RTX 3090 Ti、これによると Redditor)、合計88GBのRAMをプールします。
この場合のAMDの推奨、CPUに関しては、128GBのシステムRAM(および変動グラフィックメモリとして割り当てられた96GB)と組み合わせた、最高級のRyzen AI Max+ 395プロセッサのためのものです。
言い換えれば、GPT-OSS-120Bの真剣にハイエンドのワークステーションラップトップまたはデスクトップ(多分複数のGPUを使用)を見ています。ただし、いくつかの逸話的なレポートでは、規定された80GBのメモリよりも少し少ないメモリよりも少し少なく逃げることができるかもしれません。

これらのモデルをPCで実行する方法
上記のシステム要件を満たしていると仮定すると、これらのモデルを使用するために選択したOpenaiのプラットフォームであるOllamaで、これらの新しいGPT-Ossリリースのいずれかを実行できます。
ここでオラマをつかんでください PC(Windows、Mac、またはLinux)の場合 – ボタンをクリックして実行可能ファイルをダウンロードし、ダウンロードが完了したら、実行可能ファイルをダブルクリックして実行してクリックします インストール。
次に、Ollamaで次の2つのコマンドを実行して、必要なモデルを取得して実行します。以下の例では、GPT-OSS-20Bを実行していますが、より大きなモデルが必要な場合は、20Bを120Bに置き換えてください。
ollama pull gpt-oss:20b
ollama run gpt-oss:20b
Ollamaよりも別のオプションを好む場合は、使用できます LMスタジオ 代わりに、次のコマンドを使用します。繰り返しますが、必要に応じて、20Bを120Bに、またはその逆に切り替えることができます。
lms get openai/gpt-oss-20b
Windows 11 (または10)ユーザーはWindowsAI Foundryのオプションを行使できます(帽子のヒント バージ)。
この場合、Foundry Localをインストールする必要があります – ただし、ここには警告があります。これはまだプレビューにあります – チェックアウト このガイド 何をすべきかについての完全な指示について。また、今すぐ必要であることに注意してください nvidiaグラフィックカード 16GBのVRAMをオンボードで(AMD Radeonモデルのような他のGPUが最終的にサポートされますが、これはまだプレビューリリースです)。
さらに、MacOSサポートは「もうすぐ来る」と言われています。

スマートフォンはどうですか?
最初に述べたように、サム・アルトマンは、より小さなAIモデルが電話で実行されると言ったが、その声明はそれを推進している。
確かに、Qualcommはaを発行しました プレスリリース (によって発見された Android Authority)Snapdragonチップを備えたデバイスで実行されているGPT-OSS-20Bについては、これはスマートフォンCPUではなく、Snapdragon Xシリコンを搭載したラップトップ(Copilot+ PCS)に関するものです。
GPT-OSS-20Bを実行すると、今日の電話では現実的な提案ではありませんが、技術的な意味では可能かもしれません(携帯電話に16GB+ RAMがあると仮定します)。それでも、結果が印象的だとは思わない。
しかし、私たちはこれらの種類のモデルを携帯電話で適切に実行することからそれほど遠くありません。これは、ほぼ未来のために確実にカードに含まれるでしょう。
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