- gpt-oss-20b ҳамчун модели вазни кушод бо иҷрои маҳаллӣ ва контексти дароз (то 131.072 нишона) меояд.
- Барои NVIDIA RTX оптимизатсияшуда: Суръати гузоришшуда то 256 т/с; VRAM барои нигоҳ доштани кор бар мегирад.
- Истифодаи осон бо Ollama ва алтернативаҳо ба монанди llama.cpp, GGML ва Microsoft AI Foundry Local.
- Инчунин дар Intel AI Playground 2.6.0 бо чаҳорчӯбаҳои навшуда ва идоракунии мукаммали муҳити зист дастрас аст.
Даромад gpt-oss-20b барои истифодаи маҳаллӣ як модели пурқувватеро меорад, ки бевосита дар компютер ба корбарони бештар кор мекунад. Ин тела, ки бо Оптимизатсия барои GPUs NVIDIA RTX, дари ҷараёнҳои кориро бидуни такя ба абр мекушояд.
Тамаркуз равшан аст: пешниход кардан вазн кушода бо контексти хеле дароз барои вазифаҳои мураккаб ба монанди ҷустуҷӯҳои пешрафта, тадқиқот, кӯмаки код ё чатҳои тӯлонӣ, афзалият додан махфият ва назорати харочот хангоми кор дар махалхо.
Ҳангоми ба таври маҳаллӣ кор кардан gpt-oss-20b чиро таъмин мекунад?
Аввалин оилаи gpt-oss бо моделҳои вазнҳои кушод тарҳрезӣ шудааст, ки ба осонӣ ба қарорҳои худ ворид карда шаванд. Махсусан, gpt-oss-20b Он барои мувозинати қобилияти мулоҳиза ва талаботи оқилонаи сахтафзор барои компютери мизи корӣ фарқ мекунад.
Хусусияти фарқкунанда ин аст равзанаи контексти васеъ, бо дастгирии то 131.072 нишонаҳо дар диапазони gpt-oss. Ин дарозӣ осонтар мекунад сухбатхои дуру дароз, тањлили њуљљатњои њаљмї ё занљирњои амиқтари андеша бидуни буриш ва порањо.
Дар муқоиса бо моделҳои пӯшида, пешниҳоди вазни кушод афзалият медиҳад чандирии ҳамгироӣ дар аризахо: аз ёрдамчиён бо асбобҳо (агентҳо) ҳатто плагинҳо барои тадқиқот, ҷустуҷӯи веб ва барномасозӣ, ҳама аз хулосаи маҳаллӣ истифода мебаранд.
Дар шароити амалӣ, бастаи аз gpt-oss: 20b тақрибан 13 ГБ аст дар муҳити маъмули вақти корӣ насб карда шудааст. Ин оҳанги захираҳои лозимиро муқаррар мекунад ва барои васеъ кардани миқёс кӯмак мекунад VRAM то ки кор-ро бе душворй нигод дошта шавад.
Варианти калонтар низ вуҷуд дорад (gpt-oss-120b), ки барои сенарияҳои бо захираҳои зиёди графикӣ. Бо вуҷуди ин, барои аксари компютерҳо 20B Ин нуқтаи воқеии ибтидоӣ аз сабаби робитаи байни суръат, хотира ва сифат аст.
Оптимизатсия барои RTX: суръат, контекст ва VRAM
Мутобиқсозии моделҳои GPT-OSS ба экосистема NVIDIA RTX ба суръати баланди нстехсолот имконият медихад. Дар таҷҳизоти баландсифат, қуллаҳои то 256 нишона / сония бо тасҳеҳи мувофиқ, бо истифода аз оптимизатсияҳо ва дақиқии мушаххас, ба монанди MXFP4.
Натиҷаҳо аз корт, контекст ва конфигуратсия вобастаанд. Дар озмоишҳо бо а RTX 5080, gpt-oss 20b ба гирду атроф расид 128 т/с бо контекстҳои дарбаргиранда (≈8k). Бо зиёд кардани 16к тиреза ва маҷбур кардани як қисми сарборӣ ба системаи RAM, суръати ба ~ афтод50,5 т/с, бо GPU қисми зиёди корҳоро иҷро мекунад.
Дарс равшан аст: ба Қоидаҳои VRAM. Дар АИ маҳаллӣ, А RTX 3090 бо хотираи бештар Он метавонад нисбат ба GPU-и навтар беҳтар кор кунад, аммо бо VRAM камтар, зеро он аз болоравии GPU пешгирӣ мекунад хотираи система ва дахолати иловагии CPU.
Барои gpt-oss-20b андозаи моделро ҳамчун истинод гирифтан қулай аст: дар бораи 13 GB ҷои бештар барои Кэши КВ ва вазифахои пуршиддат. Ҳамчун дастури зуд, тавсия дода мешавад, ки дошта бошед 16 ГБ VRAM ҳадди аққал ва ҳадафи он 24 GB агар контекстҳои тӯлонӣ ё сарбории устувор пешбинӣ шуда бошанд.
Онҳое, ки мехоҳанд сахтафзорро фишурда кунанд, метавонанд кашф кунанд дақиқии самаранок (ба монанди MXFP4), дарозии контекстро танзим кунед ё ҳангоми имконпазир ба конфигуратсияҳои бисёрсоҳаи GPU муроҷиат кунед ва ҳамеша ҳадафи аз мубодила канорагирӣ кунед ба сӯи RAM.
Монтаж ва истифода: Оллама ва дигар роххо
Барои санҷидани модел бо роҳи оддӣ, Оллама Таҷрибаи мустақимро дар компютерҳои RTX пешниҳод мекунад: Ба шумо имкон медиҳад, ки бе конфигуратсияҳои мураккаб бо GPT-OSS-20B зеркашӣ, иҷро ва сӯҳбат кунед., ба ғайр аз дастгирии PDF-ҳо, файлҳои матнӣ, дархостҳои тасвирӣ ва танзими контекст.
Масалан, барои корбарони пешрафта инчунин роҳҳои алтернативӣ мавҷуданд LLM-ро дар Windows 11 насб кунед. Чорчӯба ба монанди call.cpp ва китобхонаҳои навъи GGML барои RTX оптимизатсия карда шудаанд, бо кӯшишҳои охирин дар кам кардани сарбории CPU ва бартарии Графикаи CUDA. Дар баробари ин, Microsoft AI Foundry Local (дар пешнамоиш) Моделҳоро тавассути CLI, SDK ё API бо суръатбахшии CUDA ва TensorRT ҳамгиро кунед.
Дар экосистемаи асбобҳо, Intel AI Playground 2.6.0 gpt-oss-20b-ро дар байни имконоти худ дохил кардаастНавсозӣ назорати дақиқи версияро барои пуштибонҳо ва таҳрирҳо ба чаҳорчӯбаҳо, ба монанди OpenVINO, ComfyUI y call.cpp (бо дастгирии Vulkan ва танзими контекст), мусоидат мекунад муҳити устувори маҳаллӣ.
Ҳамчун дастури оғозёбӣ, санҷед VRAM дастрас, варианти модели ба GPU-и шумо мувофиқро зеркашӣ кунед, тасдиқ кунед суръати нишона бо дархостҳои намояндагӣ ва танзим равзанаи контекстӣ барои нигоҳ доштани тамоми бори дар корти графика.
Бо ин қисмҳо, барои сохтани ёварон имконпазир аст ҷустуҷӯ ва таҳлил, асбобҳои тафтишот ё дастгирӣ мекунад барномасозӣ ки комилан дар компютер кор мекунанд ва соҳибихтиёрии маълумотро нигоҳ медоранд.
Омезиши gpt-oss-20b бо суръатбахшии RTX, идоракунии бодиққати VRAM ва асбобҳо ба монанди Ollama, llama.cpp ё AI Playground як варианти баркамол барои пешбурди тафаккури AI ба таври маҳаллӣ мебошад; роҳе, ки бе такя ба хидматҳои беруна кор, арзиш ва махфиятро мувозинат мекунад.
Ман як мухлиси технология ҳастам, ки шавқу ҳавасҳои "геик"-и худро ба касб табдил додааст. Ман зиёда аз 10 соли умри худро бо истифода аз технологияи муосир ва бо ҳама намуди барномаҳо аз рӯи кунҷковӣ сарф кардам. Ҳоло ман дар технологияҳои компютерӣ ва бозиҳои видеоӣ тахассус дорам. Ин дар он аст, ки ман зиёда аз 5 сол аст, ки ман барои вебсайтҳои гуногун оид ба технология ва бозиҳои видеоӣ менависам ва мақолаҳое меофаридам, ки ба шумо маълумоти заруриро бо забони барои ҳама фаҳмо пешниҳод мекунанд.
Агар шумо ягон савол дошта бошед, дониши ман аз ҳама чизҳои марбут ба системаи оператсионии Windows ва инчунин Android барои телефонҳои мобилӣ иборат аст. Ва ӯҳдадории ман ба шумост, ман ҳамеша омодаам, ки чанд дақиқа сарф кунам ва ба шумо дар ҳалли ҳама саволҳое, ки дар ин ҷаҳони интернет доред, кӯмак расонам.