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gpt-oss-20b-GGUF

新上架第 1 版 · 更新于

概览

在你自己的电脑上运行 OpenAI 开放权重的 gpt-oss-20b 推理模型,由 unsloth 打包成 GGUF 文件。适合想要本地模型、并能调节推理强度的开发者。

gpt-oss-20b-GGUF 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • Python,用来运行下载工具
  • 4-bit 副本需要约 10.5 GB 的可用磁盘空间
  • 约 16 GB 内存,模型卡说这对 20b 模型足够
  • 一个能加载 GGUF 文件的程序
用在
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来获取文件
  • 能读取 GGUF 文件的程序,比如 llama.cpp,模型卡感谢它加入了支持
  • 需要本地文本模型的你自己的脚本和应用
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/gpt-oss-20b-GGUF

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

这是 OpenAI gpt-oss-20b 的 GGUF 副本,gpt-oss-20b 是 gpt-oss 系列里较小的开放权重模型,由 unsloth 制作。它能生成文本、逐步推理并调用函数。模型约有 21B 参数,每次只启用其中的 3.6B。4-bit 权重约 10.5 GB。

适合谁

适合想要在本地运行、而不是通过托管服务使用的推理模型的开发者和爱好者。

IndustryWho uses itHow they use itExample
软件应用开发者在需要函数调用的应用背后运行本地模型一个始终留在开发者电脑上的编程助手
研究机器学习研究人员为专门任务微调模型针对某个领域词汇调优的副本
IT 与运维有隐私要求的团队让提示词留在自己的硬件上一个内部问答工具
教育老师和学生借助完整思维链研究推理模型如何工作展示逐步作答的课堂演示

如果你只想用托管的聊天服务,或者需要更大的 117B 模型,可以跳过它。

用在哪里

  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来获取文件
  • 能读取 GGUF 文件的程序,比如 llama.cpp,模型卡感谢它加入了支持
  • 需要本地文本模型的你自己的脚本和应用
Use caseWhoWhat they get back
本地聊天和问答个人在自己电脑上生成的回答
函数调用开发者模型发出的结构化工具调用
微调研究人员适应某项具体工作的模型

如何设置

  • Python,用来运行下载工具
  • 4-bit 副本需要约 10.5 GB 的可用磁盘空间
  • 约 16 GB 内存,模型卡说这对 20b 模型足够
  • 一个能加载 GGUF 文件的程序
  1. 用 pip 安装 Hugging Face 的 hub 工具。
  2. 用 hf 命令下载 GGUF 文件。
  3. 在支持 GGUF 的程序里打开这些文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/gpt-oss-20b-GGUF

如何使用

模型卡说,这个模型是用 harmony 回复格式训练的,不用该格式就无法正常工作,所以请确认你的程序应用了这种格式。你可以把推理强度设为 low、medium 或 high,取决于你更想要速度还是深度。

示例

你在运行这个模型的本地聊天窗口里输入“Plan the steps to migrate a small database and list the risks”。推理强度设为 high 时,模型会逐步分析问题并给出一份计划。它也有完整的思维链,但模型卡说这部分不是给终端用户看的。

新手与专家

先用上面两条命令下载文件,再在支持 GGUF 的应用里加载,用 low 推理强度试一个简短的问题。回答显得浅时再提高强度。

这些权重是 openai/gpt-oss-20b 的量化副本,这是一个混合专家模型,专家层用原生 MXFP4 训练。模型卡说其中一个版本 F32 是 MXFP4 上转为 BF16,没有量化。更小的量化版本以少许精度换取更低的内存占用。

  1. 下载 GGUF 文件
  2. 在支持 GGUF 的程序中加载
  3. 使用 harmony 提示格式
  4. 选择 low、medium 或 high 强度
  5. 得到带推理的回答

注意事项

  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到费用,但你需要自己的硬件,4-bit 约占 10.5 GB 磁盘
  • Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件,之后在你加载它的地方运行
  • Not for: 把原始思维链展示给终端用户,模型卡不建议这样做
  • Not for: 更大的 gpt-oss-120b,它有自己的模型卡

README 和文件

README

gpt-oss-20b-GGUF

在你自己的电脑上运行 OpenAI 开放权重的 gpt-oss-20b 推理模型,由 unsloth 打包成 GGUF 文件。适合想要本地模型、并能调节推理强度的开发者。

由 unsloth 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:这是 OpenAI gpt-oss-20b 的 GGUF 副本,gpt-oss-20b 是 gpt-oss 系列里较小的开放权重模型,由 unsloth 制作。它能生成文本、逐步推理并调用函数。模型约有 21B 参数,每次只启用其中的 3.6B。4-bit 权重约 10.5 GB。

适合谁:适合想要在本地运行、而不是通过托管服务使用的推理模型的开发者和爱好者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
软件 | 应用开发者 | 在需要函数调用的应用背后运行本地模型 | 一个始终留在开发者电脑上的编程助手
研究 | 机器学习研究人员 | 为专门任务微调模型 | 针对某个领域词汇调优的副本
IT 与运维 | 有隐私要求的团队 | 让提示词留在自己的硬件上 | 一个内部问答工具
教育 | 老师和学生 | 借助完整思维链研究推理模型如何工作 | 展示逐步作答的课堂演示

如果你只想用托管的聊天服务,或者需要更大的 117B 模型,可以跳过它。

用在哪里:

  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux,用来获取文件
  • 能读取 GGUF 文件的程序,比如 llama.cpp,模型卡感谢它加入了支持
  • 需要本地文本模型的你自己的脚本和应用
Use case | Who | What they get back
本地聊天和问答 | 个人 | 在自己电脑上生成的回答
函数调用 | 开发者 | 模型发出的结构化工具调用
微调 | 研究人员 | 适应某项具体工作的模型

如何设置:

  • Python,用来运行下载工具
  • 4-bit 副本需要约 10.5 GB 的可用磁盘空间
  • 约 16 GB 内存,模型卡说这对 20b 模型足够
  • 一个能加载 GGUF 文件的程序
  1. 用 pip 安装 Hugging Face 的 hub 工具。
  2. 用 hf 命令下载 GGUF 文件。
  3. 在支持 GGUF 的程序里打开这些文件。
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/gpt-oss-20b-GGUF

如何使用:模型卡说,这个模型是用 harmony 回复格式训练的,不用该格式就无法正常工作,所以请确认你的程序应用了这种格式。你可以把推理强度设为 low、medium 或 high,取决于你更想要速度还是深度。

示例:你在运行这个模型的本地聊天窗口里输入“Plan the steps to migrate a small database and list the risks”。推理强度设为 high 时,模型会逐步分析问题并给出一份计划。它也有完整的思维链,但模型卡说这部分不是给终端用户看的。

新手与专家:先用上面两条命令下载文件,再在支持 GGUF 的应用里加载,用 low 推理强度试一个简短的问题。回答显得浅时再提高强度。

这些权重是 openai/gpt-oss-20b 的量化副本,这是一个混合专家模型,专家层用原生 MXFP4 训练。模型卡说其中一个版本 F32 是 MXFP4 上转为 BF16,没有量化。更小的量化版本以少许精度换取更低的内存占用。

下载 GGUF 文件
在支持 GGUF 的程序中加载
使用 harmony 提示格式
选择 low、medium 或 high 强度
得到带推理的回答

注意事项:

  • License: Apache 2.0
  • Cost to run: 没有提到费用,但你需要自己的硬件,4-bit 约占 10.5 GB 磁盘
  • Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件,之后在你加载它的地方运行
  • Not for: 把原始思维链展示给终端用户,模型卡不建议这样做
  • Not for: 更大的 gpt-oss-120b,它有自己的模型卡

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:text generation
  • 框架:transformers
  • 参数量:20.9B
  • Weights: about 10.5 GB at 4-bit (estimate)
  • Formats: GGUF
  • 最近 30 天下载:614,134
  • 点赞:909
  • 许可证:apache-2.0
  • 基于:openai/gpt-oss-20b
  • Quantized versions: 3
  • Fine-tunes: 1
  • 标签:transformers, gguf, gpt_oss, text-generation, openai, unsloth, conversational

链接

  • 模型:https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF
  • 文件:https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/gpt-oss-20b-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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gpt-oss-safeguard-120b共有 gpt_oss · text-generation · conversational16,400128117Bapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

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还没有评价。

大家怎么说

Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。

nyrikkiQwen3.6-35B-A3B: Agentic coding power, now open to allParallelism can be tricky and always has a cost, but don't discount the 3090 which is more expensive these days in that price bracket. 3090 llama.cpp (container in VM) unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XL 105 t/s unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF:UD-Q4_K_XL 103 t/s Still slow compaired to the…Brian Ragle1. The Brain: GPT-OSS 20B I’m running GPT-OSS-20B (a 2026 gold standard for local coding) pulled directly from Unsloth via Hugging Face. To maximize my 16GB VRAM, I went with the Q6_K GGUF quantization. The Command (in Powershell): ollama run hf.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF:Q6_K1 条回复aseippAsus Ascent GX10Unfortunately comparing tok/sec right now in a vacuum and especially across weeks of time is kind of pointless. Everything is still evolving; there were patches within days that bumped GB10 performance by double digit percentiles in some frameworks. You just kind of have to accept things are a…digganRunning GPT-OSS-120B at 500 tokens per second on Nvidia GPUsAh, it only works for GGUF, not for .safetensors (which the format HuggingFace themselves came up with :P ) ? I see the checks at https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF but nothing at https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b, seems a bit backwards.reactordevRunning GPT-OSS-120B at 500 tokens per second on Nvidia GPUsYou’ll see green check next to models you can use on the model card. https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUFincomingpainOpen models by OpenAII dont see the unsloth files yet but they'll be here: https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b-GGUF Super excited to test these out. The benchmarks from 20B are blowing away major >500b models. Insane. On my hardware. 43 tokens/sec. I got an error with flash attention turning on. Cant run it…

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