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Run LLM Locally

gpt-oss-120b sur une RTX 3080

gpt-oss-120b en MXFP4 demande environ 63,2 Go : la RTX 3080 (10 Go) ne peut pas le faire tourner correctement, même avec la RAM système.

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gpt-oss-120b

MXFP4 · 8K contexte

Incompatible

Le modèle demande environ 63,2 Go ; VRAM et RAM utilisable totalisent 60,9 Go. Il manque 2,3 Go.

Votre matériel
RTX 3080 10 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~63,2 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
9,7 Go
GPU seul
Non
Offload CPU/GPU
Nécessaire (51,2 Go)
Vitesse de génération
Non disponible
Plus grand contexte en mémoire rapide
Aucun
Confiance : élevée

Répartition de la mémoire

~63,2 Go (61,6 Go–64,8 Go) nécessaires · estimation

Ne tient pas · 2,4 Go manquants

  • Poids du modèle59 Go
  • Cache KV0,3 Go
  • Surcoût runtime0,9 Go
  • Marge de sécurité3 Go
Hypothèses: contexte 8K tokens · cache KV f16 · llama.cpp (CUDA) · flash attention activée · poids = taille réelle du fichier · les couches à fenêtre glissante gardent 128 tokens

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally, Hugging Face config.json + model card

Ce qui rend cette estimation moins fiable

  • le partage CPU/GPU varie beaucoup selon le processeur et le lien PCIe
  • vitesse de la RAM inconnue (DDR4-3200 double canal supposée)
  • mélange d'experts : la vitesse dépend du routage des experts

Les autres quantifications sur la RTX 3080

gpt-oss-120b sur RTX 3080 + 64 Go de RAM · contexte 8K
gpt-oss-120b MXFP48K~63,2 Go · Pas de donnéesIncompatible

Alternatives

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Les prix et les liens suivent le marché choisi.

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PC à mémoire unifiée

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Questions fréquentes

La RTX 3080 peut-elle faire tourner gpt-oss-120b ?
Le modèle demande environ 63,2 Go ; VRAM et RAM utilisable totalisent 60,9 Go. Il manque 2,3 Go.
Quelle quantification choisir sur la RTX 3080 ?
Aucune ne tient entièrement en VRAM à 8K ; la plus petite, MXFP4, demande encore un offload.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RTX 3080 ?
En MXFP4, le modèle ne tient pas entièrement en VRAM, même avec un contexte court.