01 / OVERVIEW
概要と選び方
gpt-ossはOpenAIが重みを公開した推論向けモデルの系列です。20bは個人の高性能PCから、120bは大容量GPUを備えたワークステーションやサーバーから検討します。モデルのダウンロード自体は無料ですが、GPU・電力・ホスティング費用は別です。
まず確認：まず20bで用途と回答品質を検証。120bは80GB級GPUまたは同等の複数GPUを計画する。
02 / VERSIONS & LICENSE
主な版と利用条件
| 版 | 規模 | 向いている用途 | ライセンス |
|---|---|---|---|
| gpt-oss-20b | 約21B総パラメータ／MoE | 個人PCでの推論・試作 | Apache 2.0 |
| gpt-oss-120b | 約117B総パラメータ／MoE | 高い推論性能が必要なサーバー | Apache 2.0 |
公開重みはApache 2.0。配布・改変・商用利用では同ライセンスの表示条件を確認してください。 商用・再配布を始める前に対象版の公式条文を確認してください。
03 / LOCAL HARDWARE
ローカルで動かすための構成
GPUメモリ（VRAM）を最優先に見積もります。ここに示す重み容量と実際の推論時ピークメモリは異なります。
| モデル・形式 | メモリの目安 | 実際の構成で確認すること |
|---|---|---|
| 20b・MXFP4 | 約16GB VRAM | 公式の目安。コンテキスト長と同時実行数を増やすなら余裕を追加。 |
| 120b・MXFP4 | 約80GB VRAM | 公式の単一GPU目安。60GB以上の複数GPU構成例もある。 |
| 120b・BF16 | 80GBを大きく超える | 量子化版の数値を非量子化版に流用しない。 |
VRAM以外も確認
- ストレージにはモデルファイルに加え、ダウンロード中の一時ファイルと別形式の重みを置く余裕が必要です。公開元のファイル一覧で容量を確認してください。
- CPUやGPUからRAMへオフロードする場合は、移す重みとOS・アプリの使用量を足して見積もります。動作しても生成速度が大きく低下することがあります。
- Windows・Linux・macOSでは対応するGPUドライバーとランタイムが異なります。Apple Siliconの統合メモリはNVIDIAのVRAM値と単純に同一視できません。
- 上記は推論時の目安であり、KVキャッシュ、ランタイム、長い入力、バッチ処理で使用量は増えます。
- MoEの『有効パラメータ数』だけで保存容量を見積もらず、総パラメータを考慮してください。CPUオフロードは可能でも、速度が大幅に落ちます。
目安は2026年10月時点の公式資料または重み容量の概算です。保証された最低要件ではありません。量子化形式、コンテキスト長、画像解像度、ドライバー、同時実行数で変わります。
04 / GET STARTED
導入の手順
- 01
公式のモデルカードとライセンスを確認し、20bか120bを選ぶ。
- 02
OpenAI CookbookにあるTransformers、vLLM、Ollamaなどの実行例から、自分のGPUに対応した手順を選ぶ。
- 03
量子化形式と対応ランタイムを合わせ、短い入力で起動・日本語回答・メモリ消費を確認する。
- 04
長文や複数ユーザーの運用前に、実際の入力長と同時実行数で計測する。
コマンドやファイル配置は版と実行ツールで変わります。下の公式リンクから該当する手順を選び、出所が確認できない重みやスクリプトは実行しないでください。
05 / FIT & LIMITS
得意なこと・注意点
向いていること
- 公開重みを自分の環境で実行でき、機密データを外部APIへ送らない構成を設計できる。
- 20bと120bでローカル試作から高性能サーバーまで選択肢がある。
注意したいこと
- OpenAIのChatGPTや有料APIのモデルとは別物。名称が似ていても機能・更新頻度は同一ではありません。
- 推論モデルでも誤答や根拠のない断定は起こるため、重要な判断は原資料で照合してください。
06 / TROUBLESHOOTING
困ったときはどこを見る？
07 / FAQ
よくある質問
gpt-oss-120bは16GBのGPUで動きますか？
公式のMXFP4単一GPU目安は約80GBです。16GBならまず20bを選び、120bは大容量GPUや高度なオフロード構成を検討してください。
無料で商用利用できますか？
モデル重みはApache 2.0で提供されています。ただし実行用ハードウェアやホスティングは有料になり得ます。再配布時はライセンス表示も確認してください。
08 / OFFICIAL RESOURCES
公式資料・コミュニティ
ダウンロード、ライセンス、実装上の問題は、開発元のモデルカード・ドキュメント・Issueを優先して確認してください。
- OpenAI：gpt-ossの発表 系列の位置づけ・性能・公開条件
- 公式モデルカード：120b ファイル・モデル仕様・利用条件
- 公式モデルカード：20b 小型版の仕様とダウンロード
- OpenAI Cookbook：ローカル実行 インストール・VRAM目安・サンプルコード
- gpt-oss GitHub 公式コード・Issue・更新情報