RTX 3070 8GB 能跑 gpt-oss-20b 吗？

NVIDIA · 8 GB GDDR6 · 带宽 448 GB/s · OpenAI · 21.5B（激活 3.6B） · MoE · 模型上下文最长 128K

不能——gpt-oss-20b 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 13.19 GB，超出 RTX 3070 8GB 的 8 GB GDDR6。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 78.9 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 44.72 GB——此卡装不下。 估算来自显存带宽公式；标注「实测」的行覆盖估算。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。 方法论.

各量化与上下文下的装机与速度

量化	上下文	所需 VRAM	装得下？	tok/s（解码）
Q4	4K	13.19 GB	否	83.2 估算
Q4	8K 默认	13.55 GB	否	78.9 估算
Q4	32K	15.71 GB	否	58.7 估算
FP16	4K	44.36 GB	否	—
FP16	8K 默认	44.72 GB	否	—
FP16	32K	46.88 GB	否	—

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关；装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力（只能纯 offload）。

8K 上下文 VRAM 明细

量化	权重	KV cache	开销	合计所需	RTX 3070 8GB VRAM
Q4	11.83 GB	0.72 GB	1 GB	13.55 GB	8 GB
FP16	43.0 GB	0.72 GB	1 GB	44.72 GB	8 GB

其他能跑 gpt-oss-20b 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈1414.1 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈936.9 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈848.5 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈592.2 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈579.1 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈360.4 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈282.5 tok/s Q4 实测
• RTX 4090 24GB — ≈225.2 tok/s Q4 实测

gpt-oss-20b 的全部 GPU →

RTX 3070 8GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈264.0 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈142.5 tok/s Q4 估算
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈89.1 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈71.3 tok/s Q4 估算
• gemma-4-E2B-it — ≈55.9 tok/s Q4 估算
• Mistral-7B-Instruct-v0.3 — ≈39.6 tok/s Q4 估算

RTX 3070 8GB 上的全部模型 →