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openai

gpt-oss-120b

パラメータ数
116.8B
最大コンテキスト長
131,072
アーキテクチャ
gpt-oss
ライセンス
商用可
元モデル
openai/gpt-oss-120b
ライセンス
apache-2.0
llama.cpp
b6096+

gpt-oss-120b の概要

gpt-oss-120b は、Hugging Face の openai/gpt-oss-120b をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は 3 つの配布元（ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF・unsloth/gpt-oss-120b-GGUF・lmstudio-community/gpt-oss-120b-GGUF）が公開しています。パラメータ数は約 116.8B（1,168億）、アーキテクチャは gpt-oss、最大コンテキスト長は 131,072 トークンです（GGUF に書かれた値）。

量子化は 17 種類あり、ファイルサイズは Q3_K_S の 62.6 GB から F16 の 65.4 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

MXFP4（63.4 GB）を 8,192 トークンのコンテキストで動かすときの必要メモリは推定 64.7 GB、32,768 トークンでは推定 65.6 GBです。8,192 トークンなら、VRAM 64 GB 以上の GPUか、統合メモリ 64 GB 以上の Mac が目安です（macOS は GPU が使えるメモリに上限があるため、実際には余裕が要ります）。最も小さい Q3_K_S（62.6 GB）なら、8,192 トークンで推定 63.8 GBです。

元のモデルのライセンスは Apache License 2.0 で、商用利用できます（再配布するときはライセンス文と著作権表示を残します）。利用条件は原文で確認してください。

量子化ごとのファイルサイズと必要メモリの目安

  • 8 GB まで
  • 16 GB まで
  • 24 GB まで
  • 48 GB まで
  • 128 GB まで
  • それ以上

ファイルサイズは Hugging Face 上の実際の値です。必要メモリはコンテキスト長ごとの推定値（KVキャッシュ f16）。計算式は 必要メモリの計算方法で公開しています。

必要メモリはすべて 推定 （KVキャッシュ f16）。このページの「必要メモリ」以上の VRAM（または Mac の統合メモリ）を持つ環境で動作する見込みです。数値をクリックすると、その容量で動く機種・モデルの一覧（GPU・Macで探す）に移動します。

同じモデルの GGUF を 3 つの配布元が公開しています。量子化の種類とファイルサイズは配布元ごとに少しずつ違うので、下に配布元ごとの表を載せています。

「品質の目安」について（量子化でどれだけ元のモデルからずれるか）

量子化の型ごとに、元のモデルの出力からどれだけずれるかを、llama.cpp が Llama-3-8B で測った値から6段階に分けたものです。

使っている値は平均 KLD（元のモデルと量子化したモデルの、次の単語の確率の分布の差）で、小さいほど元のモデルに近い出力になります。imatrix（重要度の情報）を使って量子化したものは少し小さくなります。段階は、imatrix を使わない値（無い型は使った値）で分けています。

★このモデルで測った値ではありません。モデルが大きいほど、また MoE のモデルほど、同じ型でもずれは小さくなりやすいです。配布元独自の混合型（UD-Q4_K_XL など）は型の名前だけでは当てはめられないので「-」にしています。

量子化 品質の目安 KLD（imatrix なし） KLD（imatrix あり） サイズ（Llama-3-8B）
Q8_0 ほぼ同じ 0.0014 - 7.96 GiB
Q6_K ごく小さい 0.0055 - 6.14 GiB
Q5_K_M ごく小さい 0.0108 - 5.33 GiB
Q5_K_S 小さい 0.0166 - 5.21 GiB
Q5_1 小さい 0.0180 - 5.65 GiB
Q5_0 小さい 0.0222 - 5.21 GiB
Q4_K_M 小さい 0.0313 0.0282 4.58 GiB
Q4_K_S 中くらい 0.0431 0.0320 4.37 GiB
IQ4_NL 小さい - 0.0357 4.35 GiB
IQ4_XS 小さい - 0.0363 4.14 GiB
Q4_1 中くらい 0.0717 - 4.78 GiB
Q4_0 中くらい 0.0719 - 4.34 GiB
Q3_K_L 中くらい 0.0872 0.0731 4.03 GiB
Q3_K_M 中くらい 0.1019 0.0844 3.74 GiB
IQ3_M 中くらい - 0.1025 3.53 GiB
IQ3_S 中くらい - 0.1113 3.42 GiB
IQ3_XS 大きい - 0.1387 3.28 GiB
IQ3_XXS 大きい - 0.1836 3.05 GiB
Q3_K_S 大きい 0.2282 0.1998 3.41 GiB
IQ2_M 大きい - 0.3260 2.74 GiB
Q2_K とても大きい 0.4451 0.3322 2.96 GiB
Q2_K_S とても大きい - 0.4034 2.96 GiB
IQ2_S とても大きい - 0.4392 2.56 GiB
IQ2_XS とても大きい - 0.5463 2.43 GiB
IQ2_XXS とても大きい - 0.8120 2.24 GiB
IQ1_M とても大きい - 1.3931 2.01 GiB
IQ1_S とても大きい - 2.2546 1.88 GiB

出典：llama.cpp（MIT）、Llama-3-8B・FP16 を基準・Wikitext-2・revision f364eb6f の測定。 元の表 · 量子化の読み方と選び方

GGUF配布元

ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF

llama.cpp の開発元が変換 この表示について

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
gpt-oss
llama.cpp b6096 以降
パラメータ数
116.8B
最大コンテキスト長
131,072
ライセンス
apache-2.0 商用可
gpt-oss-120b（ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
量子化 ファイルサイズ 実測 品質の目安 4,096 8,192 16,384 32,768 65,536 131,072 最大
MXFP4 63.4 GB - 64.5 GB 64.7 GB 65.0 GB 65.6 GB 66.8 GB 69.2 GB 
Ollama  ollama run hf.co/ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF:MXFP4
llama.cpp  llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF:MXFP4

GGUF配布元

unsloth/gpt-oss-120b-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
gpt-oss
llama.cpp b6096 以降
パラメータ数
116.8B
最大コンテキスト長
131,072
ライセンス
apache-2.0 商用可
gpt-oss-120b（unsloth/gpt-oss-120b-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
量子化 ファイルサイズ 実測 品質の目安 4,096 8,192 16,384 32,768 65,536 131,072 最大
Q3_K_S （2分割） 62.6 GB 大きい 63.7 GB 63.8 GB 64.1 GB 64.7 GB 66.0 GB 68.4 GB
Q2_K （2分割） 62.6 GB とても大きい 63.7 GB 63.8 GB 64.2 GB 64.8 GB 66.0 GB 68.4 GB
Q4_0 （2分割） 62.6 GB 中くらい 63.7 GB 63.9 GB 64.2 GB 64.8 GB 66.0 GB 68.4 GB
Q3_K_M （2分割） 62.6 GB 中くらい 63.8 GB 63.9 GB 64.2 GB 64.8 GB 66.0 GB 68.4 GB
Q4_1 （2分割） 62.7 GB 中くらい 63.8 GB 64.0 GB 64.3 GB 64.9 GB 66.1 GB 68.5 GB
Q4_K_S （2分割） 62.8 GB 中くらい 63.9 GB 64.0 GB 64.3 GB 64.9 GB 66.2 GB 68.6 GB
Q4_K_M （2分割） 62.8 GB 小さい 63.9 GB 64.0 GB 64.3 GB 65.0 GB 66.2 GB 68.6 GB
Q2_K_L （2分割） 62.9 GB - 64.0 GB 64.1 GB 64.4 GB 65.0 GB 66.3 GB 68.7 GB
Q5_K_S （2分割） 62.9 GB 小さい 64.0 GB 64.2 GB 64.5 GB 65.1 GB 66.3 GB 68.7 GB
Q5_K_M （2分割） 62.9 GB ごく小さい 64.0 GB 64.2 GB 64.5 GB 65.1 GB 66.3 GB 68.7 GB
UD-Q4_K_XL （2分割） 63.0 GB - 64.1 GB 64.3 GB 64.6 GB 65.2 GB 66.4 GB 68.8 GB
Q6_K （2分割） 63.3 GB ごく小さい 64.4 GB 64.6 GB 64.9 GB 65.5 GB 66.7 GB 69.1 GB
UD-Q6_K_XL （2分割） 63.3 GB - 64.4 GB 64.6 GB 64.9 GB 65.5 GB 66.7 GB 69.1 GB
Q8_0 （2分割） 63.4 GB ほぼ同じ 64.5 GB 64.7 GB 65.0 GB 65.6 GB 66.8 GB 69.2 GB
UD-Q8_K_XL （2分割） 64.5 GB - 65.6 GB 65.8 GB 66.1 GB 66.7 GB 67.9 GB 70.3 GB
F16 65.4 GB 元の精度 66.5 GB 66.6 GB 67.0 GB 67.6 GB 68.8 GB 71.2 GB 
Ollama  ollama run hf.co/unsloth/gpt-oss-120b-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf unsloth/gpt-oss-120b-GGUF:Q4_K_M

GGUF配布元

lmstudio-community/gpt-oss-120b-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
gpt-oss
llama.cpp b6096 以降
パラメータ数
116.8B
最大コンテキスト長
131,072
ライセンス
apache-2.0 商用可
gpt-oss-120b（lmstudio-community/gpt-oss-120b-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
量子化 ファイルサイズ 実測 品質の目安 4,096 8,192 16,384 32,768 65,536 131,072 最大
MXFP4 （2分割） 63.4 GB - 64.5 GB 64.7 GB 65.0 GB 65.6 GB 66.8 GB 69.2 GB 
Ollama  ollama run hf.co/lmstudio-community/gpt-oss-120b-GGUF:MXFP4
llama.cpp  llama-server -hf lmstudio-community/gpt-oss-120b-GGUF:MXFP4

外部の評価

量子化する前の元のモデルを、他の機関が評価した値です。当サイトの評価ではありません。 値は量子化する前の元のモデルのものです。GGUF の量子化（特に小さい量子化）では性能が下がることがあります。

人の評価（LMArena）

1,352 1,347〜1,356

gpt-oss-120b · 投票 30,133 · 2026年11月9日 版の値

出典：LMArena（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

総合能力（Epoch AI）

140.2 138.3〜142.0

gpt-oss-120b · 2025年8月5日 版の値

出典：Epoch Capabilities Index (Epoch AI)（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

ライセンスと商用利用

Apache License 2.0 商用可

商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。

元のモデルの Hugging Face のページにあるライセンスで判定しています。 ライセンスの原文（2026年10月18日 に確認）

要約は当サイトが原文から読み取った事実で、法的な助言ではありません。実際に使う前に、必ずライセンスの原文と最新の条件を確認してください。 ライセンスごとの一覧

動かし方

このモデルの形式（gpt-oss）を llama.cpp の本家が読み込めるのは b6096（2025年8月5日）以降です。Ollama・LM Studio は内部に llama.cpp を取り込んで動くため、アプリが古いと「unknown model architecture」などのエラーで読み込めません。その場合はアプリを最新にしてください。

例として MXFP4 を使う場合のコマンドです。他の量子化を使う場合は、上の表から量子化名を選んで置き換えてください。 他の配布元のファイルを使う場合のコマンドは、配布元ごとの欄に載せています。 ローカルLLMの動かし方

Ollama

Hugging Face 上の GGUF を直接指定して動かせます。

ollama run hf.co/ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF:MXFP4

llama.cpp

llama-server（または llama-cli）に -hf でリポジトリと量子化名を指定します。

llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF:MXFP4

LM Studio

検索欄に ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF を貼り付けてダウンロードし、量子化ファイルの一覧から量子化名を選びます。

よくある質問

gpt-oss-120b（MXFP4）を動かすのに必要なメモリはどれくらいですか？
ファイルサイズは63.4 GB（実測）。8,192トークンのコンテキストで動かす場合、KVキャッシュ等を含めた推定必要メモリは64.7 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
gpt-oss-120bは商用利用できますか？
元のモデルのライセンスはApache License 2.0（商用利用できる）。商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときはライセンス文と著作権表示を残し、改変したファイルにはその旨を書きます。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
gpt-oss-120b は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
8GB に収まる量子化は無し、12GB に収まる量子化は無し、16GB に収まる量子化は無し、24GB に収まる量子化は無し（8,192 トークン・KV キャッシュ f16 の推定。いちばん多くダウンロードされている配布元のファイル）。
gpt-oss-120b を Ollama で動かすコマンドは？
「ollama run hf.co/ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF:MXFP4」で、Hugging Face の GGUF をそのまま動かせます。ほかの量子化を使うときは、最後の量子化名を置き換えます。