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奇幻之言：
当 OpenAI 释放出 120B 开源巨兽 gpt-oss-120b（对标 GPT-4-mini），要求 80GB 显存、H100 起步时，我正拆开刚到手的游戏本。一查配置——显存达标，内存够用。仿佛这台机器，本就为这一刻而生。
当 OpenAI 释放出 120B 开源巨兽 gpt-oss-120b（对标 GPT-4-mini），要求 80GB 显存、H100 起步时，我正打开一台备用的刚升级的笔记本。一查配置——显存，内存都够用。仿佛这台机器，本就为这一刻而生。
1：部署工作
OpenAI 为 gpt-oss 系列模型打造了全面的私有化部署解决方案。借助原生 MXFP4 量化技术，显著降低了显存占用，让部署更加高效。
在工具选择上，提供了多种主流的部署方式，如 Transformers、vLLM、PyTorch / Triton、Ollama 和 LM Studio 等，满足不同用户的需求。
而我此次选用的是 LM Studio，大家可以直接前往其官网进行下载和安装。
在 LM Studio 中支持一键拉取开源模型，只需搜索 gpt-oss-120b 并选择对应量化版本即可开始下载。
由于原始模型参数量高达 117B，完整版体积可达数十GB，建议预留充足存储空间并使用稳定网络连接
2：模型配置
模型下载完成后，还不能立即运行。
虽然系统采用统一内存架构，但默认分配给集成显卡的显存仅有 4GB，其余内存不会自动作为显存使用——这对运行百B级大模型远远不够
完成安装后，在 LM Studio 中点击「载入模型」按钮。
就在显存调完、配置改好后——进度条走完，提示弹出：“部署成功”。
这一刻，百B级模型，真正属于你的电脑了
3：推理效果：一探究竟
OpenAI 的这一模型提供了多种推理强度选项，涵盖“低”、“中”、“高”三个等级。
问题：单词 "array" 中有几个字母 r？
低负载模式下推理中……预计耗时 ≈8 秒 —— 别急，大模型也在“思考人生”。
高强度模式：耗时约0.6分钟
该模型还支持多种工具调用能力，例如可自定义配置 MCP（Model Control Protocol），进一步扩展功能。
在实际部署过程中，有两个细节值得注意，分享如下：
在 LM Studio 中，用户可以根据自身需求选择不同的 Runtime 环境，其支持的选项丰富多样，涵盖了 CUDA、Vulkan、ROCm、llama.cpp（GPU 版本）、llama.cpp（CPU 版本）等多种类型。
所以，这里推荐将显存分配设为 64GB，能保证完美运行。