2026年OpenAI 全新开源模型 GPT-OSS-20B本地部署教程：16GB显存跑透128K上下文

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8 月 5 日，OpenAI 重磅发布了自 GPT-2 以来的首批开源权重语言模型 gpt-oss-120b 和 gpt-oss-20b，标志着 OpenAI 在开源领域迈出了重要一步，为开发者和企业带来了全新的机遇。

gpt-oss-20b 专为资源受限环境设计，总参数为 210 亿，每个词元有 36 亿个活跃参数。它采用具有 24 层和 32 个专家的混合专家（MoE）架构，能在内存仅为 16GB 的设备上运行，适用于消费级硬件和边缘设备，如 MacBook Pro、新款安卓手机等，极大地拓展了模型的应用场景。

技术亮点：

性能表现：

在常见基准测试中， gpt-oss-20b 与 OpenAI o3-mini 表现相当，且在竞赛数学和医疗相关查询方面超越 o3-mini。

基础环境最低要求说明：

环境名称版本信息1 Ubuntu 22.04.4 LTS Cuda V12.4.105 Python 3.12 NVIDIA Corporation RTX 4090

查看系统版本信息

配置 apt 国内源

这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息，但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤，因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。

这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。选项表示自动回答所有的提示为“是”，这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器，广泛用于编程和配置文件的编辑。

为了安全起见，先备份当前的文件之后，再进行修改：

这个命令将当前的文件复制为一个名为的备份文件。这是一个好习惯，因为编辑文件时可能会出错，导致无法安装或更新软件包。有了备份，如果出现问题，您可以轻松地恢复原始的文件。

这个命令使用 Vim 编辑器打开文件，以便您可以编辑它。这个文件包含了 APT（Advanced Package Tool）用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件，您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。

在 Vim 中，您可以使用方向键来移动光标，键进入插入模式（可以开始编辑文本），键退出插入模式，命令保存更改并退出 Vim，或命令不保存更改并退出 Vim。

编辑文件时，请确保您了解自己在做什么，特别是如果您正在添加新的软件源。错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定，最好先搜索并找到可靠的源信息，或者咨询有经验的 Linux 用户。

使用 Vim 编辑器打开文件，复制以下代码替换里面的全部代码，配置 apt 国内阿里源。

安装常用软件和工具

出现以下页面，说明国内apt源已替换成功，且能正常安装apt软件和工具

下载 CUDA Keyring ：

这个命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环，它用于验证 CUDA 软件包的签名。这是确保软件包安全性的一个重要步骤。

安装 CUDA Keyring ：

使用安装下载的密钥环。这是必要的，以便能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包的签名。

删除旧的 apt 密钥（如果必要） ：

这一步可能不是必需的，除非您知道是与 CUDA 相关的旧密钥，并且您想从系统中删除它以避免混淆。通常情况下，如果您只是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环，这一步可以跳过。

更新 apt 包列表 ：

更新 apt 的软件包列表，以便包括刚刚通过添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。

安装 CUDA Toolkit ：

出现以下页面，说明 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 安装成功

注意：这里可能有一个问题。NVIDIA 官方 Ubuntu 仓库中可能不包含直接名为的包。通常，您会安装一个名为或的元包，它会作为依赖项拉入 CUDA Toolkit 的所有组件。请检查 NVIDIA 的官方文档或仓库，以确认正确的包名。

如果您正在寻找安装特定版本的 CUDA Toolkit，您可能需要安装类似的包（如果可用），或者从 NVIDIA 的官方网站下载 CUDA Toolkit 的安装程序进行手动安装。

请确保您查看 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获取最准确的包名和安装指令。

出现以上情况，需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 系统环境变量

编辑 ~/.bashrc 文件

插入以下环境变量

激活 ~/.bashrc 文件

查看cuda系统环境变量

下载 Miniconda 安装脚本 ：
- 使用命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版，包含了 Anaconda 的核心组件，用于安装和管理 Python 包。
运行 Miniconda 安装脚本 ：
- 使用命令运行下载的 Miniconda 安装脚本。这将启动 Miniconda 的安装过程。

输入yes

安装成功如下图所示

pip配置清华源加速

加入以下代码

注意事项：

请确保您的系统是 Linux x86_64 架构，因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。
在运行安装脚本之前，您可能需要使用命令给予脚本执行权限。
安装过程中，您将被提示是否同意许可协议，以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 “yes” 以完成安装和初始化。
安装完成后，您可以使用命令来管理 Python 环境和包。
如果链接无法访问或解析失败，可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接，并确保链接是最新的和有效的。如果问题依旧，请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。

克隆存储库：

切换到项目目录、激活虚拟环境、安装依赖

下载预训练权重

出现以下页面，即是模型已搭建完成。

2026年OpenAI 全新开源模型 GPT-OSS-20B本地部署教程：16GB显存跑透128K上下文

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