概要
https://www.taneyats.com/entry/gpt-oss-rtx3060
詳細内容
## Ollamaでgpt-oss 20Bを試す。RTX3060(12GB)で一応動く
https://www.taneyats.com/entry/gpt-oss-rtx3060
OllamaとRTX 3060 (12GB)でgpt-oss 20Bモデルが動作するが、実用的な速度ではないと検証した。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 78/100 | **Annex Potential**: 76/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Local LLM, Ollama, GPT-OSS, GPU Performance, VRAM Optimization]]
OpenAIが公開した話題の「gpt-oss 20B」モデルを、ローカルAI環境構築のデファクトスタンダードであるOllamaと、多くのウェブアプリケーションエンジニアが所有するであろうNVIDIA RTX 3060（VRAM 12GB）GPU環境で、その動作可能性とパフォーマンスが検証されました。これまでVRAM 12GBのGPUでは12Bクラスのモデルが限界とされていましたが、今回の検証で20Bモデルが実際に起動したことは画期的な成果です。これは、限られたリソースでも大規模モデルをローカルで動かす可能性を示唆しており、特にデータプライバシーを重視する開発や、オフライン環境でのプロトタイピングにおいて重要な意味を持ちます。
しかし、その実用性については冷静な評価が必要です。具体的な検証結果として、プロンプト入力に対する推論速度は約5トークン/秒と報告されており、これは日本語で換算すると1秒間に2〜3文字程度の生成速度に過ぎません。チャットボットのようなリアルタイムでの対話や、コード生成における長文アシストには不十分な速度であり、現時点では実用的とは言えません。
この結果は、ローカルLLM環境の構築を検討しているエンジニアに対し、単にモデルが『動作する』ことと『業務で実用的に使える』ことの間には大きな隔たりがあることを具体的に示しています。現状ではRTX 3060クラスのGPUでは20Bモデルの本格的な活用は難しいものの、一昔前には考えられなかった規模のモデルがコンシューマー向けハードウェアで動作するようになったという技術的進歩は特筆すべきです。将来的には、さらなるモデルの量子化やOllamaなどの実行環境の最適化が進むことで、より多くの開発者が高性能なAIモデルをローカルで快適に利用できるようになることが期待されます。この進化は、開発ワークフローにおけるAIの統合をさらに加速させるでしょう。