GPT-OSS-Swallow 20B の必要VRAM

SwallowチームがOpenAIのgpt-oss-20bを日本語データで継続学習し、強化学習で仕上げた日本語版。元と同じMoE(実働3.6B)で軽快に動き、日本語の受け答えを強化している。

20.91B / 24層 / GQA 8ヘッド / 既定コンテキスト 8,192 トークン(HuggingFace)

必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。

この表は Q4_K_M を最小の量子化として計算しています。×でも、IQ4_XS のようにさらに小さい量子化なら収まることがあります(品質低下と、使うランタイムの対応状況の確認が要ります)。 このモデルは実際にその境界にあります: IQ4_XS相当(4.25bit)に置き換えると必要VRAMが約17.5GB→約12.8GBになり、16GB級で「× 不可」→「◎ 快適」に一段上がります。

上の表は8,192トークンの文脈での計算です。AIエージェント(道具を使って複数ステップの作業を自動でこなす使い方)では長い文脈が要り、その分KVキャッシュが増えます。 このモデルをQ4_K_Mで使う場合、必要VRAMは32Kで約18.1GB、128Kで約20.5GBです(8Kの約1.2倍)。 KVヘッドが少ない構成のため、文脈を延ばしても増え方はゆるやかです。エージェント用途に向く設計といえます。

GPT-OSS-Swallow 20Bとは

GPT-OSS-Swallow 20Bは、東京科学大 Swallowチームが公開するTransformer系のハイエンドクラス(20.91Bパラメータ)オープンモデルです。24GB級GPUの領域で、ローカルで狙える上位の品質帯です。日本語データで開発・強化された国産モデルで、日本語の自然さに重点があります。

Hugging Faceでの直近30日ダウンロードは約1,870件・いいね20件 — ダウンロード数は当サイト収録92モデル中89位です(2026-09-14時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

GPT-OSS-Swallow 20Bの必要スペックを読み解く

Q4_K_M量子化での内訳は、重み(モデル本体)が約15.8GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約0.2GB、システム予約と合わせて合計約17.5GBです。 ◎(快適)判定の最小ラインは、VRAM 24GBクラスのGPUです。 迷ったらQ4_K_M(合計約17.5GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約24GB)で品質の上積みが狙えます。 Mac(ユニファイドメモリ)での判定は、トップページでチップと搭載メモリを選ぶと計算できます。

MoE構成: 総20.91B・実効3.6B。メモリは総量20.91B分が必要ですが、生成速度は3.6B級の軽さです。

ハイブリッドアテンション採用: 全24層のうちフルアテンションは12層のみで、残りの層は直近128トークンの窓しか参照しません。長文時のKVキャッシュ増加が緩やかです。

コンテキスト長とメモリの伸び方

このモデルのKVキャッシュは、2Kトークンで約0.1GB、8Kで約0.2GB、32Kまで広げると約0.8GBになります。KVキャッシュはコンテキスト長にほぼ比例して増えるため、長文用途ではその分のVRAM余白を見込んでください。

速度の目安(理論上限)

MoEのため速度は実効3.6B相当(Q4で約2.7GB)で決まり、理論上限はRTX 3060 12GBで約132 tokens/秒、RTX 4090で約370 tokens/秒です(実効はこれ以下)。

動かすには

OllamaやLM Studioに対応しています。導入手順は用語集のOllamaページにまとめています。

同クラスの選択肢

gpt-oss 20B(21.51B) / Mistral Small 3.2 24B(23.6B) / Gemma 4 26B-A4B(26.54B)

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