gpt-oss-120bをローカルで使うには、PCの総メモリだけでなく、実行ソフトが利用できるメモリとモデルの形式を確認します。
128GBのPCを買えば一律に動く、一定の生成速度が出る、というものではありません。
この記事は公式資料をもとに必要条件と確認手順を整理したものです。
掲載機種での新しい実機測定は行っておらず、生成速度を保証する比較記事ではありません。
必要メモリは実行方式と設定を含めて確認する
OpenAIのOllama向けガイドは、20bでは16GB以上、120bでは60GB以上のVRAMまたはユニファイドメモリを目安として案内しています。
これはPC全体の搭載容量だけで判断する基準ではありません。
OSやほかのアプリ、実行時の追加メモリも考慮します。
| 確認項目 | gpt-oss-20b | gpt-oss-120b |
|---|---|---|
| 公式Ollamaガイドのメモリ目安 | 16GB以上のVRAMまたはユニファイドメモリ | 60GB以上のVRAMまたはユニファイドメモリ |
| 取得するファイル | モデルタグ・配布形式のサイズを確認 | モデルタグ・配布形式のサイズを確認 |
| 実行時に確認する条件 | OS・ランタイム・量子化・入力長 | 同左に加え、GPU割当とCPUオフロードの有無 |
| 最大コンテキストの扱い | 最大値で快適に動くとは限らない | 長い入力では追加メモリと処理時間を確認 |
保存ファイルの大きさと実行時の必要メモリは別です。
64GB機の可否も総容量だけで断定せず、対象のモデル形式と利用可能メモリ、コンテキスト設定を照合してください。
余裕の少ない構成を、未確認のまま購入することは避けます。
VRAMが不足する場合のCPUオフロードも公式ガイドにありますが、速度低下を見込む必要があります。
GPUへ全体を載せる構成と混在構成では測定条件が違うため、同じ性能として比較しません。
MoEは計算量を減らすが、速度を保証しない
OpenAIのモデル仕様では、gpt-oss-120bは総117B、アクティブ5.1Bパラメータとされています。
MoEは処理に使う部分を選びますが、アクティブ部分の容量だけあればよいという意味ではありません。
同じファイルサイズのdenseモデルより数倍速い、メモリさえあれば実用速度が出る、といった倍率は示せません。
推論エンジン、ハードウェア、入力長、推論の設定をそろえた測定が必要です。
生成速度を比較するときに見る項目
旧稿の「約30トークン/秒」は、一次出典と測定条件を確認できていないため、購入判断の数値として掲載しません。
読書速度との比較も、言語・トークンの分割・推論に使う出力によって変わります。
| 構成の例 | 確認すること | 本記事での速度測定 |
|---|---|---|
| Ryzen AI Max+ 395の大容量メモリ構成 | GPUが利用できる容量、対応ドライバーと推論エンジン | 未実施 |
| Apple Siliconの大容量メモリ構成 | 対応モデル形式とmacOS・ランタイム、OS用の余裕 | 未実施 |
| 単体GPU＋CPUオフロード | GPU/CPUへの配置、総メモリ、入力処理と生成速度 | 未実施 |
| 容量が小さいPC | まず20b等の小さいモデルを候補にし、必要条件を照合 | 未実施 |
測定結果を見るときは、機種・メモリ・OS・ソフトの版・モデルタグ・量子化・入力長を確認します。
最初の応答までの時間（TTFT）と、その後の生成速度を分け、同じ質問で複数回試した記録を参考にしてください。
Ollamaで実行する基本手順
対応するOSとGPU環境にOllamaを導入し、モデルの保存先と空き容量を確認します。
モデル取得には通信が必要です。
最初は短い入力で動作を確認し、いきなり最大コンテキストを設定しないようにします。
ollama run gpt-oss:120bモデルが端末にない場合は取得が始まります。
取得するサイズは現在の配布タグで確認してください。
空き容量不足、GPU未認識、モデル読込失敗は別の問題なので、表示されたエラーを記録して切り分けます。
小さい20bから試す場合は次を使います。
16GBという総容量だけで全設定の動作を保証するものではありません。
ollama run gpt-oss:20bモデルを読み込んだ状態で別のターミナルを開き、ollama psを実行します。
Ollama公式FAQでは、PROCESSOR列でCPU・GPUへの配置を確認できます。
100% GPUはGPUへの全配置、CPUとGPUの割合が並ぶ表示は両方への分割配置です。
モデル名と配置を記録し、速度を比較する際は同じ条件かを確認してください。
一覧に対象モデルが出なければ、読み込み中か終了後かを確認してから再度調べます。
この確認方法は2026年10月28日に公式資料を読み直したもので、本記事の機種で実行した測定結果ではありません。
導入の詳細はOllamaの使い方入門を参照してください。
Windows＋Ryzen AI Maxで読込に失敗するとき
確認順は、機種と搭載容量、OS・ドライバー、推論ソフトのGPU対応、実際に使用可能なメモリ、モデル形式、コンテキスト長です。
総メモリが128GBでも、全量をGPU専用として使えるとは限りません。
VGMの変更可否や操作画面は機種・ドライバーで確認してください。
旧稿の「全機種で96GBへ設定」「GPUオフロードMAX・Flash Attentionオン」を一律の手順にはしません。
元の設定を記録し、メーカーと実行ソフトの対応条件に沿って1項目ずつ変更します。
エラーが続く場合は、使用版・設定・エラー全文を控え、対応する更新情報を確認します。
ソフトを変えるだけで解決するとは限らず、モデル形式やGPUバックエンドの違いも照合が必要です。
PCを選ぶときは容量と対応情報を照合する
以下は検討対象の構成例であり、本記事で120bの実機速度を保証した機種ではありません。
メーカーの対応モデル表、現在の販売構成、返品・保証、電力と冷却の条件を確認してください。
GMKtec EVO-X2（128GB / 2TB）
大容量メモリ構成の候補です。
128GBを最小必須構成とはせず、実際に使うOS・モデル・推論ソフトに対応するか確認します。
MINISFORUM MS-S1 MAX（128GB / 2TB）
必要なLAN・ポート・ストレージ拡張を確認して比較します。
常時稼働する場合は消費電力・冷却・騒音と設置場所も検討します。
小型モデルから試す場合の64GB構成
20b等から用途への適合性を試す候補です。
容量だけで快適さを決めず、必要な回答品質と待ち時間を確認します。
機種の比較はRyzen AI Max+ 395搭載ミニPCの選び方に整理しています。
購入前に確認する運用条件
ストレージはOS・アプリ・保存する各モデルの容量と空き領域から見積もります。
2TBがすべての用途で必要なわけではありません。
ローカル実行と、アプリ全体が通信しないことも別です。
モデル取得後でも外部ツール・検索・クラウド機能を使えば通信が発生します。
オフライン運用が必要なら、利用機能と通信の有無を自分の構成で確認してください。
ハードウェア代や電力も運用費用に含めます。
まとめ
gpt-oss-120bの構成は、利用可能メモリ、対応する実行環境、用途に必要な速度と品質の順に確認します。
総メモリ128GBや特定のトークン速度だけを購入の条件にしないことが重要です。
用途別の整理はローカルLLMに必要なスペックとPC比較データベースをご覧ください。
ローカルLLMを動かす記事は、ほかにもあります。
仕様資料の確認日：2026年10月20日。
実機の速度測定・VGM操作・オフライン通信検証は今回行っていません。
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