Granite 4.0 H-Small 32B-A9Bvsgpt-oss 20B
完整对比： Granite 4.0 H-Small 32B-A9B (32B参数，IBM) 和 gpt-oss 20B （21B，OpenAI）。涵盖各量化级别所需的显存、在 4 款参考 GPU 上测得的每秒 token 数、按使用场景给出的结论、许可协议和安装命令。所有数值均根据模型目录数据计算得出——页面之间没有复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | gpt-oss 20B |
|---|---|---|
| 参数 | 32B | 21B |
| 系列 | Granite | gpt-oss |
| 作者 | IBM | OpenAI |
| 来源国 | US | US |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 上下文 | 128 000 个 token | 128 000 个 token |
| 发布日期 | 2025年10月 | 2025年4月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 更少 —— 小模型占优。
| 量化 | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | gpt-oss 20B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 19 GB | 13 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 23 GB | 16 GB |
| Q8（近乎无损） | 35 GB | 23 GB |
| FP16（最高质量） | 64 GB | 42 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 32 GB | 18 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Granite 4.0 H-Small 32B-A9B | gpt-oss 20B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 75 tok/s · Q5_K_M | 130 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 过于庞大 | 55 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 30 tok/s · Q8 | 55 tok/s · Q8 |
各使用场景的结论
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优势与劣势
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B
Mamba-2 混合架构 + MoE，总参数量 32B，激活参数量 9B。长上下文下 RAM 用量减少约 70%。Apache 2.0。
- 长上下文场景下 RAM 占用减少 70%
- Apache 2.0
- Enterprise-ready
- 需要较新版本的 llama.cpp 支持
安装
gpt-oss 20B
gpt-oss 120B 的小型版本。总参数量 21B，激活参数量 3.6B。在笔记本电脑上即可达到 o3-mini 的水平。
- MIT 许可证
- 13 GB VRAM Q4
- 具备OpenAI级别的质量，且可访问
- 128k 上下文
- MoE——比同等的稠密模型需要更多显存
- 微调版本比 Llama/Qwen 少
安装
常见问题
在RTX 4090（24 GB）上表现最佳的模型是 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 还是 gpt-oss 20B？
在 RTX 4090 上，Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 运行时采用 Q5_K_M （约75 tok/s），gpt-oss 20B 以 Q8 （约 130 tok/s）。单论吞吐量， gpt-oss 20B 胜出。请参阅 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， gpt-oss 20B 占用 13 GB，而其竞争对手需要 19 GB——相差 6 GB；若目标为 RTX 3060 或 4060 Ti 8 GB，则差异显著。
编程该选 Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 还是 gpt-oss 20B？
gpt-oss 20B 最适合（专攻代码，HumanEval 得分更高）。作为 IDE 副驾驶，请将其与 Continue 或 Aider。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Granite 4.0 H-Small 32B-A9B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 gpt-oss 20B 采用 Apache 2.0 许可证，同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : gpt-oss 20B (21B)。 能力更强 ：Granite 4.0 H-Small 32B-A9B（32B）。如果您拿不定主意，请启动 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。