gpt-oss 20BvsERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Comparativo completo entre gpt-oss 20B (21 bilhões de parâmetros, OpenAI) e ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking (21B, Baidu). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença e comandos de instalação. Todos os números são calculados a partir dos dados do catálogo — nada de copiar e colar entre páginas.
Em resumo
| Característica | gpt-oss 20B | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking |
|---|---|---|
| Parâmetros | 21B | 21B |
| Família | gpt-oss | ERNIE |
| Autor | OpenAI | Baidu |
| Origem | US | CN |
| Licença | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 131 072 tokens |
| Data de lançamento | abril de 2025 | abril de 2025 |
Uso de memória
VRAM aproximada necessária para inferência com uma janela de contexto média. O vencedor (em verde) é o modelo que consome menos — vantagem para os menores.
| Quantização | gpt-oss 20B | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 13 GB | 13 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 16 GB | 16 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 23 GB | 23 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 42 GB | 42 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 18 GB | 18 GB |
Velocidade estimada (tokens/segundo)
Estimativas baseadas na melhor quantização viável em cada GPU. Os números reais dependem do prompt, do contexto e do motor (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU de referência | gpt-oss 20B | ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 130 tok/s · Q8 | 100 tok/s · Q8 |
| RTX 4080 (16 GB) | 55 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ pesado demais | ✗ pesado demais |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | 55 tok/s · Q8 | 40 tok/s · Q8 |
Veredito por caso de uso
Para cada uso comum, indicamos qual dos dois é o mais adequado com base em suas tags, tamanho e especialização.
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Pontos fortes e fracos
gpt-oss 20B
Irmão menor do gpt-oss 120B. 21B/3.6B ativos. Empata com o3-mini em laptop.
- Licença MIT
- 13 GB VRAM Q4
- Qualidade OpenAI em formato acessível
- Contexto de 128k
- MoE — mais VRAM do que o equivalente denso
- Menos fine-tunes do que Llama/Qwen
Instalação
ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking
Modelo de raciocínio compacto MoE 21B/3B ativos. Apache 2.0. Rápido graças aos 3B ativos.
- 13 GB VRAM Q4
- Raciocínio MoE compacto
- Forte em chinês
- Menos multilíngue que Qwen
- Licença Baidu a verificar
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): gpt-oss 20B ou ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking?
Em uma RTX 4090, gpt-oss 20B roda em Q8 (~130 tok/s), ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking em Q8 (~100 tok/s). Considerando apenas a taxa de geração, gpt-oss 20B vence. Consulte o configurador para testar sua GPU exata.
Qual consome menos VRAM?
Ambos exigem a mesma VRAM em Q4 (13 GB). A escolha então é feita com base na licença ou na qualidade percebida.
gpt-oss 20B ou ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking para programar?
gpt-oss 20B é o mais adequado (especializado em código, melhores pontuações no HumanEval). Para um copiloto de IDE, combine-o com Continue ou Aider.
É possível usar esses modelos em produção comercial?
gpt-oss 20B está sob Apache 2.0 — livre para uso comercial. ERNIE 4.5 21B-A3B Thinking está sob Apache 2.0 — também livre. Para SaaS, prefira Apache 2.0 ou MIT.
Qual escolher em 2026?
Depende da sua restrição principal. Menor / mais rápido : gpt-oss 20B (21B). Mais capaz : gpt-oss 20B (21B). Se você tiver dúvidas, execute o configurador com sua GPU e seu caso de uso — ele decidirá com base nos dois.
Alternativas a considerar
Se nenhum dos dois for adequado, aqui estão os modelos semelhantes que você pode explorar.