gpt-oss 20BvsTrinity Mini 26B-A3B
Comparativo completo entre gpt-oss 20B (21 bilhões de parâmetros, OpenAI) e Trinity Mini 26B-A3B (26B, Arcee AI). VRAM necessária para cada quantização, tokens por segundo medidos em 4 GPUs de referência, veredito por caso de uso, licença, 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 | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Parâmetros | 21B | 26B |
| Família | gpt-oss | Trinity |
| Autor | OpenAI | Arcee AI |
| Origem | US | US |
| Licença | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexto | 128 000 tokens | 131 072 tokens |
| Data de lançamento | abril de 2025 | março 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 | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leve) | 13 GB | 15 GB |
| Q5_K_M (equilíbrio) | 16 GB | 18 GB |
| Q8 (quase sem perdas) | 23 GB | 28 GB |
| FP16 (qualidade máxima) | 42 GB | 52 GB |
| RAM para execução somente na CPU | 18 GB | 24 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 | Trinity Mini 26B-A3B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | 130 tok/s · Q8 | 100 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | 55 tok/s · Q5_K_M | 40 tok/s · Q4_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
Trinity Mini 26B-A3B
MoE de 26B/3B ativos, desenvolvido por um laboratório dos EUA. Rápido graças aos 3B ativos. Apache 2.0.
- MoE eficiente (3,5B ativos)
- Contexto de 131k
- Bom para agentes
- Apache 2.0
- Poucos benchmarks públicos
- Menos conhecido que Mistral/Qwen
Instalação
Perguntas frequentes
Qual modelo funciona melhor na RTX 4090 (24 GB): gpt-oss 20B ou Trinity Mini 26B-A3B?
Em uma RTX 4090, gpt-oss 20B roda em Q8 (~130 tok/s), Trinity Mini 26B-A3B em Q5_K_M (~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?
Em Q4_K_M, gpt-oss 20B cabe em 13 GB contra 15 GB para seu rival — uma diferença de 2 GB, significativa se você pretende usar uma RTX 3060 ou uma 4060 Ti 8 GB.
gpt-oss 20B ou Trinity Mini 26B-A3B 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. Trinity Mini 26B-A3B 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 : Trinity Mini 26B-A3B (26B). 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.