この記事はLLM(Claude Sonnet 4)による補助によって作成されています
最近、Xでこんな記事を見ました。
今回は16GBメモリでgpt-oss-20bが本当に動くのかを実際に検証してみました。
この記事でわかること
- 16GBメモリ環境での実際のメモリ使用状況
- gpt-oss-20bの起動から動作までの詳細な手順
- 実際のレスポンス時間とパフォーマンス
- 個人的な使用感と実用性の評価
この記事の対象者
- LM Studioをインストールしている方（インストール方法は解説しません）
- ローカルLLMに興味がある開発者の方
- 16GBメモリでのAI活用を検討している方（Mac限定）
- gpt-oss-20bの実際の動作を知りたい方
動作環境・前提条件
動作環境
- OS: macOS Sequoia
- マシン: Mac（M2チップ）・16GBメモリ
- ツール: LM Studio
前提条件
- LM Studioがインストール済み
- 十分なストレージ容量（モデルサイズを考慮）
検証1：gpt-oss-20bの初期設定でのメモリ使用量
まず、普通にgpt-oss-20bモデルを実際にダウンロードして起動してみました。
初期状態のメモリ使用量：
- 使用済みメモリ: 15.19 GB
メモリプレッシャーが黄色と赤色の状態が多く、SSDに申し訳ない気持ちになりました。
検証2-1：設定済みのgpt-oss-20bのメモリ使用量
あれこれ設定した後ののメモリ状況がこちら：
会話時のメモリ使用量：
- 使用済みメモリ: 12.29 GB
これだけでメモリプレッシャーは緑色になり、安定している状態になりました。
検証2-2：設定をした後での実際のレスポンス性能
最も重要な実用性について。実際に会話してみた結果：
パフォーマンス詳細：
- 推論速度: 4.98 tok/sec
- 初回トークンまでの時間: 43.81秒
設定面での工夫
メモリ効率を向上させるため、以下の設定を有効にしました：
- Offload KV Cache to GPU Memory: 有効
- Keep Model in Memory: 無効
-
Try mmap(): 有効
ここら辺の解説、できればしたかったんですが...ネット上に情報がないわ、LLMに聞いてみ意味わかんないわで断念しました。
結論：16GBメモリでgpt-oss-20bは実用的か
今回の検証結果をまとめると：
✅ 良かった点
- 一応動作する - クラッシュすることなく会話が可能
- メモリプレッシャーが緑色 - 動作中は意外と安定
- 設定の最適化で改善 - 適切な設定でメモリ効率が向上
❌ 厳しい点
- 初回レスポンスが43.81秒 - 実用性に大きく疑問
- 推論速度4.98 tok/sec - ClaudeやGPT-4に比べて圧倒的に遅い
個人的な感想
正直なところ、16GBメモリでgpt-oss-20bを日常的に使うのは現実的ではないというのが結論です。
確かに動作はしますが、40秒以上待ってようやく回答が始まるというのは、実用性を考えると厳しすぎます。趣味の範囲での実験や検証目的であれば面白いですが、作業効率を求めるならクラウドベースのAIサービス（Claude 、ChatGPT、Gemini等）を使った方が圧倒的に快適です。
もしローカルLLMを本格的に活用したいなら、32GB以上のメモリ、できれば専用GPUを搭載したマシンが必要だと感じました。
まとめ
16GBメモリでのgpt-oss-20b検証は技術的には成功しましたが、実用性の面では課題が多いことがわかりました。
それと、128GBのRAMが搭載されたMacが欲しくなりました。