Análisis Frameworks de agentes y automatización
OpenGPT-OSS 20B: análisis y cómo ejecutarlo en local con Ollama
Por Andrew Miller ·
Artículo archivado. Escrito en agosto de 2025; los precios, los modelos y las funciones pueden haber cambiado desde entonces. Para ver la situación actual, consulta nuestra reseña actual de gpt-oss-20b.
Ejecutar un modelo de lenguaje capaz en tu propia máquina solía significar conformarse con algo muy por detrás de los modelos alojados. OpenGPT-OSS es la familia de modelos de pesos abiertos de OpenAI, publicada en tamaños de 20B y 120B parámetros con la licencia Apache 2.0. Admiten razonamiento en cadena, uso de herramientas al estilo de los agentes y ajuste fino mediante PFT.
La versión de 20B está disponible a través de Ollama, funciona en una GPU de consumo moderna y admite formatos cuantizados como MXFP4, que reducen la memoria que necesita.
En qué es bueno
| Capacidad | Rendimiento |
|---|---|
| Razonamiento en cadena | Sólido |
| Generación y depuración de código | Bueno |
| Planificación y programación de tareas | Preciso |
| Simplificación del lenguaje | Claro |
| Soporte multilingüe | Irregular |
| Salvaguardas y filtros de seguridad | Conservadores (20B), más laxos (120B) |
| Rendimiento cuantizado | Conserva la mayor parte de su calidad |
Qué necesitas
- Sistema operativo: Linux, macOS o Windows (a través de Ollama)
- RAM: se recomiendan 16GB o más
- GPU: 16GB de VRAM (preferiblemente NVIDIA), o solo CPU, que es más lento
- Almacenamiento: unos 13GB para el modelo de 20B
Instalación con Ollama
1. Instala o actualiza Ollama
Linux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
macOS:
brew install ollama
Windows: descarga el instalador de Windows desde ollama.com y ejecútalo.
Necesitas Ollama v0.1.11 o posterior; las versiones antiguas tienen problemas para descargar el modelo.
2. Ejecuta el modelo
ollama run open-gpt-oss
Esto descarga el modelo cuantizado de 20B (unos 13GB), verifica su suma de comprobación y abre una sesión de chat en tu terminal.
3. Opcional: añade una interfaz en el navegador con Open WebUI
pip install open-webui
open-webui serve
Después abre http://localhost:3000 en tu navegador, donde el modelo debería estar cargado y listo para chatear.
Cómo le fue en tareas reales
Según las primeras pruebas en una RTX A6000:
| Tarea | Resultado |
|---|---|
| Razonamiento matemático | Resolvió problemas con los pasos correctos |
| Código de kernels CUDA | Escribió y explicó un kernel de matrices para GPU |
| Planificación de viajes | Produjo un itinerario realista de 10 días con un presupuesto en AU$ |
| Turnos de personal | Elaboró un plan de turnos que respetaba las restricciones, con notas |
| Traducción | Irregular; los idiomas conocidos salieron mejor parados |
| Filosofía y literatura | Explicó con claridad la teoría de las inteligencias múltiples |
| Salvaguardas | El modelo de 20B rechazó los prompts inapropiados |
| Uso de VRAM (MXFP4) | Unos 15GB |
La pega: la salida multilingüe es irregular, y al modelo de 20B le faltan humor y registro creativo.
Nuestra opinión: como sustituto local de un asistente de la clase de GPT-3.5, el modelo de 20B justifica sus 13GB. Conviene para razonar, programar y trabajar sin conexión en una sola tarjeta de 16GB, con filtros de seguridad más bien prudentes.
Enlaces
- Ollama: https://ollama.com
- Ficha del modelo en Hugging Face: OpenGPT-OSS-20B