Jackrong/gpt-oss-20b-MLX-8bit

This model Jackrong/gpt-oss-20b-MLX-8bit was converted to MLX format from openai/gpt-oss-20b using mlx-lm version 0.27.0.

🚀 GPT-OSS-20B MLX Performance Report - Apple Silicon

📋 Executive Summary

Test Date: 2025-08-31T08:37:22.914637
Test Query: Do machines possess the ability to think?

Hardware: Apple Silicon MacBookPro Framework: MLX (Apple's Machine Learning Framework)

🖥️ Hardware Specifications

System Information

macOS Version: 15.6.1 (Build: 24G90)
Chip Model: Apple M2 Max
Total Cores: 12 cores (8 performance + 4 efficiency) 30 cores GPU
Architecture: arm64 (Apple Silicon)
Python Version: 3.10.12

Memory Configuration

Total RAM: 32.0 GB
Available RAM: 12.24 GB
Used RAM: 19.76 GB (61.7% utilization)
Memory Type: Unified Memory (LPDDR5)

Storage

Main Disk: 926.4 GB SSD total, 28.2 GB free (27.1% used)

📊 Performance Benchmarks

Test Configuration

Temperature: 1.0 (deterministic generation)
Test Tokens: 200 tokens generation
Prompt Length: 90 tokens
Context Window: 2048 tokens
Framework: MLX 0.29.0

4-bit Quantized Model Performance

Metric	Value	Details
Prompt Processing	220.6 tokens/sec	90 tokens processed
Generation Speed	91.5 tokens/sec	200 tokens generated
Total Time	~2.18 seconds	Including prompt processing
Time to First Token	< 0.1 seconds	Very fast response
Peak Memory Usage	11.3 GB	Efficient memory utilization
Memory Efficiency	8.1 tokens/sec per GB	High efficiency score

Performance Notes:

Excellent prompt processing speed (220+ tokens/sec)
Consistent generation performance (91.5 tokens/sec)
Low memory footprint for 20B parameter model
Optimal for memory-constrained environments

8-bit Quantized Model Performance

Metric	Value	Details
Prompt Processing	233.7 tokens/sec	90 tokens processed
Generation Speed	84.2 tokens/sec	200 tokens generated
Total Time	~2.37 seconds	Including prompt processing
Time to First Token	< 0.1 seconds	Very fast response
Peak Memory Usage	12.2 GB	Higher memory usage
Memory Efficiency	6.9 tokens/sec per GB	Good efficiency

Performance Notes:

Fastest prompt processing (233+ tokens/sec)
Solid generation performance (84.2 tokens/sec)
Higher memory requirements but better quality potential
Good balance for quality-focused applications

Comparative Analysis

Performance Comparison Table

Metric	4-bit Quantized	8-bit Quantized	Winner	Improvement
Prompt Speed	220.6 tokens/sec	233.7 tokens/sec	8-bit	+6.0%
Generation Speed	91.5 tokens/sec	84.2 tokens/sec	4-bit	+8.7%
Total Time (200 tokens)	~2.18s	~2.37s	4-bit	-8.0%
Peak Memory	11.3 GB	12.2 GB	4-bit	-7.4%
Memory Efficiency	8.1 tokens/sec/GB	6.9 tokens/sec/GB	4-bit	+17.4%

Key Performance Insights

🚀 Speed Analysis:

4-bit model excels in generation speed (91.5 vs 84.2 tokens/sec)
8-bit model has slight edge in prompt processing (233.7 vs 220.6 tokens/sec)
Overall: 4-bit model ~8% faster for complete tasks

💾 Memory Analysis:

4-bit model uses 0.9 GB less memory (11.3 vs 12.2 GB)
4-bit model 17.4% more memory efficient
Critical advantage for memory-constrained environments

⚖️ Performance Trade-offs:

4-bit: Better speed, lower memory, higher efficiency
8-bit: Better prompt processing, potentially higher quality

Model Recommendations

For Speed & Efficiency: Choose 4-bit Quantized - 8% faster, 17% more memory efficient For Quality Focus: Choose 8-bit Quantized - Better for complex reasoning tasks For Memory Constraints: Choose 4-bit Quantized - Lower memory footprint Best Overall Choice: 4-bit Quantized - Optimal balance for Apple Silicon

🔧 Technical Notes

MLX Framework Benefits

Native Apple Silicon Optimization: Leverages Neural Engine and GPU
Unified Memory Architecture: Efficient memory management
Low Latency: Optimized for real-time inference
Quantization Support: 4-bit and 8-bit quantization for different use cases

Model Architecture

Base Model: GPT-OSS-20B (OpenAI's 20B parameter model)
Quantization: Mixed precision quantization
Context Length: Up to 131,072 tokens
Architecture: Mixture of Experts (MoE) with sliding attention

Performance Characteristics

4-bit Quantization: Lower memory usage, slightly faster inference
8-bit Quantization: Higher quality, balanced performance
Memory Requirements: 16GB+ RAM recommended, 32GB+ optimal
Storage Requirements: ~40GB per quantized model

🌟 Community Insights

Real-World Performance

This benchmark demonstrates exceptional performance of GPT-OSS-20B on Apple Silicon M2 Max:

🏆 Performance Highlights:

87.9 tokens/second average generation speed across both models
11.8 GB average peak memory usage (very efficient for 20B model)
< 0.1 seconds time to first token (excellent responsiveness)
220+ tokens/second prompt processing speed

📊 Model-Specific Performance:

4-bit Model: 91.5 tokens/sec generation, 11.3 GB memory
8-bit Model: 84.2 tokens/sec generation, 12.2 GB memory
Best Overall: 4-bit model with 8% speed advantage

Use Case Recommendations

🚀 For Speed & Efficiency:

Real-time Applications: 4-bit model (91.5 tokens/sec)
API Services: 4-bit model (faster response times)
Batch Processing: 4-bit model (better throughput)

🎯 For Quality & Accuracy:

Content Creation: 8-bit model (potentially higher quality)
Complex Reasoning: 8-bit model (better for nuanced tasks)
Code Generation: 8-bit model (potentially more accurate)

💾 For Memory Constraints:

16GB Macs: 4-bit model essential (11.3 GB vs 12.2 GB)
32GB Macs: Both models work well
Memory Optimization: 4-bit model saves ~900MB

Performance Scaling Insights

🔥 Exceptional Apple Silicon Performance:

MLX framework delivers native optimization for M2/M3 chips
Unified Memory architecture fully utilized
Neural Engine acceleration provides speed boost
Quantization efficiency enables 20B model on consumer hardware

⚡ Real-World Benchmarks:

Prompt processing: 220+ tokens/sec (excellent)
Generation speed: 84-92 tokens/sec (industry-leading)
Memory efficiency: < 12 GB for 20B parameters (remarkable)
Responsiveness: < 100ms first token (interactive-feeling)

📈 Summary Statistics

Performance Summary:

✅ 4-bit Model: 91.5 tokens/sec generation, 11.3 GB memory
✅ 8-bit Model: 84.2 tokens/sec generation, 12.2 GB memory
✅ Winner: 4-bit model (8% faster, 17% more memory efficient)
✅ Hardware: Apple M2 Max with 32GB unified memory
✅ Framework: MLX 0.29.0 (optimized for Apple Silicon)

Key Achievements:

🏆 Industry-leading performance on consumer hardware
🏆 Memory efficiency enabling 20B model on laptops
🏆 Real-time responsiveness with <100ms first token
🏆 Native Apple Silicon optimization through MLX

Report generated by MLX Performance Benchmark Suite
Hardware: Apple M2 Max (12-core) | Framework: MLX 0.29.0 | Model: GPT-OSS-20B

Use with mlx

pip install mlx-lm

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("Jackrong/gpt-oss-20b-MLX-8bit")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

🚀 GPT-OSS-20B MLX 性能测试 - Apple Silicon

📋 执行摘要

测试日期： 2025-08-31T08:47:56.723392 测试问题： 机器会思考吗？ 硬件平台： Apple Silicon Mac (M2 Max, 32GB RAM) 框架版本： MLX 0.29.0 (Apple's Machine Learning Framework)

🖥️ 硬件规格

系统信息

macOS 版本： 15.6.1 (Build: 24G90)
芯片型号： Apple M2 Max
核心总数： 12个核心 (8个性能核心 + 4个能效核心)
架构类型： arm64 (Apple Silicon)
Python 版本： 3.10.12

内存配置

总内存： 32.0 GB
可用内存： 12.24 GB
已用内存： 19.76 GB (使用率61.7%)
内存类型： 统一内存 (LPDDR5)

存储空间

主硬盘： 926.4 GB SSD 总容量，28.2 GB 可用空间 (使用率27.1%)

📊 性能基准测试

测试配置

温度参数： 1.0 (确定性生成)
测试token数： 200个token生成
提示词长度： 90个token
上下文窗口： 2048个token
框架版本： MLX 0.29.0

4-bit 量化模型性能

指标	数值	详情
提示词处理	220.6 tokens/sec	处理90个token
生成速度	91.5 tokens/sec	生成200个token
总耗时	~2.18秒	包含提示词处理时间
首token时间	< 0.1秒	响应非常快速
峰值内存使用	11.3 GB	内存利用效率高
内存效率	8.1 tokens/sec/GB	效率评分很高

性能说明：

提示词处理速度优秀 (220+ tokens/sec)
生成性能稳定 (91.5 tokens/sec)
20B参数模型的内存占用较低
适合内存受限的环境

8-bit 量化模型性能

指标	数值	详情
提示词处理	233.7 tokens/sec	处理90个token
生成速度	84.2 tokens/sec	生成200个token
总耗时	~2.37秒	包含提示词处理时间
首token时间	< 0.1秒	响应非常快速
峰值内存使用	12.2 GB	内存使用量较高
内存效率	6.9 tokens/sec/GB	效率良好

性能说明：

提示词处理速度最快 (233+ tokens/sec)
生成性能稳健 (84.2 tokens/sec)
内存需求较高但质量潜力更好
适合注重质量的应用场景

对比分析

性能对比表格

指标	4-bit 量化	8-bit 量化	优胜者	改进幅度
提示词速度	220.6 tokens/sec	233.7 tokens/sec	8-bit	+6.0%
生成速度	91.5 tokens/sec	84.2 tokens/sec	4-bit	+8.7%
总耗时(200 tokens)	~2.18s	~2.37s	4-bit	-8.0%
峰值内存	11.3 GB	12.2 GB	4-bit	-7.4%
内存效率	8.1 tokens/sec/GB	6.9 tokens/sec/GB	4-bit	+17.4%

关键性能洞察

🚀 速度分析：

4-bit模型在生成速度上表现出色 (91.5 vs 84.2 tokens/sec)
8-bit模型在提示词处理上略有优势 (233.7 vs 220.6 tokens/sec)
总体而言：4-bit模型在完整任务中快约8%

💾 内存分析：

4-bit模型比8-bit模型少使用0.9 GB内存 (11.3 vs 12.2 GB)
4-bit模型内存效率高出17.4%
在内存受限环境中具有关键优势

⚖️ 性能权衡：

4-bit：速度更快，内存占用更少，效率更高
8-bit：提示词处理更好，质量潜力可能更高

模型推荐

速度与效率优先： 选择 4-bit 量化 - 速度快8%，内存效率高17% 质量重点关注： 选择 8-bit 量化 - 适合复杂推理任务 内存受限场景： 选择 4-bit 量化 - 内存占用更少 最佳整体选择： 4-bit 量化 - Apple Silicon的最优平衡

🔧 技术说明

MLX框架优势

原生Apple Silicon优化： 充分利用神经引擎和GPU
统一内存架构： 高效的内存管理
低延迟： 针对实时推理优化
量化支持： 支持4-bit和8-bit量化以适应不同用例

模型架构

基础模型： GPT-OSS-20B (OpenAI的200亿参数模型)
量化方式： 混合精度量化
上下文长度： 最多可达131,072个token
架构设计： 专家混合(MoE)和滑动注意力

性能特征

4-bit量化： 内存占用更少，推理速度稍快
8-bit量化： 质量更高，性能均衡
内存需求： 推荐16GB+ RAM，最佳32GB+
存储需求： 每个量化模型约40GB

🌟 社区洞察

实际性能表现

这个基准测试展示了GPT-OSS-20B在Apple Silicon M2 Max上的卓越性能：

🏆 性能亮点：

87.9 tokens/秒 两个模型的平均生成速度
11.8 GB 平均峰值内存使用量 (对20B模型非常高效)
< 0.1秒 首token生成时间 (响应性极佳)
220+ tokens/秒 提示词处理速度

📊 模型特定性能：

4-bit模型：91.5 tokens/sec生成速度，11.3 GB内存
8-bit模型：84.2 tokens/sec生成速度，12.2 GB内存
最佳整体：4-bit模型，速度优势达8%

使用场景推荐

🚀 速度与效率优先：

实时应用： 4-bit模型 (91.5 tokens/sec)
API服务： 4-bit模型 (响应时间更快)
批量处理： 4-bit模型 (吞吐量更好)

🎯 质量与准确性优先：

内容创作： 8-bit模型 (质量可能更高)
复杂推理： 8-bit模型 (适合细致任务)
代码生成： 8-bit模型 (准确性可能更高)

💾 内存受限场景：

16GB Mac： 必须使用4-bit模型 (11.3 GB vs 12.2 GB)
32GB Mac： 两个模型都可以良好运行
内存优化： 4-bit模型节省约900MB

性能扩展洞察

🔥 Apple Silicon卓越性能：

MLX框架为M2/M3芯片提供原生优化
统一内存架构得到充分利用
神经引擎加速提供速度提升
量化效率使20B模型可在消费级硬件上运行

⚡ 实际基准数据：

提示词处理：220+ tokens/sec (优秀)
生成速度：84-92 tokens/sec (行业领先)
内存效率：20B参数模型<12 GB内存 (卓越)
响应性：<100ms首token (交互式体验)

未来优化方向

Metal Performance Shaders集成以获得GPU加速
神经引擎利用率改进
高级量化技术 (3-bit，混合精度)
上下文缓存优化以处理重复提示
推测解码以实现更快速推理
模型并行以支持更大上下文

📈 总结统计

性能汇总：

✅ 4-bit模型：91.5 tokens/sec生成速度，11.3 GB内存
✅ 8-bit模型：84.2 tokens/sec生成速度，12.2 GB内存
✅ 优胜者：4-bit模型 (速度快8%，内存效率高17%)
✅ 硬件平台：配备32GB统一内存的Apple M2 Max
✅ 框架版本：MLX 0.29.0 (针对Apple Silicon优化)

关键成就：

🏆 行业领先性能 在消费级硬件上实现
🏆 内存效率 使20B模型可在笔记本电脑上运行
🏆 实时响应性 首token时间<100ms
🏆 原生Apple Silicon优化 通过MLX框架实现

报告由MLX性能基准测试套件生成 硬件：Apple M2 Max (12核) | 框架：MLX 0.29.0 | 模型：GPT-OSS-20B 日期：2025-08-31 | 测试时长：每个模型200个token | 准确性：已验证