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Qwen 3 30B-A3Bvsgpt-oss 20B

徹底比較: Qwen 3 30B-A3B (30B パラメータ、Alibaba) と gpt-oss 20B (21B、OpenAI)。量子化ごとの必要 VRAM、4種類の基準 GPU で測定したトークン/秒、用途別の評価、ライセンス、インストールコマンド。数値はすべてカタログのデータから算出しており、ページ間でのコピー&ペーストは一切ありません。

要約

特徴 Qwen 3 30B-A3B gpt-oss 20B
パラメータ 30B 21B
ファミリー Qwen gpt-oss
著者 Alibaba OpenAI
開発国 CN US
ライセンス Apache 2.0 Apache 2.0
コンテキスト 131,072トークン 128 000 トークン
公開日 2025年4月 2025年4月

メモリフットプリント

平均的なコンテキストウィンドウでの推論に必要なVRAMの概算値です。勝者(緑色)は消費量が 少なく、小規模モデルに有利です。

量子化 Qwen 3 30B-A3B gpt-oss 20B
Q4_K_M(軽量) 19 GB 13 GB
Q5_K_M(バランス型) 23 GB 16 GB
Q8(ほぼ無損失) 35 GB 23 GB
FP16(最高品質) 62 GB 42 GB
CPUのみで実行する場合のRAM 32 GB 18 GB

推定速度(トークン/秒)

各GPUで実行可能な最適な量子化に基づく推定値です。実際の数値はプロンプト、コンテキスト、エンジン(llama.cpp、vLLM、MLX)によって異なります。 方法論.

基準となるGPU Qwen 3 30B-A3B gpt-oss 20B
RTX 4090 (24 GB) 100 tok/s · Q5_K_M 130トークン/秒 · Q8
RTX 4080 (16 GB) ✗ 重すぎる 55トークン/秒 · Q5_K_M
RTX 3060 12GB (12 GB) ✗ 重すぎる ✗ 重すぎる
Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) 40 tok/s · Q8 55 tok/s · Q8

ユースケース別評価

一般的な用途ごとに、タグ、サイズ、専門性に基づいてどちらが最も適しているかを示します。

一般チャット
接戦 — 具体的な条件によって変わります。 この基準では両者同等です。VRAMやライセンスの制約に応じて判断してください。
開発 / コーディング
gpt-oss 20B が優位。 コードに特化したモデルで、HumanEval と MBPP でより優れた成績。
推論 / 数学
接戦 — 具体的な条件によって変わります。 この基準では両者同等です。VRAMやライセンスの制約に応じて判断してください。
RAG / 長い文書
接戦 — 具体的な条件によって変わります。 この基準では両者同等です。VRAMやライセンスの制約に応じて判断してください。
エージェント & ツール使用
接戦 — 具体的な条件によって変わります。 この基準では両者同等です。VRAMやライセンスの制約に応じて判断してください。
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強みと弱み

Alibaba · 30B

Qwen 3 30B-A3B

MoE、総パラメータ数 30B/アクティブパラメータ数 3B、ハイブリッド思考。MMLU 81.4、AIME24 80.4。100以上の言語に対応。

  • アクティブパラメータが3Bなので高速
  • MMLU 81.4
  • AIME24 80.4
  • Apache 2.0
  • Q4で 19 GB

インストール

ollama run qwen3:30b-a3b
OpenAI · 21B

gpt-oss 20B

gpt-oss 120B の小型版。総パラメータ数 21B、アクティブパラメータ数 3.6B。ノート PC 上で o3-mini と同等の性能。

  • MITライセンス
  • 13 GB VRAM Q4
  • 利用しやすい形で提供されるOpenAIの品質
  • 128k コンテキスト
  • MoE — 同等のDenseモデルより多くのVRAMが必要
  • Llama/Qwenに比べてファインチューニング済みモデルが少ない

インストール

ollama run openai/gpt-oss:20b

よくある質問

RTX 4090(24 GB)では、Qwen 3 30B-A3B と gpt-oss 20B のどちらがより快適に動作しますか?

RTX 4090では、Qwen 3 30B-A3Bは Q5_K_M (約100トーク/秒)、gpt-oss 20B です Q8 (約130 tok/s)。出力速度だけで比較すると、 gpt-oss 20B が優位です。 構成ツール で、お使いのGPUの機種を指定して試してみてください。

VRAM消費が最も少ないのはどれか?

Q4_K_M の場合、 gpt-oss 20B 収まる容量 13 GB に対して、19 GB の競合モデルとの差は6GBで、RTX 3060や4060 Ti 8GBをターゲットにしている場合、これは非常に重要な差異です。

コーディングには、Qwen 3 30B-A3Bとgpt-oss 20Bのどちらが適していますか?

gpt-oss 20B が最も適しています(コード特化、HumanEval 最高スコア)。IDE コパイロットとして使用する場合は、と組み合わせる Continue またはAider。

これらのモデルは商用の本番環境で使用できますか?

Qwen 3 30B-A3B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、商用利用も自由です。 gpt-oss 20B は Apache 2.0 ライセンスで公開されており、こちらも自由に利用できます。SaaS には Apache 2.0 または MIT を優先してください。

2026 年にどれを選ぶべきか?

主な制約条件によります。 より小さい / より高速 : gpt-oss 20B (21B) より高性能 : Qwen 3 30B-A3B (30B)。迷った場合は実行してください 構成ツール お使いのGPUとユースケースに基づいて判断します。

検討すべき代替案

どちらもご希望に合わない場合は、検討できる類似モデルを以下に紹介します。

さらに詳しく