Локальный запуск openai/gpt-oss-20b MXFP4 GGUF на ноутбуке без дискретной видеокарты: практический тест на 32 GB RAM

Запустил openai/gpt-oss-20b в варианте MXFP4 GGUF на обычном ноутбуке без дискретной видеокарты: только CPU, встроенная Radeon 780M и общая оперативная память. Тест проводился на ASUS Vivobook S 16 M3607HA : Ryzen 7 260, Radeon 780M, 32 GB DDR5 5600, Windows 11 и LM Studio 0.4.16-1 x64. Модель ноутбука указываю не ради привязки статьи к конкретному устройству, а для воспроизводимости. В таких тестах важны не только CPU и RAM, но и охлаждение, лимиты питания и shared memory у встроенной графики. Главный вопрос был практический: можно ли реально пользоваться локальной 20B-моделью на ноутбуке с 32 GB RAM, если отдельной видеокарты нет? Сразу оговорюсь это не научный benchmark, а пользовательский case study на конкретном железе. Проверял скорость, расход RAM/CPU/GPU, поведение при разных лимитах контекста и качество ответов на технических prompt сценариях. 20B-модель, 32 GB RAM и встроенная графика

https://habr.com/ru/articles/1044950/

#локальные_LLM #openai_gptoss20b #GGUF #MXFP4 #LM_Studio #Radeon_780M #Ryzen #ноутбук_без_дискретной_видеокарты #Windows_11 #benchmark