独立研究者によるarXiv論文『GPT-OSS-20B: A Comprehensive Deployment-Centric Analysis』（2025年8月公開、OpenAIとは無関係の第三者研究）によれば、単一のNVIDIA H100 GPU上で計測した場合、gpt-oss-20b（総パラメータ20.9B、有効パラメータ3.6BのMixture-of-Expertsモデル）はQwen3-32B（Denseモデル）と比べてデコードスループットが約31.8%高く、ピークVRAM使用量は約31.7%少なく、生成1000トークンあたりの消費電力も約25.8%低いと報告されています。一方でMoEアーキテクチャ特有のルーティング処理により、最初の1トークンを生成するまでの時間（Time-to-first-token）はやや長くなるというトレードオフも指摘されています。