每次看到有新的开源模型号称能媲美GPT-4，我就忍不住兴奋。GPT-OSS就是这样——200亿参数，听起来牛得不行。

于是我照常开启我的配置：Windows 11、WSL2跑Ubuntu、Docker里面跑Ollama。拉模型，等13GB下载完，然后问个简单问题：”写个2sum的Python代码。”

然后我的世界停止了。

终端直接卡死。整个系统毫无反应。只能在Windows命令行里强制wsl --shutdown，未保存的东西全没了。换个问题再试，还是一样。但奇怪的是，我的Qwen2.5:32b——这货更大——在同样环境下跑得好好的。

这到底是怎么回事？

折腾了几个小时，试各种配置，翻社区帖子，我才意识到不是我一个人遇到这破事。这是GPT-OSS和WSL2之间的根本性冲突，很多人都中招了。不过我也找到了真正管用的解法。

下面是我发现的内容。

先排除硬件问题

深挖之前，得先确定不是硬件不够用。我这配置应该妥妥够了：

  • 显卡：RTX 3090，24GB显存（余量充足）
  • 系统：Windows 11 + WSL2 Ubuntu，16GB内存
  • CUDA：最新驱动，正确的GPU直通
  • 环境：带NVIDIA容器运行时的Docker

这配置跑Qwen2.5:32b（19GB的模型）轻轻松松。所以硬件肯定不是问题。

GPT-OSS模型本身看起来也没毛病：

  • 200亿参数，MXFP4量化
  • 13GB大小（我24GB显存轻松搞定）
  • 加载时大概用14.9GB（还剩9GB呢）
  • GPU满载，29层全部卸载到显卡

看起来一切正常。模型加载很快，GPU使用率也对，理论上应该没问题。但就是不行。

那我就做了每个抓狂程序员都会做的事：对比测试

我决定用完全一样的问题测试GPT-OSS和Qwen2.5:32b，看看到底哪里不同。同样环境，同样复杂度，其他都一样。

测试命令：ollama run [model] "Write a simple Python function to calculate the factorial of a number"

结果嘛…挺有意思的。

对比结果：

GPT-OSS (20b)：系统直接挂，终端卡死，得wsl --shutdown
Qwen2.5:32b (32b)：运行完美，还给了完整代码和例子

等等，啥情况？更大的模型好好的，小的反而把系统搞崩？

挖了挖日志，找到了关键线索。GPT-OSS一直在报这个错：

gpu VRAM usage didn't recover within timeout seconds=5.21793737

你可以用这个命令检查自己的日志中是否有这个错误：

# 如果使用Docker
docker logs ollama | grep "didn't recover within timeout"

# 如果使用systemd/原生安装
journalctl -u ollama | grep "didn't recover within timeout"

Qwen呢？干干净净，一点毛病没有。没有超时警告，内存管理顺畅得很。

关键来了——GPT-OSS用的是MXFP4量化，Qwen用的是Q4_K Medium。GPU后端一样，CUDA一样，别的都一样。唯一的区别就是量化格式。

这让我琢磨：搞不好根本不是资源问题，而是MXFP4和WSL2的GPU直通有兼容性问题。

还好，不是我一个人疯了

在继续钻牛角尖之前，我先去看看有没有其他人遇到同样问题。还好，发现一堆人都中招了，顿时心理平衡了。

GitHub上好几个问题都在说同样的事：

问题 #8596：WSL2用户碰到”gpu VRAM usage didn’t recover within timeout”错误。多人中招，同样环境，同样郁闷。

问题 #11676：GPT-OSS就是不好好用GPU，总是跑到CPU上去。RTX 4070-Ti、RTX 3060、RTX 3090的用户都说遇到了。

问题 #4427, #7654：各种模型都有VRAM恢复超时，规律很明显——WSL2 + Docker + 大模型 = 要出事。

看来都指向一个问题：MXFP4量化和WSL2的GPU直通就是不对付。

我的推测：虚拟化层在搞鬼

折腾了这么久，我觉得问题就在这：

MXFP4量化 + WSL2 GPU直通 = 必炸无疑

Qwen没问题是因为用的Q4_K量化，和WSL2的虚拟化层相处愉快。但GPT-OSS的MXFP4格式好像专门跟WSL2过不去，搞得VRAM恢复总失败，最后整个WSL2系统都得重启。

解决办法？绕过WSL2，直接上Windows。

真正管用的办法：直接装Windows版

我知道你想说啥。”但我就喜欢用WSL2！”兄弟，我懂。但有时候得认怂，找个能用的办法。

下面这招对我管用：

1. 先把模型备份了

别跟我一样傻，忘了备份又得重新下13GB：

# 在WSL2里 - 把模型存到Windows那边
mkdir -p /mnt/c/temp/ollama-models
docker cp ollama:/root/.ollama/models /mnt/c/temp/ollama-models/

# 看看你到底有哪些模型
docker exec ollama ollama list

2. 装个Windows版Ollama

去ollama.com下载Windows版，装上就行。这样就完全绕过了WSL2那套GPU直通的破玩意。

3. 把模型搬回来

# Windows命令行里 - 先确定Ollama没在跑
xcopy "C:\temp\ollama-models\models\*" "%USERPROFILE%\.ollama\models\" /E /H /Y

4. 测试GPT-OSS

# 应该能看到你的模型，不用重新下载
ollama list
ollama run gpt-oss:20b "Write a simple Python function to calculate the factorial of a number"

成了！没有系统卡死，没有终端冻结，GPT-OSS跑得顺畅得很。

5. 收拾残局（可选）

确认一切都好了以后，可以把WSL2/Docker那套清理掉：

# 在WSL2里
docker stop ollama
docker rm ollama
rm -rf /mnt/c/temp/ollama-models  # 把备份删了

为啥这招真的管用

这个解决办法之所以有效，是因为我们彻底绕过了WSL2那个有问题的GPU直通层。Windows对MXFP4量化有原生支持，NVIDIA驱动直接就能处理，而WSL2的虚拟化层在GPT-OSS的内存管理上就是搞不定。

GitHub上那些遇到问题的用户都说这招管用，说实话我用到现在一直很稳。再也没有系统卡死，再也没有丢工作，GPT-OSS想怎么跑就怎么跑。

总结一下

这个解决方案完美吗？谈不上。我也希望WSL2里一切都能正常工作。但有时候得实用主义一点。Windows版给你带来的是：

  • GPT-OSS跑得稳
  • Windows和WSL2都能用
  • 系统不会崩
  • 原来的模型都还在

说真的，经历过那些系统挂死之后，我宁要一个能用的方案，也不要一个看起来优雅的方案。

如果你也被GPT-OSS + WSL2搞得头疼，试试这个办法。你的神经会感谢你的。