unslothai/unsloth

Релиз v0.1.915-beta: новая модель Qwen3.8-Flash-Next, FP8 LoRA, встроенный браузер для моделей и оптимизация памяти MLX.

• Added: Добавлена модель Qwen3.8-Flash-Next с повышенной точностью (Dynamic V3.1).
• Added: Встроенный браузер теперь позволяет моделям взаимодействовать с файлами, HTML и страницами.
• Added: Реализовано обучение LoRA в формате FP8 с пониженным потреблением GPU-памяти.
• Added: Улучшена производительность MLX: ускорена загрузка моделей и снижено потребление памяти в простое.
• Fixed: Контекст чата сохраняется при переключении между моделями GGUF.

Релиз Unsloth v0.1.914-beta: стеклянные темы, ускорение генерации, обучение на CPU и поддержка DeepSeek-V4.1.

• Added: Новые стеклянные темы с прозрачностью и нативной поддержкой macOS, а также расширенные настройки интерфейса и приветствий.
• Added: Значительное ускорение генерации для моделей Llama и Qwen3 на NVIDIA GPU в бэкенде Transformers.
• Added: Возможность обучения текстовых моделей на CPU прямо из интерфейса Train без необходимости в GPU.
• Added: Поддержка контекста 512K для DeepSeek-V4.1 и улучшение навигации по длинным диалогам в чате.
• Added: Обучение мультимодальных моделей (Gemma 3n, Gemma 4) с использованием аудио и изображений в одном датасете.

Релиз v0.1.913: новые модели DeepSeek-V4.1 и FLUX.2, ускорение Linux и генерации изображений, кастомизация интерфейса и MoE-файн-тюнинг.

• Added: Добавлены GGUF-модели DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (Dynamic v3.1) и поддержка FLUX.2-klein-9B на машинах с малым объемом RAM.
• Added: Появилась возможность кастомизации фона чатов, перемещения поля ввода вниз и скрытия приветствия.
• Added: Реализован совместный батчевый файн-тюнинг совместимых LoRA/QLoRA задач на MoE-моделях через API.
• Fixed: Ускорена генерация изображений Qwen-Image в 2 раза при лимите VRAM 16 ГБ и снижен лаг интерфейса на Linux.
• Fixed: Время обновления приложения сокращено вдвое за счет пропуска предварительной компиляции Python.

Добавлена поддержка новых моделей (Flint, MOSS-Image, Nemotron Bolt), MLX MoE с SSD и OpenAI API для дообучения.

• Added: Появилась поддержка моделей Recursive Flint, MOSS-Image и NVIDIA Nemotron Bolt 4B, а также API дообучения в стиле OpenAI.
• Added: Реализована работа больших MLX MoE-моделей на Mac за счёт выгрузки экспертов на SSD, что позволяет запускать их даже при нехватке оперативной памяти.
• Added: Добавлена функция REAP для прунинга экспертов в MoE-моделях (удаление 25% или 50% наименее полезных) и оптимизированный чат-режим в Unsloth Desktop.
• Fixed: Исправлены падения при DPO для Gemma 4 E2B/E4B, улучшена производительность обучения с паддингом последовательностей и снижено потребление памяти для аудио-моделей.
• Added: В чате модели теперь могут читать файлы и документы через подключённые MCP-серверы, а интерфейс получил значительное обновление.

Добавлена поддержка DeepSeek-V4.1-Flash и FLUX.3, улучшен чат с медиа, запущен FSDP2 и MCP для агентов.

• Added: Добавлена поддержка моделей DeepSeek-V4.1-Flash-1017 и FLUX.3 Image Klein с оптимизациями для локального запуска.
• Added: В чат добавлена поддержка изображений и видео, а также одна команда для настройки MCP-соединения с Coding agents.
• Added: Появилась альфа-версия обучения с FSDP2 на нескольких GPU и возможность предварительного просмотра токенов перед тренировкой.
• Added: Улучшена производительность: ускорены LoRA-тренировки, внимание Gemma 4 и генерация на MLX для Mac.
• Fixed: Исправлены краши при запуске Unsloth Desktop на старых версиях macOS и улучшена работа браузерной панели.

Поддержка NVIDIA Nemotron 3.5 и Meta Muse Spark Open, обучение text-diffusion LLM и DeepSpeed, улучшения кэширования и браузера.

• Added: Добавлена поддержка NVIDIA Nemotron 3.5 (Bolt, Super VL) и Meta Muse Spark Open для локального запуска.
• Added: Поддержка обучения и чата с text-diffusion LLM (LLaDA, Dream, SDAR) с визуализацией процесса денойзинга.
• Added: Внедрено обучение с DeepSpeed ZeRO-2/3, включая QLoRA, DPO и offload на CPU.
• Added: Улучшено кэширование промптов для кодинг-агентов (Claude Code, Codex) на локальных GGUF-моделях.
• Added: Обновлен модуль Browser use: поддержка курсора, изоляция вкладок и опция Always allow для действий.
• Added: Генерация изображений через внешние серверы (sd-server, Ollama, Lemonade) и оптимизация загрузки моделей.

Релиз v0.1.907-beta: ускорение UI и инференса до 10x, поддержка LTX-2.5, Wan2.2, RTX Spark и улучшенное обучение LoRA.

• Added: Значительное ускорение интерфейса (до 10x) и инференса (до 5x) за счёт оптимизации кэширования и исправлений MoE.
• Added: Поддержка генерации видео LTX-2.5 и анимации изображений через Wan2.2, а также ускоренное обучение Image LoRA с FP8.
• Added: Расширенные возможности браузерного агента: управление мышью, запуск скриптов и правила для отдельных сайтов.
• Added: Добавлена поддержка NVIDIA RTX Spark для Windows ARM64 и улучшена совместимость с AMD и Intel XPU.
• Fixed: Восстановлена перетаскивание файлов в десктопной версии и исправлены ошибки запуска Triton на Windows AMD.

В Unsloth v0.1.906-beta появилась работа с браузером, обучение текстовых диффузионных моделей и ускорение MoE GGUF.

• Added: Локальные модели могут управлять браузером: открывать страницы, кликать, печатать и скроллить.
• Added: Добавлена поддержка обучения текстовым диффузионным LLM (DiffusionGemma, LLaDA, Dream) через DiffusionTrainer.
• Added: Появилась генерация изображений через Qwen-Image-2.1-Turbo (8 шагов) и экспорт обученных LoRA.
• Added: MoE GGUF-модели, превышающие объем VRAM, работают до 3x быстрее на NVIDIA и AMD.
• Added: Спекулятивное декодирование на Mac (MLX) ускоряет ответы до 2.8x и поддерживает MTP, EAGLE-3 и другие.

Запуск моделей принятия решений Jev с точностью до 80%, нативная поддержка ComfyUI и улучшенная производительность обучения Qwen3.

• Added: Любые текстовые и визуальные LLM теперь можно обучать как модели принятия решений Jev-style с ростом точности с 30% до 80%.
• Added: Добавлена нативная поддержка загрузки и запуска моделей ComfyUI, включая Krea-2, HunyuanImage-2.1 и Wan2.2.
• Added: Внедрена система песочницы (Sandboxing) для изоляции выполняемого кода: Bwrap для Linux, Seatbelt для Mac и MXC для Windows.
• Added: Ускорено обучение Qwen3.5-35B-A3B до 4.1x и Qwen3-30B-A3B до 3.3x на GPU A100 и RTX PRO 6000.
• Fixed: Исправлено более 100 ошибок, улучшен браузер в десктопной версии и добавлены функции управления загрузками.

Введение Jev-моделей для принятия решений, нативная поддержка ComfyUI, ускорение обучения Qwen3.5 и улучшение безопасности через песочницы.

• Added: Любую текстовую или визуальную LLM можно обучить как Jev-модель для принятия решений с точностью до 80%.
• Added: Нативная загрузка и запуск моделей ComfyUI (изображения и видео) прямо из Hugging Face.
• Added: Внедрена система песочниц: Bwrap для Linux, Seatbelt для Mac и MXC для Windows.
• Added: Ускорение обучения Qwen3.5-35B-A3B до 4.1x и Qwen3-30B-A3B до 3.3x на A100 и RTX PRO 6000.
• Added: Улучшения в браузере Desktop: управление вкладками, подтверждение загрузок и поддержка цитирования.

Встроенный браузер, поддержка EmbeddingGemma 2, аудио-инструменты, песочница и оптимизация памяти для обучения.

• Added: Встроенный браузер для просмотра файлов, веб-страниц и HTML-кода прямо в интерфейсе.
• Added: Добавлена поддержка модели EmbeddingGemma 2 для работы с текстом, кодом, изображениями и аудио.
• Added: Новые аудио-инструменты: клонирование голоса, редактирование, разделение дорожек и генерация музыки.
• Added: Песочница для безопасного выполнения кода с поддержкой Linux, macOS, Windows 11, Colab и Docker.
• Added: Оптимизация обучения: offload слоев для экономления VRAM, ускорение на NVIDIA, AMD и Apple Silicon.

Ускорение Laya, сохранение 4-битных чекпоинтов при LoRA, улучшенные ошибки и новые возможности Desktop.

• Added: LoRA-тренировка сохраняет INT4, MXFP4 и NVFP4 чекпоинты упакованными, что значительно снижает потребление памяти.
• Added: Решения Laya ускорены до 4.1x, добавлена поддержка хостинговых провайдеров Decision API.
• Added: В Desktop добавлена палитра команд, возможность шаринга настроек GGUF и улучшенные сообщения об ошибках.
• Added: Появилась команда unsloth eval для запуска задач lm-evaluation-harness на чекпоинтах или LoRA.
• Fixed: Исправлено поведение моделей изображений при оффлоадинге и улучшена поддержка AMD на Windows.

Запуск Qwen-Image-2.1 с поддержкой генерации и редактирования изображений, ускорение рассуждений в 2 раза и новые навыки агентов.

• Added: Добавлена поддержка Qwen-Image-2.1 для локального запуска, генерации и редактирования изображений.
• Added: Введены пользовательские навыки агентов (Agent Skills) для управления задачами через @.
• Added: Ускорены блоки рассуждений в 2 раза (до 60 FPS) и переработан интерфейс мышления.
• Fixed: Исправлены ошибки загрузки GGUF, артефакты диффузии и проблемы с обновлением diffusers для Qwen-Image.
• Added: Улучшено управление чатами и проектами: перетаскивание, закрепление и редактирование настроек.
• Added: Добавлена нативная установка для ARM64 Linux и обновления Debian прямо из приложения.

Поддержка Qwen-Image-2.1, новые Agent Skills, ускорение рассуждений в 2 раза и улучшенный UX чатов.

• Added: Добавлена локальная поддержка генерации изображений через Qwen-Image-2.1.
• Added: Введены пользовательские Agent Skills для управления задачами моделей с возможностью импорта из Claude Code.
• Added: Скорость длинных блоков рассуждений увеличена в 2 раза (до 60 FPS).
• Added: Обновлен интерфейс: перетаскивание чатов, улучшенное управление проектами и визуализация процесса мышления.
• Added: Добавлена нативная установка для Ubuntu 24.04+ на ARM64 и обновления для Debian.

Релиз v0.1.811-beta: поддержка RDNA, ARM64 Windows, FP8/INT8 диффузии, мультиаккаунты и ускорение Qwen3.8-Flash-Next.

• Added: Новый Docker-образ с поддержкой NVIDIA и AMD ROCm, улучшенное управление данными и настройками.
• Added: Мультиаккаунты с изоляцией данных и раздельными паролями в настройках.
• Added: Поддержка видеокарт AMD RDNA1/2 и нативная сборка для Windows ARM64.
• Added: Ускоренный инференс диффузии изображений в форматах INT8/FP8 (в 2 раза быстрее).
• Fixed: Hotfix для Qwen3.8-Flash-Next: ускорение MTP в 2 раза.

Релиз v0.1.810-beta: многопользовательские аккаунты, поддержка AMD RDNA1/2, ARM64 Windows, FP8/INT8 диффузии и улучшения GRPO.

• Added: Добавлены многопользовательские аккаунты с изоляцией данных и настроек.
• Added: Обновлен Docker-образ с поддержкой AMD ROCm и улучшенной персистентностью данных Studio.
• Added: Включена поддержка GPU AMD RDNA1/2 и нативная сборка для Windows ARM64.
• Added: Оптимизирован инференс Image Diffusion в форматах INT8/FP8 (ускорение в 2 раза).
• Added: Улучшена поддержка GRPO: добавлена совместимость с Qwen3.5, TRL и vLLM.

Релиз v0.1.808-beta: ускорение диффузии и MLX, переход на PyTorch 2.11, оптимизация для AMD/Windows и 250+ исправлений.

• Added: Ускорение диффузии на 1.2–1.7x, оптимизация Strix Halo и экономия памяти KV-кэшей MLX до 74%.
• Added: PyTorch 2.11 стал версией по умолчанию; улучшена работа MLX на Apple Silicon и добавлена поддержка DoRA.
• Fixed: Исправлены проблемы с Vulkan на AMD iGPU, подписаны бинарники Windows, устранены ошибки загрузки RAG и AppImage.
• Added: Добавлен GPT-6 Astra для Codex, улучшен OpenAI API и опубликованы новые Docker-образы для Studio.
• Fixed: Удалено более 250 багов, размер бинарных файлов уменьшен на 60%, исправлены ложные срабатывания антивирусов.

Релиз v0.1.807-beta: ускорение AMD через Vulkan, PyTorch 2.11, исправления MLX, улучшен Studio и API.

• Added: AMD-устройства (Strix, iGPU) теперь используют Vulkan по умолчанию, что даёт прирост производительности до 23%.
• Added: PyTorch обновлён до версии 2.11, размер Python-пакета уменьшен на 44%, добавлены новые Docker-образы.
• Added: Улучшена работа MLX на Apple Silicon: ускорение обучения, экономия памяти KV-кэшей и поддержка DoRA.
• Fixed: Исправлены зависания загрузки RAG, лаги AppImage, проблемы с загрузкой моделей на Windows и ошибки API.
• Added: В Studio добавлена поддержка GPT-6 Astra для Codex-логов и улучшено потоковое вещание OpenAI-совместимого API.

Ускорение Qwen3.8 и GLM-5.3 через MTP, поддержка аудио и MLX, улучшения обучения и стабильности.

• Added: Qwen3.8-Flash-Next и GLM-5.3-Flash работают до 2x быстрее благодаря включённому по умолчанию MTP.
• Added: Добавлена поддержка генерации аудио моделями MiniMax-Music3, Higgs и MOSS с отслеживанием прогресса.
• Added: Улучшено инференс на Apple Silicon: ускорение MLX, полная поддержка контекста и очистка памяти.
• Added: Расширены возможности чата: параллельные вызовы инструментов, работа с изображениями и Deep Research.
• Fixed: Исправлены ошибки загрузки моделей, стабильность AMD/ROCm и корректность сохранения настроек в Studio.

Поддержка Qwen3.8-Flash-Next и GLM-5.3-Flash, умное распределение памяти, исправление сбоев на Linux/AMD и восстановление чатов.

• Added: Локальный запуск Qwen3.8-Flash-Next (125B) на 75 ГБ RAM и GLM-5.3-Flash (320B) на 102 ГБ общей памяти.
• Added: Умное распределение весов между GPU и RAM с предварительной оценкой требуемой памяти.
• Added: Восстановление чата после разрыва соединения и поддержка нескольких изображений в визуальных диалогах.
• Fixed: Исправлены зависания интерфейса NVIDIA+Wayland, сбои загрузки моделей на AMD и проблемы с записью голоса на Linux.
• Fixed: Исправлена загрузка моделей llama.cpp в Windows с неанглийскими символами в путях профилей.

Релиз Unsloth v0.1.801-beta: экспериментальная автокомпрессия чатов, удалённый доступ по LAN, поддержка Intel XPU и Qwen3.8-27B Dynamic v3.0.

• Added: Экспериментальная автокомпрессия: позволяет вести длинные диалоги за пределами контекстного окна с сохранением возможности поиска по архиву старых сообщений.
• Added: Превью-режим удалённого и LAN-доступа: управление настройками сети, QR-коды и автозапуск без использования Cloudflare.
• Added: Поддержка Intel XPU и кастомных сборок llama.cpp с тонкой настройкой кэширования, Mmap, Mlock и специкулятивного декодирования.
• Added: Выход Unsloth Dynamic v3.0 для Qwen3.8-27B: GGUF-модели с точностью top-1 выше на 10% по сравнению с аналогами.
• Added: Улучшения интерфейса: ускоренный стриминг, очереди промптов, горячие клавиши, инструмент edit_file и поддержка OpenCode V2.

Поддержка Qwen3.8-27B и MiniMax-H3, ускорение инференса и новые инструменты в Unsloth Desktop.

• Added: Добавлена локальная поддержка Qwen3.8-27B и Qwen3.8-2.4T с возможностью тонкой настройки и использованием GGUF.
• Added: Оптимизирована работа с MiniMax-H3: ускорение FP8 в 10 раз и фильтрация моделей по возможностям GPU.
• Added: В чат интегрированы инструменты, поддержка Codex, транскрипции YouTube и сохранение контекста с цитатами.
• Added: Добавлено поле для кастомных аргументов llama-server с валидацией флагов для безопасности и совместимости.
• Fixed: Исправлено игнорирование LoRA в vLLM GRPO, улучшена поддержка AMD RDNA и диагностика в режиме отладки.

Выход Unsloth Desktop для Windows, macOS и Linux с поддержкой новых моделей, обучением без кода и исправлениями для AMD и Mac.

• Added: Выпущено десктопное приложение Unsloth Desktop для локального запуска, обучения и экспорта моделей на Windows, macOS и Linux.
• Added: Добавлена поддержка локального запуска Muse Glimmer 30B, Kimi K3, Qwen3.8, DeepSeek-V4 Flash 0731 и Gemma 4.
• Added: Реализовано обучение моделей без кода (LLM, диффузионные модели, TTS) с ускорением до 2x и снижением потребления VRAM на 70%.
• Added: Добавлена возможность генерации видео через MiniMax-H3 и ускорение инференса диффузионных моделей до 2x.
• Fixed: Исправлено критически медленное скачивание на Windows (ускорено в 200 раз) и ошибка запроса инструментов командной строки на Mac.
• Fixed: Исправлено определение GPU AMD Strix Halo.

Выход Unsloth Desktop: локальный запуск и обучение моделей (Muse Glimmer 30B, MiniMax-H3) без кода на Windows, macOS и Linux.

• Added: Выпущено десктопное приложение Unsloth Desktop для Windows, macOS и Linux.
• Added: Поддержка локального запуска Muse Glimmer 30B, Kimi K3, Qwen3.8, DeepSeek-V4 Flash 0731 и Gemma 4.
• Added: Генерация видео через MiniMax-H3 и ускорение работы диффузионных моделей до 2×.
• Added: Обучение моделей без кода с экономией до 70% VRAM и ускорением до 2×.
• Added: Улучшен вызов инструментов: самовосстановление вызовов и песочница для выполнения кода.
• Added: Экспорт в NVFP4, GGUF и удалённый доступ через Cloudflare HTTPS.