標籤：Apache

Unsloth 桌面版發布：7.7 萬星本地訓練工具

2026-10-09 技術

Unsloth 是專注大型語言模型微調的開源專案，在 GitHub 累積 77,513 顆星，宣稱訓練速度提升 2 倍、記憶體需求降低 70%。該專案於 2026 年推出原生桌面應用，支援 Windows、macOS 與 Linux，並可訓練語言、視覺與語音模型。本文整理其技術架構、桌面版進展、生態定位與授權條件。

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MiniMind 開源：3 元與 2 小時訓出 64M 模型

2026-09-24 技術

MiniMind 是 2024 年 7 月開源的大型語言模型訓練專案，在 GitHub 累積 62,267 顆星標。它以 PyTorch 原生實作覆蓋預訓練、監督微調、RLAIF 與 Agentic RL 全流程，主線模型約 64M 參數，官方估算單張 RTX 3090 訓練約兩小時、成本約人民幣 3 元。

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MiniMind 開源：3 元與 2 小時訓出 64M 模型

2026-09-23 技術

MiniMind 是 2024 年 7 月開源的大型語言模型訓練專案，在 GitHub 累積 62,267 顆星標。它以 PyTorch 原生實作覆蓋預訓練、監督微調、RLAIF 與 Agentic RL 全流程，主線模型約 64M 參數，官方估算單張 RTX 3090 訓練約兩小時、成本約人民幣 3 元。

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LlamaFactory 開源：74,992 星統一微調 100+ 模型

2026-09-23 技術

LlamaFactory 是 2023 年 5 月開源的大型語言模型微調框架，在 GitHub 累積 74,992 顆星標。它以單一設定檔統一 100 多款模型的預訓練、監督微調與偏好優化流程，並內建網頁介面與推理部署，本文解析其架構、硬體門檻與生態影響。

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