Unsloth维护方unslothai于上海时间2026年10月26日22时23分通过公开仓库发布新版本，发布标题包含定时任务与新模型与性能提升。发布接口显示发布时间为2026年10月26日14时23分54秒，对应北京时间22时23分，创建时间为14时15分35秒，均落在当日零时至23时59分窗口内。接口同时显示草稿为否，预发布为否，标签与版本均为同一新版本，目标分支为主分支。仓库地址为官方仓库，归属明确，项目定位为本地大模型运行与微调工具，覆盖桌面端推理和微调训练与图像视频生成，相关安装包覆盖多系统。中国用户可直接打开发布页与发布接口验证版本号与发布时间，不以聚合榜单和转载或搜索片段作为依据。本次相对上一版本为常规版本更新，重点是定时任务和新模型本地运行与图像视频能力扩展及性能提升，当日说明未声明许可证变更与安全修复版本，沿用站内已核验的Apache条件。本次核验均以当日来源完成，不补发往日版本动态。

关键变化

  • 新增定时任务，可按一次和每日与工作日与每周或每月运行提示，每个答案存为新对话，可选已加载模型或本机模型或已连接接口模型，未加载时默认先询问是否加载，任务仅在应用运行时执行且不带工具与联网搜索，可按每次失败或从不设置通知；新增大模型本地运行，参数规模大而激活参数较小，面向编码与工具调用与智能体流程，支持最高100万上下文，提供指南与量化包，1比特运行需至少130GB内存与显存合计资源；图像视频能力扩展，支持提示词改图与细节部位高分辨率重绘，需额外模型支持，视频页支持新模型文生视频与图生视频，老款显卡相关任务明显加速；桌面端与训练收敛，运行设置可按模型存为命名预设，进度与接口统计更完善，训练支持跨卡分层与并行加速，桌面端兼容多系统安装包。

适用对象与兼容性

本次主要面向需要在本地运行与微调大语言模型和图像视频模型的个人与团队，特别是已使用该工具做轻量微调与全量微调或强化学习训练，或需在消费级与工作站显卡验证新模型与图像编辑链路的用户。定时任务适合需定时以同一提示复查本地知识或生成日报或轮巡检查的场景，但任务仅在应用运行时执行，不适合关机后无人值守，也不带外部工具与搜索。对中国用户的直接价值在于本地受控环境可验证新模型加载与图像编辑与视频生成，桌面端提供Windows与macOS与Linux相关安装包，Python侧需按仓库说明将核心依赖固定至指定日期版本后安装。本次发布说明未声明破坏性接口变更，升级后无需改写已有微调主流程，但跨卡分层训练需设置相应变量并以指定并行方式启动，模型加载失败与旧系统兼容问题需按说明排查，网络可达性需自行解决。

限制与下一步

当日来源给出的多项加速比例与资源数字均为受控测试结果，例如桌面端特定场景提升与训练每步加速倍数，实际速度与占用仍受硬件型号与驱动与量化格式与模型配置与数据集与并发设置影响，不应理解为所有场景固定收益。新模型在低比特下仍需大容量内存与磁盘条件，多数消费级设备不满足，需先按指南评估是否具备运行条件，部分能力仍标注为早期支持，生产训练需先备份验证。细节重绘与视频能力需额外模型与显存条件，首次加载后才会体现加速，低显存设备的改善以实测为准。定时任务不支持工具调用与联网搜索，通知与自动切换需按说明配置，密钥与文件权限需自行管控。代码许可与模型权重许可相互独立，权重另有各自使用限制。本次未列为安全修复版本，相关收敛不作全面防护保证。建议先在测试环境固定至新版本，重点验证定时任务与新模型加载与图像编辑与自有推理微调流程，再决定是否全量升级，后续进展以同一仓库页面为准。