先了解这件事
2026年8月11日,Unsloth发布Unsloth Desktop,称其为首个可在本地运行和训练模型的桌面应用,已上线官网和GitHub。该应用开源,支持Mac、Windows和Linux,覆盖MLX、扩散图像/视频、音频、GGUF,可将Claude Code和Codex接入本地LLM,并支持CPU与多GPU环境(NVIDIA、AMD、Intel、Mac)。官方称训练速度提升2倍、显存占用减少70%,工具调用准确率提高50%并支持自愈与沙箱化代码执行,同时提供私有网页搜索、深度研究、RAG、MCP以及NVFP4、GGUF导出。次日,Unsloth公布2-bit NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning工具调用实测结果:仅用22GB显存连续运行10分钟工具调用,引用80多个网站,执行了代码,并搜索了10个真实地点,可通过Unsloth Desktop运行和训练。
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- 来源：Unsloth
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报道与讨论时间线
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8月13日
Unsloth一手
Unsloth：2-bit Nemotron 3.5 Lightning 仅 22GB 显存跑 10 分钟工具调用
2-bit NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 仅用 22GB 显存就连续运行了 10 分钟的工具调用。🤯 它引用了 80+ 个网站，执行了代码，并搜索了 10 个真实地点。 可通过 Unsloth Desktop 运行和训练。
8月11日
Unsloth一手精选
Unsloth 发布桌面应用 Unsloth Desktop，支持本地运行与训练模型
Unsloth 发布 Unsloth Desktop，称其为首个可在本地运行和训练模型的桌面应用，已上线官网和 GitHub。该应用开源，支持 Mac、Windows 和 Linux，覆盖 MLX、扩散图像/视频、音频、GGUF，可将 Claude Code 和 Codex 接入本地 LLM，并支持 CPU 与多 GPU 环境（NVIDIA、AMD、Intel、Mac）。官方称训练速度提升 2 倍、显存占用减少 70%，工具调用准确率提高 50% 并支持自愈与沙箱化代码执行，同时提供私有网页搜索、深度研究、RAG、MCP 以及 NVFP4、GGUF 导出。