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别名：UnslothAI
提供Qwen3.5决策模型训练方案
已跟踪 4 条高相关材料
最近变化
2026-10-10 · OpenAI Decisions API单次请求成本0.10美元/百万输入token，速度提升10倍
为什么值得关注
Unsloth 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
Gemma 4 12B: The Developer Guide
Google Developers Blog · 9.2 分
Gemma 4 12B采用无编码器多模态架构，可在16GB显存设备上本地运行并原生支持音频输入。该模型通过移除独立视觉与音频编码器显著降低延迟，配合专用MTP模型提升推理速度，是首个支持macOS桌面端全离线交互的中型多模态模型。
Qwen3.8-Flash-Next
Simon Willison's Weblog · 8.5 分
Qwen3.8-Flash-Next是通义千问推出的多模态MoE模型，具有125B参数和显著性能提升。
DiffusionGemma: 4x faster text generation
Google DeepMind Blog · 8.5 分
DiffusionGemma 模型通过并行生成文本块，实现高达 4 倍的文本生成速度，适用于需要高速处理的本地交互场景。
已收录 4 条与 Unsloth 相关的内容，按评分排序。
Gemma 4 12B采用无编码器多模态架构，可在16GB显存设备上本地运行并原生支持音频输入。该模型通过移除独立视觉与音频编码器显著降低延迟，配合专用MTP模型提升推理速度，是首个支持macOS桌面端全离线交互的中型多模态模型。
入选理由：Gemma 4 12B移除独立编码器，视觉仅用35M参数嵌入层，音频直接线性投影至LLM输入空间
Qwen3.8-Flash-Next是通义千问推出的多模态MoE模型，具有125B参数和显著性能提升。
入选理由：Qwen3.8-Flash-Next采用多模态MoE架构，是Qwen4的早期预览版本
DiffusionGemma 模型通过并行生成文本块，实现高达 4 倍的文本生成速度，适用于需要高速处理的本地交互场景。
入选理由：DiffusionGemma 在 NVIDIA H100 上每秒生成 1000+ tokens，速度比传统模型快 4 倍。
决策模型成为AI新赛道，OpenAI、Perplexity等推出竞品，TypeSafe/Jev以100M ARR验证市场潜力。
入选理由：OpenAI Decisions API单次请求成本0.10美元/百万输入token，速度提升10倍
