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# Unsloth Desktop 介绍

Unsloth Desktop 是一款适用于 Mac、Windows 和 Linux 的免费开源应用。

<h2 align="center"><strong>介绍 Unsloth Desktop</strong></h2>

<p align="center"><strong>Unsloth Desktop（Beta）</strong> 是一个免费、 <strong>开源</strong> 应用程序，用于在你自己的本地硬件上运行和训练 AI 模型。支持 macOS、Windows 和 Linux。</p>

<p align="center">Unsloth 让你能够运行、训练和部署 LLM， <strong>扩散</strong> 图像/视频、 <strong>MLX</strong>、GGUF 和音频模型。</p>

<p align="center"><a href="https://unsloth.ai/download" class="button primary" data-icon="down-to-bracket">下载</a><a href="/docs/zh/desktop.md#feature-deep-dive" class="button secondary" data-icon="sparkles">功能</a><a href="https://github.com/unslothai/unsloth" class="button secondary" data-icon="github">GitHub</a></p>

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{% endcolumn %}

{% column width="83.33333333333333%" %}

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHTlw8oO7wDIYyGqilty0%2Funsloth%20qwen3.8%20final.png?alt=media&#x26;token=b8b32558-d0c8-4de8-bedf-7ad10e2c4c4a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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<h2 align="center"><strong>功能</strong> ✨</h2>

<p align="center"><strong>在我们的功能深度解析中探索所有功能：</strong> <a href="#feature-deep-dive" class="button primary">功能深度解析 -></a></p>

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">封面图</th></tr></thead><tbody><tr><td><h3>准确的工具调用</h3></td><td>获得高 50% 的准确率、自动修复的工具调用以及安全的代码执行。 <strong>并行聊天</strong> 也受支持。</td><td><a href="/docs/zh/xin/studio/chat.md">Studio Chat</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLL8RSnAuc7XdutjAVD4n%2Fcode%20exec.png?alt=media&#x26;token=566a7385-69e0-46db-a022-bef8e2cad677">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLL8RSnAuc7XdutjAVD4n%2Fcode%20exec.png?alt=media&#x26;token=566a7385-69e0-46db-a022-bef8e2cad677</a></td></tr><tr><td><h3>扩散图像/视频</h3></td><td>以更快的推理速度运行并训练 MiniMax H3 等图像/视频扩散模型。</td><td><a href="#image-and-video-generation">#image-and-video-generation</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHD8yIrQN6pS7qCNYMVxp%2Ffklrfklf.gif?alt=media&#x26;token=9e7daea2-c9cc-404c-af53-325833224c94">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHD8yIrQN6pS7qCNYMVxp%2Ffklrfklf.gif?alt=media&#x26;token=9e7daea2-c9cc-404c-af53-325833224c94</a></td></tr><tr><td><h3>让你的代理本地化</h3></td><td>通过 <strong>模型切换。</strong></td><td><a href="/docs/zh/ji-cheng/unsloth-start.md">Unsloth Start</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FaXmr0nHDKoSkhX6ESjLz%2Fclaude%20code%20image.png?alt=media&#x26;token=67e609e9-b329-4c19-9e4d-2aed0fe34f9c">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FaXmr0nHDKoSkhX6ESjLz%2Fclaude%20code%20image.png?alt=media&#x26;token=67e609e9-b329-4c19-9e4d-2aed0fe34f9c</a></td></tr><tr><td><h3>无限网页搜索</h3></td><td>获取无限、私密且安全的网页搜索和深度研究</td><td><a href="/docs/zh/xin/studio.md#web-search-upgraded">Unsloth Studio</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F6hy8X5V7FVW0NSWJfQAj%2Fwebsearch%20nice.png?alt=media&#x26;token=8a02b6ac-3c85-484f-9bc7-f7d3eee24cd9">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F6hy8X5V7FVW0NSWJfQAj%2Fwebsearch%20nice.png?alt=media&#x26;token=8a02b6ac-3c85-484f-9bc7-f7d3eee24cd9</a></td></tr><tr><td><h3>运行最新模型</h3></td><td>探索、管理并训练最新的 Qwen3.8-27B、MiniMax-H3、Muse Glimmer、Kimi K3 模型。</td><td><a href="/docs/zh/mo-xing/tutorials.md">Complete LLM Directory</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FTSjv63MOktgx6PbgHAi2%2Fmodel%20hub%20models.png?alt=media&#x26;token=b884e283-ff8b-4d4c-b4cb-7864d4335aa0">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FTSjv63MOktgx6PbgHAi2%2Fmodel%20hub%20models.png?alt=media&#x26;token=b884e283-ff8b-4d4c-b4cb-7864d4335aa0</a></td></tr><tr><td><h3><strong>在任何地方部署</strong></h3></td><td>通过你本地网络提供模型服务，或者通过安全的 Cloudflare HTTPS 或 <a href="/docs/zh/ji-chu/lan.md">局域网</a>.</td><td><a href="/docs/zh/ji-chu/ru-he-zai-ren-he-di-fang-ti-gong-ben-di-llm-fu-wu-shi-yong-cloudflare-he-unsloth-jin-xing-an-quan-yu.md">Serve Models with HTTPS</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FJDIIEQ8fFZy2g5snC2kp%2Fcloudflare%20url.png?alt=media&#x26;token=aadb42b5-16f0-42d1-8059-c2611e7cd931">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FJDIIEQ8fFZy2g5snC2kp%2Fcloudflare%20url.png?alt=media&#x26;token=aadb42b5-16f0-42d1-8059-c2611e7cd931</a></td></tr></tbody></table>

<h2 align="center"><strong>开始使用</strong> 🦥</h2>

<p align="center">Unsloth 是一个 <strong>基于 Tauri 的</strong> 应用。安装它，下载模型，然后开始聊天！</p>

<p align="center"><strong>下载 Unsloth Desktop：</strong><a href="https://unsloth.ai/download/mac" class="button primary" data-icon="apple">macOS</a><a href="https://unsloth.ai/download/windows" class="button primary" data-icon="windows">Windows</a><a href="https://unsloth.ai/download/linux" class="button primary" data-icon="linux">Linux 和 WSL</a></p>

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{% column width="16.666666666666664%" %}

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### 安装 Unsloth Desktop <a href="#install-jan" id="install-jan"></a>

1. 下载 [Unsloth Desktop](https://unsloth.ai/download)
2. 为以下平台安装应用： [macOS](/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/mac.md), [Windows](/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/windows-installation.md), [Linux](/docs/zh/kai-shi-shi-yong/install/linux.md)
3. 启动应用
   {% endstep %}

{% step %}

### 选择一个模型

打开顶部的“选择模型”下拉菜单或“模型中心”标签，选择适合你设备的模型和量化方式，然后下载。完成后即可开始聊天——无需任何设置。

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLMeRGP8AuuS5X4LA27kS%2FScreenshot%202026-08-08%20at%207.46.09%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=16c3dfbb-3c98-47a2-9be3-ce77f3e9b806" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}

### Unsloth 现在已准备就绪

要聊天，请输入消息并按 Enter。

* **连接工具：** [Claude Code](/docs/zh/ji-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/zh/ji-chu/codex.md), [网页搜索](/docs/zh/xin/studio/chat.md#advanced-web-search), [MCP](/docs/zh/ji-chu/mcp.md) 以及更多
* **训练模型：** 微调文本、扩散、 [嵌入](/docs/zh/ji-chu/embedding-finetuning.md)等
* **生成媒体：** 创建并训练 [图像](/docs/zh/ji-chu/diffusion-image.md)、视频、 [TTS](/docs/zh/ji-chu/text-to-speech-tts-fine-tuning.md) 本地

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FTSjv63MOktgx6PbgHAi2%2Fmodel%20hub%20models.png?alt=media&#x26;token=b884e283-ff8b-4d4c-b4cb-7864d4335aa0" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}
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<h2 align="center"><strong>功能深度解析 ⭐</strong></h2>

<p align="center">查看 Unsloth Desktop 提供的一切：</p>

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FmIpCCk1g8Y0K45dltuRc%2FScreenshot%202026-08-12%20at%202.06.00%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=b3408f39-9bab-41c3-834c-51692e1e4587" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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{% column width="41.666666666666686%" %}

## <i class="fa-shield">:shield:</i> 控制权限

Unsloth 与 Claude Code 和 Codex 一样，为任何使用工具调用的模型提供权限控制。这意味着未经你的批准，模型和 Unsloth 都无法访问、修改或编辑你的文件，也无法使用互联网。

你可以选择所需的访问级别：Unsloth 可以在安全环境中运行工具以保护你的系统；或者如果你愿意，也可以允许它直接访问和编辑你的文件。
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{% column width="41.666666666666664%" %}

## <i class="fa-globe-pointer">:globe-pointer:</i> **任意端点。所有工具。**

Unsloth 打破了你的推理环境与工作流之间的壁垒。无论你的模型是通过 Unsloth 的推理运行，还是通过你自己的远程 OpenAI 兼容端点运行，你都可以让它使用 Unsloth 全套工具，包括网页搜索、代码执行、深度研究等。
{% endcolumn %}

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FOTsFpguwJsfJMum5rWr0%2FScreenshot%202026-08-16%20at%202.35.13%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=e566f3f9-3012-467d-8163-0fbbba3de7ba" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FlzR5PrKmc1UT3jVlWOjm%2Fmobile_studio1_cropped(1).gif?alt=media&#x26;token=3df768c6-07d8-40c6-9c02-a881547d44bd" alt="" width="180"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666686%" %}

## <i class="fa-comment">:comment:</i> 随时随地访问模型

通过 Unsloth 的免费 [Cloudflare 隧道](/docs/zh/ji-chu/ru-he-zai-ren-he-di-fang-ti-gong-ben-di-llm-fu-wu-shi-yong-cloudflare-he-unsloth-jin-xing-an-quan-yu.md)在本地或通过 HTTPS 提供服务。可在 **手机**、笔记本电脑或你所在的任何地方查看运行状态。

通过 `-H 0.0.0.0`将应用绑定到你的网络，或打开免费的 Cloudflare 隧道以使用 HTTPS。
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## <i class="fa-terminal">:terminal:</i> 代码执行

通过可自动检测、修复并重试失败的自愈式工具调用，获得最高高 50% 的工具调用准确率提升。

在安全环境中执行 Bash 和 Python。Unsloth 提供更可靠的调用终止以减少循环、更好的修复以及去重，以防止 XML 泄漏。
{% endcolumn %}

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F2vV1as2G5j736pz8F6Eq%2Fcode%20exec%20vid.gif?alt=media&#x26;token=17eaa810-9901-4ac0-9de5-4a3e62616ccd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FcMQ75NHKaf3xosAL87cq%2Fremote-lan-settings2.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-wifi">:wifi:</i> 在你的本地网络中提供服务

将 Unsloth 放到你的 Wi‑Fi 或有线网络中，并 [通过局域网提供 Unlosth 服务](/docs/zh/ji-chu/lan.md)。流量不会离开你的网络，因此延迟很低，而且完全无需互联网也能工作。

按下 **启动** 在 **局域网访问** 卡片上，或使用 `-H 0.0.0.0`.
{% endcolumn %}

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{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-image">:image:</i> **图像和视频生成**

对于 NVIDIA B200 上的 MiniMax-H3 FP8，960×544、124 帧、8 步的生成从 70 多秒降至 **13 秒**。可使用 FLUX、Z-Image、LTX、Wan 以及微调过的 LoRA 适配器进行生成。

转换、补绘、扩展、放大、参考和编辑现有图像。
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FYKI8L9axIJ7OVPOzCRv1%2Fimage%20diffusion.gif?alt=media&#x26;token=9925f476-2eba-4809-abc8-5b812c1e52ca" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="8.333333333333325%" %}

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{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-rectangle-api">:rectangle-api:</i> 通过 API 提供模型服务

你可以使用 `unsloth run` 命令，并提供如下模型服务： [Qwen3.8](/docs/zh/mo-xing/qwen3.8.md) ，并更改任何设置，包括上下文大小、GPU 层数、线程、采样、网络和工具配置。更多信息请参见我们的 [API 文档](/docs/zh/ji-chu/api.md).
{% endcolumn %}

{% column width="49.99999999999999%" %}
查看使用 Unsloth API 和 Qwen3.8 的示例：

{% code overflow="wrap" %}

```bash
unsloth run --model unsloth/qwen3.8-27B-GGUF-GGUF:UD-Q4_K_XL
    --temp 1.0 \
    --top-p 0.95 \
    --top-k 20 \
    --min-p 0.0 \
    --chat-template-kwargs '{"reasoning_effort":"medium"}'
```

{% endcode %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-image">:image:</i> 使用最新模型

你几乎可以运行和训练所有模型，包括即将发布的模型。像 Qwen3.8、Gemma、Meta、NVIDIA、GLM、Gemma 系列等模型都支持 Day Zero。多亏了 llama.cpp 和 Hugging Face；我们也很自豪能回馈这个生态系统。
{% endcolumn %}

{% column width="49.99999999999999%" %}

<table data-card-size="large" data-column-title-hidden data-card-wrap="false" data-view="cards"><thead><tr><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">封面图</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><h3>Qwen3.8</h3></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FSQJGLfV6lTdcvKUuBsjC%2Fqwen3.8%20logo.png?alt=media&#x26;token=7942746b-409d-4064-8e66-221fceb920dd">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FSQJGLfV6lTdcvKUuBsjC%2Fqwen3.8%20logo.png?alt=media&#x26;token=7942746b-409d-4064-8e66-221fceb920dd</a></td><td><a href="/docs/zh/mo-xing/qwen3.8.md">Qwen3.8-27B</a></td></tr><tr><td><h4>Meta Muse Glimmer</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fnbdjif7yfvvH1j6aBmpS%2FMuse%20glimmer%20logo%20final.png?alt=media&#x26;token=5031f9dc-c257-4488-95be-856e1ea31ec8">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fnbdjif7yfvvH1j6aBmpS%2FMuse%20glimmer%20logo%20final.png?alt=media&#x26;token=5031f9dc-c257-4488-95be-856e1ea31ec8</a></td><td></td></tr><tr><td><h4>Kimi K3</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FwCzVjy7Q6EQLthkUuZqk%2Fkimik3%20logo.png?alt=media&#x26;token=945dfb54-9c25-4539-9138-e23f841ca168">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FwCzVjy7Q6EQLthkUuZqk%2Fkimik3%20logo.png?alt=media&#x26;token=945dfb54-9c25-4539-9138-e23f841ca168</a></td><td><a href="/docs/zh/mo-xing/kimi-k3.md">Kimi K3 </a></td></tr><tr><td><h4>DeepSeek V4</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FYCbdIeMsEQmDJoyii4tl%2Fdeepseek%20v4%20logo.png?alt=media&#x26;token=0d1ec333-bcbd-4ecb-8891-5393a1c5bb0a">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FYCbdIeMsEQmDJoyii4tl%2Fdeepseek%20v4%20logo.png?alt=media&#x26;token=0d1ec333-bcbd-4ecb-8891-5393a1c5bb0a</a></td><td><a href="/docs/zh/mo-xing/deepseek-v4.md">DeepSeek-V4-Flash</a></td></tr><tr><td><h4>Qwen3.6</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fdy7z03AUFzXHKqqOY7kC%2Fqwen3.6%20logo.png?alt=media&#x26;token=a894c047-a9ea-4f9c-824a-be86ec81f54d">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fdy7z03AUFzXHKqqOY7kC%2Fqwen3.6%20logo.png?alt=media&#x26;token=a894c047-a9ea-4f9c-824a-be86ec81f54d</a></td><td><a href="/docs/zh/mo-xing/qwen3.6.md">Qwen3.6</a></td></tr><tr><td><h4>GLM-5.2</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FmbYXj0v0p5zbeESPDYUr%2Fglm52.png?alt=media&#x26;token=0cb4ae58-d249-403a-9fb5-72e9e93f8da9">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FmbYXj0v0p5zbeESPDYUr%2Fglm52.png?alt=media&#x26;token=0cb4ae58-d249-403a-9fb5-72e9e93f8da9</a></td><td><a href="/docs/zh/mo-xing/glm-5.2.md">GLM-5.2</a></td></tr><tr><td><h4>Gemma 4</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FkEjWOJqBWCtIN9Cg6CdI%2FGemma%204%20landscape.png?alt=media&#x26;token=57d3f596-dae8-4eab-80e6-0847794ffc8d">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FkEjWOJqBWCtIN9Cg6CdI%2FGemma%204%20landscape.png?alt=media&#x26;token=57d3f596-dae8-4eab-80e6-0847794ffc8d</a></td><td><a href="/docs/zh/mo-xing/gemma-4.md">Gemma 4</a></td></tr><tr><td><h4>MiniMax M3</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FsaXyQq0XeFuudTK5ZEGw%2Fminimaxm3.png?alt=media&#x26;token=4af28954-abd2-4163-a0fe-ed4e42e25d2f">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FsaXyQq0XeFuudTK5ZEGw%2Fminimaxm3.png?alt=media&#x26;token=4af28954-abd2-4163-a0fe-ed4e42e25d2f</a></td><td><a href="/docs/zh/mo-xing/minimax-m3.md">MiniMax M3</a></td></tr><tr><td><h4>DiffusionGemma</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FQNex1tTcNU8rPfsa1Pja%2Fdiffusiongemma%20logo.png?alt=media&#x26;token=37e9fa55-c003-4877-9519-d1687ce48322">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FQNex1tTcNU8rPfsa1Pja%2Fdiffusiongemma%20logo.png?alt=media&#x26;token=37e9fa55-c003-4877-9519-d1687ce48322</a></td><td><a href="/docs/zh/mo-xing/diffusiongemma.md">DiffusionGemma</a></td></tr></tbody></table>
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{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FZmacD0fexC9rfEGFjsY4%2Fdeepresearch-unsloth.gif?alt=media&#x26;token=c885223e-6776-4267-aac9-70c4a2f8b83c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-magnifying-glass">:magnifying-glass:</i> 深度研究

普通搜索会使用网络来获取答案，并在模型仍在思考时进行。

深度研究会先制定计划，搜索最佳来源，然后生成一份包含所有引用的详细报告。
{% endcolumn %}

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{% endcolumns %}

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{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666666%" %}

## <i class="fa-cloud">:cloud:</i> 连接提供商

你可以直接将 Unsloth 连接到你的 ChatGPT/Codex 订阅。

运行来自 OpenAI、Anthropic、Ollama、llama.cpp、vLLM 等的模型。

使用同一个 Unsloth 聊天界面来连接本地和云端模型，并支持工具调用、图像生成、 [提示缓存](https://sites.gitbook.com/preview/site_mXXTe/~/revisions/KsWgqmEjr66G4kYiZdG8#prompt-caching) 以减少 token 使用，同时保留 OpenAI 等提供商的原生功能，如 [网页搜索](https://sites.gitbook.com/preview/site_mXXTe/~/revisions/KsWgqmEjr66G4kYiZdG8#web-search-and-thinking) 和 [代码执行](https://sites.gitbook.com/preview/site_mXXTe/~/revisions/KsWgqmEjr66G4kYiZdG8#code-execution).
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}
{% embed url="<https://github.com/user-attachments/assets/70456395-e016-4273-8256-35adb206267e>" %}
{% endcolumn %}

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FO8pfkKOJeIjxnBdKgtO8%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=5932d6f2-ff7e-4ea5-8ac4-46da1b294a66" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-image">:image:</i> **训练扩散模型**

在你自己的图片上训练 SDXL、FLUX.2、Qwen-Image 和 Z-Image 的 LoRA 适配器。在 Unsloth 中为它们添加说明，选择 rank，然后点击训练。之后你可以导出它，并在 Unsloth 中重新加载该模型进行推理。
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{% endcolumns %}

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{% column %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666666%" %}

## <i class="fa-flask">:flask:</i> 无需代码即可训练

放入 PDF、CSV 或 JSON，然后开始。LoRA、全量微调、预训练。全部快 2 倍、显存少 70%、无精度损失。支持多 GPU 和最新模型。

文本、扩散、 [音频](/docs/zh/ji-chu/text-to-speech-tts-fine-tuning.md) 和 [图像](/docs/zh/ji-chu/vision-fine-tuning.md) 模型都受支持！
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FD7qpbGJLY5YMv0E0QgrB%2Ftrainingrun_LLM-unsloth.gif?alt=media&#x26;token=feb766a7-1a7b-4f47-b5f4-b38e3a0d1470" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

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{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

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{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FiMHF9Mmbt4BstcwHwfzY%2FScreenshot%202026-08-11%20at%205.24.10%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=b8390a91-32bc-4831-bba3-4f05a3f47d7e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666666%" %}

## <i class="fa-microphone">:microphone:</i> 转录/生成音频

完全在本地使用 Unsloth 生成、微调或转录音频。文本转语音、语音转文本、Whisper、Qwen3-ASR，应有尽有！
{% endcolumn %}

{% column width="8.333333333333336%" %}

{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

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{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" valign="middle" %}

## <i class="fa-alien-8bit">:alien-8bit:</i> 连接你的代理

[Unsloth Start](/docs/zh/ji-cheng/unsloth-start.md) 让你可以连接 [Claude Code](/docs/zh/ji-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/zh/ji-chu/codex.md) 以及其他代理到本地模型，方法是使用 `unsloth start` 命令。

启动 Unsloth，加载一个模型，打开你的项目文件夹，然后运行：

```bash
unsloth start claude
```

{% endcolumn %}

{% column width="49.99999999999997%" %}

<table data-card-size="large" data-column-title-hidden data-card-wrap="false" data-view="cards"><thead><tr><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">封面图</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><h4>Claude Code</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FT8nv3UJzIrcxmjSn8OfW%2Fclaude-code.webp?alt=media&#x26;token=811f9635-7321-427c-a11e-29a40e49e376">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FT8nv3UJzIrcxmjSn8OfW%2Fclaude-code.webp?alt=media&#x26;token=811f9635-7321-427c-a11e-29a40e49e376</a></td><td><a href="/docs/zh/ji-chu/claude-code.md">Claude Code</a></td></tr><tr><td><h4>Codex</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLxRuVHEBYywquhRGBYu0%2Fcodex%20only%20logo.png?alt=media&#x26;token=7faa9cbd-090a-45dc-9d5e-acb1a9591f27">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLxRuVHEBYywquhRGBYu0%2Fcodex%20only%20logo.png?alt=media&#x26;token=7faa9cbd-090a-45dc-9d5e-acb1a9591f27</a></td><td><a href="/docs/zh/ji-chu/codex.md">OpenAI Codex</a></td></tr><tr><td><h4>Hermes Agent</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F6ysPTzsXIO5diu4vOTCh%2Fimages.jpeg?alt=media&#x26;token=5cc58141-69eb-4450-8214-7a8421fbe2a5">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F6ysPTzsXIO5diu4vOTCh%2Fimages.jpeg?alt=media&#x26;token=5cc58141-69eb-4450-8214-7a8421fbe2a5</a></td><td><a href="/docs/zh/ji-cheng/hermes-agent.md">Hermes Agent</a></td></tr><tr><td><h4>OpenClaw</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FAd5uo6LjavtBrrKZfwZ3%2Fopenclaw-hero-light.png?alt=media&#x26;token=3097e40f-e80c-4c9c-8efc-02ecf5530ef6">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FAd5uo6LjavtBrrKZfwZ3%2Fopenclaw-hero-light.png?alt=media&#x26;token=3097e40f-e80c-4c9c-8efc-02ecf5530ef6</a></td><td><a href="/docs/zh/ji-cheng/openclaw.md">OpenClaw</a></td></tr><tr><td><h4>Unsloth API</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FoRer1Vbuh9wSPTawz0ey%2Funsloth%20api%20long%20logo.png?alt=media&#x26;token=860a8143-9d59-466b-abed-6ea7d67e51fd">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FoRer1Vbuh9wSPTawz0ey%2Funsloth%20api%20long%20logo.png?alt=media&#x26;token=860a8143-9d59-466b-abed-6ea7d67e51fd</a></td><td><a href="/docs/zh/ji-chu/api.md">Unsloth API</a></td></tr><tr><td><h4>OpenCode</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FlCi6Ab4f2qLlNj2EWGL0%2Fopencodelogo.png?alt=media&#x26;token=6118773e-5392-4718-a431-a50157a34cbe">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FlCi6Ab4f2qLlNj2EWGL0%2Fopencodelogo.png?alt=media&#x26;token=6118773e-5392-4718-a431-a50157a34cbe</a></td><td><a href="/docs/zh/ji-cheng/opencode.md">OpenCode</a></td></tr></tbody></table>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

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{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="83.33333333333334%" %}

<h2 align="center"><strong>视频演示</strong></h2>

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=_1hgTTuber4>" %}
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{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="83.33333333333334%" %}

<h2 align="center">常见问题</h2>
{% endcolumn %}

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{% endcolumn %}
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{% columns %}
{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

#### 你们会收集我的数据吗？

没有遥测。Unsloth 会检测你的 GPU 类型和设备，以便应用知道哪些功能可用。该应用可以完全离线运行。

#### 我可以使用我已经下载的模型吗？

可以，它们会自动被找到。如果没有找到，你可以指定自己的自定义文件夹。

#### 为什么推理有时更慢？

网页搜索、代码执行和工具调用修复都会消耗时间。关闭它们后，速度应该与任何其他 llama.cpp 应用相当。还是慢？提交 GitHub issue。
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{% column width="41.66666666666667%" %}

#### 只支持 GPU？

不。Unsloth 可在各种 CPU、Mac 等配置上运行。

#### 是否支持 OpenAI 兼容 API？

是的。请参阅 [API 指南](/docs/zh/ji-chu/api.md)。我们还支持连接到 [云端模型](/docs/zh/ji-cheng/connections.md) 或其他 API，例如 Anthropic 或 OpenAI。

#### Unsloth 支持哪些设备？

Unsloth 支持包括 Mac、Windows、Linux 和 WSL 在内的所有操作系统，并支持 NVIDIA、Intel、AMD 以及 Mac 的 GPU/CPU。不过较旧的硬件可能支持不佳。
{% endcolumn %}

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{% column width="8.333333333333332%" %}

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{% column width="83.33333333333333%" %}
非常感谢 NVIDIA 和 Hugging Face 在我们的发布中发挥的重要作用。也感谢所有 Unsloth Desktop 的早期测试者，我们非常感激你们投入的时间和反馈。我们也要感谢 Jan 的灵感，以及 llama.cpp、PyTorch、stablediffusion.cpp 和 open model labs 提供了使 Unsloth Desktop 成为可能的基础设施。
{% endcolumn %}

{% column width="8.333333333333321%" %}

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Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

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GET https://unsloth.ai/docs/zh/desktop.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

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`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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