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* **更出色的工具调用和网页搜索** 错误更少。
* 更新了文档，增加了关于 [删除模型、卸载](/docs/zh/xin/studio/install.md#uninstall) 等方面的大量新信息。
* **跨 Windows 和 Linux 的安装与设置日志更简洁、更智能。** 输出现在更易读，格式统一，默认更安静以获得更流畅的体验，并在需要完整技术细节时支持更丰富的 `--verbose` 诊断信息。
* 你现在可以查看你的训练历史了！
{% endupdate %}
{% update date="2026-03-25" tags="new-releases,fixes,improvements" %}
## Unsloth Studio 发布后的首次版本
大家好，这是我们推出 Unsloth Studio 以来的首次发布。包含许多新功能和修复：
* **你现在可以更新 Unsloth Studio 了！** 请使用相同的安装命令进行更新。
* **Windows** CPU 或 GPU 现在都能无缝工作。请重新安装！
* **应用快捷方式**。安装后，你现在可以在 Windows、MacOS 和 Linux 上通过开始/启动菜单和桌面上的快捷图标启动。
* **预编译 `llama.cpp` 二进制文件** 和 `mamba_ssm` - 安装速度快 6 倍！二进制文件大小也小于 300MB。
* **安装体积减少 50%** （节省 7GB 或更多）、安装速度快 2 倍并且解析更快。PyPI 包体积减少 50%。
* **工具调用已改进。** 更好的 llama.cpp 解析，聊天中不再显示原始工具标记，更快的推理，一个新的工具输出面板，以及计时器。
* MacOS 和 CPU 现在有 [数据配方](/docs/zh/xin/studio/data-recipe.md) 支持多文件上传。
* **面向仅 Linux 机器的 AMD 支持为初步阶段** - 可自动检测。
* **设置侧边栏重新设计。** 设置现在分组为 **模型、采样、工具和偏好**
* **上下文长度** 现在可调整。请注意这并非必需，因为 llama.cpp 会通过 `--fit on`
* **多文件上传。** 数据配方现在支持对 PDF、DOCX、TXT 和 MD 的多文件拖放上传，具备后端提取、保存上传内容和改进的预览。
* **Colab** 在 Unsloth Studio 中使用免费 T4 GPU 的功能现在已修复！ [在这里试用](https://colab.research.google.com/github/unslothai/unsloth/blob/main/studio/Unsloth_Studio_Colab.ipynb)。由于采用预编译二进制文件，它也快了 20 倍！
* **更好的聊天可观测性。** Unsloth 现在显示 `llama-server` 计时和使用情况、上下文窗口使用条，以及更丰富的来源悬停卡片。
* **整体 UX 更佳** - 可点击链接、更好的 LaTeX 解析、默认卡片的工具/代码/网页提示等等！
* **LiteLLM -** Unsloth Studio 和 Unsloth **未** 受到最近 LiteLLM 安全事件影响。Nemo Data Designer 仅在 `1.80`，而不是受影响的 `1.82.7` 或 `1.82.8`，并且此后已将其完全移除。
* 我们现在有了新的单行安装命令，只需运行：
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
#### **修复：**
* **Windows/设置改进。** 修复了 Windows 静默退出、Anaconda/conda-forge 启动崩溃、非 NVIDIA Windows 安装损坏，以及缺失的早期 CUDA/陈旧虚拟环境设置检查。
* **系统提示词已修复。** 它们现已可再次用于非 GGUF 的文本和视觉推理。
* **持久化系统提示词和预设。** 自定义系统提示词和聊天预设现在会在重新加载和页面切换后保留。
* **GGUF 导出扩展。** 完整微调（不只是 LoRA/PEFT）现在也可以导出为 GGUF。基础模型解析更可靠，UI 中不支持的导出选项已被禁用。
* **聊天滚动/布局修复。** 修复了生成期间的滚动位置问题、思考面板布局偏移，以及折叠推理面板时的视口跳动。
* **更智能的端口冲突检测。** Unsloth 现在会检测回环冲突，在可能时识别阻塞进程，并提供更清晰的备用端口消息。
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{% update date="2026-03-17" tags="fixes,improvements" %}
## 新的工具调用 + Windows 稳定性
* Claude Artifacts 可用，因此 HTML 可以像贪吃蛇游戏一样在聊天中执行
* +30% 更准确的工具调用，尤其适用于小模型 + 工具调用计时器
* 工具 + 网页搜索输出可保存 + 可切换自动修复工具的开/关
* 大量 bug 修复 - Windows CPU 可用，Mac 更无缝，安装更快更小
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://unsloth.ai/docs/zh/xin/changelog.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
