推理服务 / 简单
Unsloth
Running GGUF or MLX models from a desktop app that also trains and exports them
一手来源用你的硬件检查这个运行时的适配模型选设备或显卡,只显示该运行时在这台机器上的适配路径。
难度简单安装难度
平台5cpu · apple · nvidia · amd · intel
APIOpenAI + Anthropic-compatible:8888 (printed at launch)
01 / 安装与运行
安装方式取决于操作系统。以下命令是示例或模板,请先替换占位符并核对量化版本、文件格式、驱动和运行时支持;内存适配不保证部署成功。
- 1安装
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # or download the Unsloth Desktop app - 2启动模型
unsloth run --model <verified-GGUF-or-MLX-repo-tag> - 3接入你的应用
OpenAI + Anthropic-compatible · :8888 (printed at launch). 除非添加认证与网络访问控制,否则请将服务绑定到 localhost。
注意
Unsloth also fine-tunes, so its published VRAM savings are training numbers and not an inference fit claim. The local endpoint is an authenticated llama-server instance and the generated API key is shown once.
02 / 兼容模型
代表性开放权重模型
Alibaba Qwen
Qwen3.6 27B
27BQ4 / NVFP4 estimate
- 估算内存
- ~18.5 GB
- 上下文
- 262K native
Alibaba Qwen
Qwen3.8 27B
27BQ4 estimate
- 估算内存
- ~19.5 GB
- 上下文
- 262K native
Alibaba Qwen
Qwen3.6 35B-A3B
35B3B active · Q4 / NVFP4 MoE
- 估算内存
- ~25 GB
- 上下文
- 262K native
DeepSeek
DeepSeek V4 Flash
284B13B active · Official FP4 + FP8 mixed
- 估算内存
- ~176 GB
- 上下文
- 1M native
Google
Gemma 3 1B
1BINT4 / GGUF Q4
- 估算内存
- ~1.4 GB
- 上下文
- 32K
Meta
Llama 3.2 3B
3BGGUF Q4
- 估算内存
- ~2.8 GB
- 上下文
- 128K