Unsloth’un 0.1.910-beta sürümü Recursive’in Flint, OpenMOSS’un MOSS-Image ve NVIDIA’nın Nemotron Bolt 4B modellerini destekliyor. Sürüm duyurusuna göre kullanıcılar bu modelleri Unsloth üzerinden yerel olarak çalıştırabiliyor. Ayrıca Unsloth Desktop’ın daha küçük, yalnızca sohbet özellikli bir kurulum seçeneği de sunuluyor; kullanıcılar eğitim özelliklerini daha sonra Ayarlar’dan ekleyebiliyor.
Flint, her görevde parametrelerinin yalnızca bir bölümünü etkinleştiren bir tasarıma sahip, 40 milyar parametreli bir uzman karışımı (mixture-of-experts) model. Unsloth, Flint’in 2,5 milyar etkin parametre kullandığını, 256.000 tokenlık bağlamı desteklediğini ve kısa bağlamlarda 3 bit kuantizasyonla 24 GB belleğe sığabildiğini belirtiyor. Sürüm duyurusunda SWE-bench Pro v2’de 89,7 puan aldığı, Qwen 3.6’nın ise 73,8 puanda kaldığı bildiriliyor; ancak test ayarları belirtilmiyor ve değerlendirmeyi kimin yaptığı açıklanmıyor.
Görsel üretimi ve yerel modelleri ince ayardan geçirme
MOSS-Image, İngilizce veya Çince metin içeren görseller üretebilen, 5,1 milyar parametreli bir görsel modeli. Unsloth, modelin 16 GB belleğe sahip GPU’larda çalıştığını söylüyor; GGUF sürümleri de Mac’lerde ve desteklenen GPU’su olmayan bilgisayarlarda çalışabiliyor. Sürüm duyurusunda görsel kalitesine ilişkin karşılaştırmalar veya performans verileri sunulmuyor.
Nemotron Bolt 4B, NVIDIA’nın araç kullanımına ve talimatları izlemeye yönelik, Gemma 4 E4B üzerine geliştirdiği akıl yürütme odaklı bir sürüm. Unsloth, modelin Tau2-Bench’te 63,2 puan aldığını, orijinal modelin ise 38,7 puanda kaldığını bildiriyor. Ayrıca Gemma Nemotron 4B’nin NVIDIA’nın 21 testinden 16’sında Gemma 4 E4B’yi geçtiğini söylüyor. Bunlar sürüm duyurusunda paylaşılan sonuçlar; paylaşımda test ayarları ya da bağımsız doğrulama bulunmuyor.
Model eğitenler için Unsloth, yeni ince ayar API’sinin OpenAI’ın SDK’sıyla çalışarak veri kümelerini yüklemeye ve yerel modeller üzerinde gözetimli ince ayar yapmaya imkân verdiğini de belirtiyor. Duyuruya göre Unsloth Desktop ücretsiz ve açık kaynaklı; Windows, macOS ve Linux için indirilebiliyor.
Neden önemli
Sürüm duyurusuna göre 16 GB GPU’su olanlar, Unsloth üzerinden İngilizce veya Çince metin içeren görseller üretmek için MOSS-Image’ı kullanabilir. Flint için verilen 24 GB bellek gereksinimi yalnızca kısa bağlamlarda ve 3 bit kuantizasyonla geçerli. Ayrıca duyuruda bağımsız test sonuçları veya kıyaslama puanlarını güvenilir biçimde karşılaştırmaya yetecek ayrıntılar sunulmuyor.
