万亿参数模型Kimi-K2部署、微调需要多大配置及4个代表性的大模型训练框架
今天是2025年7月12日，星期六，北京有雨。文章介绍了四个代表性大模型训练框架，并使用资源计算器分析了最新万亿参数模型Kimi-K2的运行和微调需求。
unsloth
DeepSeek-V3-0526 闪现后秒删！
Unsloth在文档中提到DeepSeek-V3-0526模型，但随后删除。该模型性能强劲，被描述为世界上表现最好的开源模型之一。Daniel Han认为V3-0526可能基于传言和推测发布。社区对此表示关注和期待。
Unsloth 发布了 GRPO 的新互动教程 (ipynb notebook)
Unsloth 发布了GRPO的新互动教程，用户可以轻松微调Qwen3-Base并开启其思考模式，实现几乎无监督学习。
Unsloth 发布了 Dynamic v2.0 量化
Unsloth发布Dynamic v2.0量化版本，在MMLU和KL Divergence上表现更好，并修复了Llama.cpp中的问题，同时推出了新量化版本DeepSeek-R1/DeepSeek-V3-0324。
Unsloth官方发布本地微调大模型指南
对LLM进行微调可以定制其行为、增强知识并优化特定任务表现。通过在专业数据集上微调预训练模型（如Llama-3.1-8B），更新领域知识，调整语气和个性化回复，提高准确性和相关性。
R1-GRPO用于多模态、ChatBI、Gemma3等前沿进展：兼看KTransformers技术分享回顾
enManus-RL增强Agent规划能力训练框架》，https://mp.weixin.qq.co
Unsloth 再升级，Qwen2.5-1.5B 模型微调仅需 5GB 显存，较2周前再降29%
近日，Unsloth 团队升级了微调框架，使得使用其Qwen2.5-1.5B模型仅需5GB显存，相比之前减少了约29%。新的Efficient GRPO算法通过优化内存使用效率，使VRAM需求降至原本的54.3GB。
