适用于主流平台的本地桌面应用
在 macOS、Windows、Linux 或 WSL 上安装桌面应用，然后选择模型即可开始聊天，无需单独的设置流程。应用支持本地硬件，并会显示它可使用的设备。
概述
Unsloth 是一款免费的开源桌面应用，用于在你自己的本地硬件上运行和训练 AI 模型。该产品定位为本地 AI 工作区，可用于下载模型、与模型聊天、训练模型，并在默认情况下不将工作发送到设备外的情况下连接其他工具。
该桌面产品支持 macOS、Windows、Linux 和 WSL，文档还描述了针对文本、扩散图像/视频、音频、MLX 和 GGUF 模型的工作流。它还提供 OpenAI 兼容 API 和 unsloth start 命令，因此编码智能体和现有应用可以通过熟悉的接口连接到本地模型。
Unsloth 面向希望在一个桌面环境中完成本地模型访问、媒体生成、微调、智能体工作流和私密网页搜索的人群。定价页面显示有免费的开源版本，并提供 Pro 和 Enterprise 选项，用于更高性能的训练和额外的部署功能。
功能
多模型本地工作流
通过同一界面下载并运行文本、图像、视频、音频、MLX 和 GGUF 模型。文档说明支持从本地硬件进行微调、部署和媒体生成。
图像和视频生成工具
使用受支持的扩散模型和 LoRA 适配器创建并训练图像和视频输出。源码还描述了图像变换、修复、扩展、放大、参考和编辑工作流。
通过 unsloth start 连接智能体
使用 unsloth start 让 Claude Code、Codex、Hermes、OpenCode、Pi 以及其他智能体连接到本地模型。Unsloth 会为启动配置端点、提供方、API 密钥、模型和上下文长度。
兼容 OpenAI 且支持云端的 API
使用 OpenAI 兼容 API，让现有应用、脚本和 SDK 可以通过熟悉的接口连接到本地模型。应用也可以通过同一个聊天界面连接到云端模型提供方。
内置网页搜索与研究
在桌面应用内使用私密网页搜索和深度研究进行网络搜索。文档说明搜索可以在模型思考时运行，并能生成带引用的报告。
工具调用与沙盒化代码执行
在安全沙盒中执行 Bash 和 Python，并使用自我修复的工具调用来检测、修复和重试失败。文档还提到权限控制以及在用户批准后可选的直接文件访问。
使用场景
与下载的模型进行本地聊天
下载模型，选择适合你的设备的量化方式，然后在本地开始聊天，无需单独的服务器设置。这适合希望在自己的机器上获得简洁离线模型工作区的人。
训练和微调本地模型
使用无代码训练工作流，从本地文件（如 PDF、CSV、JSON 或图像集合）中微调文本、扩散、音频或图像模型。文档还提到了 LoRA、完整微调和预训练。
本地图像和视频创作
使用受支持的扩散模型和 LoRA 适配器生成或编辑图像和视频，包括修复、扩展、放大和基于参考的编辑。这适合希望在本地处理媒体生成任务的创作者。
在本地 LLM 上运行编码智能体
通过 unsloth start 将 Claude Code、Codex 或其他智能体连接到本地模型，使编码工作流可以在你的机器上运行。集成指南说明 Unsloth 会为每次启动处理端点和会话配置。
私密研究与来源收集
当你需要在同一桌面环境中进行私密、带引用来源的研究时，可使用内置网页搜索和深度研究工具。对于希望模型回答基于最新来源、又不想切换应用的用户来说，这很有用。
Pros and Cons
Pros
- 免费且开源，可完全离线运行桌面工作流。
- 支持 macOS、Windows、Linux 和 WSL。
- 将本地聊天、模型训练、媒体生成、网页搜索和智能体连接整合在一个应用中。
- 为现有应用、脚本和 SDK 提供 OpenAI 兼容 API。
- 包含权限控制和用于工具执行的安全沙盒。
Cons
- 某些高级智能体工作流需要特定的模型格式或启动选项；例如，文档指出 Codex 目前需要通过 llama-server 提供的 GGUF 模型。
- 文档说明旧硬件可能不太受支持。
- 许多功能依赖本地模型可用性和设备能力，因此性能和兼容性会因配置而异。
FAQ
Unsloth Desktop 支持哪些平台？
Unsloth Desktop 支持 macOS、Windows、Linux 和 WSL。下载页面还提供按平台划分的安装程序和基于终端的安装选项。
Unsloth 会收集遥测数据或需要联网吗？
不支持。文档说明没有遥测，并且该应用可以完全在你自己的硬件上离线运行。
其他应用和编码智能体可以连接到 Unsloth 中的本地模型吗？
可以。文档说明 Unsloth 提供 OpenAI 兼容 API，也可以将 Claude Code 和 Codex 等智能体连接到本地模型。
Unsloth 可以处理哪些类型的模型？
Unsloth 可以在本地运行和训练文本、扩散图像/视频、音频，以及部分 MLX/GGUF 模型。文档还说明可以通过同一聊天界面使用云端模型。
所有编码智能体都以相同方式受支持吗？
对于某些智能体工作流，可以。集成指南说明 Codex 目前需要通过 llama-server 后端提供的 GGUF 模型，而其他智能体可以更直接地使用 unsloth start。
Quick Facts
- 类别
- 本地 AI 桌面应用
- 平台
- macOS、Windows、Linux、WSL
- 部署
- 默认本地运行；可使用 Cloudflare HTTPS 隧道
- 定价
- 免费的开源版本；提供 Pro 和 Enterprise 方案
- 集成
- Claude Code、Codex、Hermes、OpenCode、Pi、OpenAI 兼容 API
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