#unsloth

#unsloth와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.

모니터를 iGPU로 옮기자 llama.cpp 토큰 속도가 50t/s에서 55t/s로 올랐다.

·1·2026.04.25 05시

RTX 5070 Ti 16GB와 32GB RAM에서 Qwen3.6-35B-A3B Q8_0이 44 t/s를 기록했다.

·1·2026.04.24 20시

dual 3090에서 Qwen3.6을 Claude Code에 붙여 8시간 추정 비용을 $142에서 $4 미만으로 낮췄다.

·1·2026.04.23 09시

Unsloth가 Qwen3.6-27B GGUF와 실행 가이드를 공개했다.

·2026.04.22 23시

Unsloth가 Kimi K2.6의 GGUF 배포본과 관련 문서를 공개했다.

·1·2026.04.22 04시

Gemma 4 26B-A4B GGUF에서 Unsloth 퀀트가 KLD 기준 대부분 최상위.

·1·2026.04.20 23시

Unsloth의 Mistral Small 4 GGUF가 chat template 수정과 함께 갱신됐다.

·1·2026.04.20 02시

균일 quantization이 Qwen3.5의 민감한 레이어를 망가뜨린다.

·2·2026.04.18 21시

Qwen3.6-35B-A3B GGUF 벤치마크에서 Unsloth 양자화가 KLD 대비 용량 효율이 가장 좋다고 주장한다.

·2026.04.18 01시

Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL이 16GB VRAM 노트북에서 58회 툴콜을 98.3% 성공률로 처리했다.

·2026.04.17 21시

GRaPE 2가 5B/9B 두 모델로 공개되며 에이전트형 추론을 내세웠다.

·2026.04.15 12시

NVIDIA가 Gemma 4를 RTX·DGX Spark·Jetson용 로컬 실행에 최적화했다.

·2026.04.03 01시

Unsloth와 Hugging Face Jobs를 결합하여 코딩 에이전트로 LLM을 효율적으로 미세 조정하는 방법을 소개한다.

·2026.02.20 09시

Unsloth 라이브러리를 통해 LLM 파인튜닝 속도를 최대 2배 높이고 메모리 사용량을 40% 절감할 수 있다.

·3·2024.01.10 09시