Unsloth ajoute des fonctions locales pour les modèles d’IA

LLéna

Unsloth permet d’exécuter localement des modèles d’intelligence artificielle et d’en entraîner sur plusieurs processeurs graphiques. Sa nouvelle mise à jour ajoute DeepSeek-V4.1-Flash-1017 et FLUX.3 Image Klein, d’après GitHub. Concrètement, le chat peut désormais traiter des images et des vidéos, avec les modèles correspondants chargés à côté du modèle de conversation. Pour la retouche, Qwen-Image-Edit peut travailler sur 3 images à la fois. Et FLUX.3 Image Klein peut générer des images ou les modifier à partir de 10 images de référence. Cette mise à jour ajoute aussi des réglages de taille et de format pour la génération vidéo. Les personnes qui entraînent des modèles peuvent lancer un entraînement sur plusieurs processeurs graphiques, avec une fonction encore en version alpha. Et les développeurs peuvent connecter Unsloth à Claude Code, Codex ou Cursor avec une seule commande. Pour DeepSeek, les besoins restent élevés : le modèle compte 552 milliards de paramètres, dont environ 16 milliards actifs. Unsloth annonce qu’il peut fonctionner avec environ 125 gigaoctets de mémoire, à condition de garder sa table Engram sur un disque à semi-conducteurs. Unsloth indique aussi un score de 42,3 au Terminal-Bench 4.0, contre 31,2 pour la version précédente. Le modèle d’image FLUX.3, lui, demande 24 gigaoctets de mémoire graphique. Les personnes qui veulent retoucher des images peuvent donc utiliser FLUX.3 avec plusieurs références, tandis que les développeurs peuvent relier l’outil à leur assistant de programmation. L’entraînement multi-processeur graphique reste en version alpha.