Unsloth 教程：用 4GB 显存训练本地决策模型

Unsloth发布本地训练决策模型的教程与代码，示例称Qwen3.5 0.8B在三个决策基准上的合计准确率由20.7%提高到74.3%，关注点在于小模型是否能以较低硬件成本承担结构化选择任务。

• 该方法让模型输出选项概率或类型化决策，而不是面向开放式文本生成。
• 示例使用约4GB显存，意味着部分微调实验可在消费级显卡或受限环境中完成。
• 20.7%到74.3%的提升属于教程示例结果，仍需要查看数据集划分、基线、训练轮数和独立复现情况。
• 决策模型适合分类、路由和排序等任务，但不等同于通用推理能力提升。
• 影响/看点：如果代码、数据和评测流程可复现，小模型决策器的部署成本可能下降；这一判断成立的前提是指标在不同任务和未见数据上仍保持稳定，而非只反映特定训练集适配。
• 资料依据:
• Unsloth AI（2026-10-07）：本地训练 Decision model 教程公告 https://x.com/UnslothAI/status/2107868866361930236

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