LlamaFactory v0.9.4 正式发布：告别 2025，全面升级的 LLM 微调框架来了

2025 年 12 月 31 日，LlamaFactory 正式发布v0.9.4版本。这是一个具有里程碑意义的版本，被官方定义为不可变发布版本（Immutable Release），仅允许修改发布标题和发布说明内容。
该版本以 “Farewell to 2025” 为主题，向整个 2025 年告别，同时也宣布 LlamaFactory 将在 2026 年持续为社区提供简单、高效、先进的大模型微调框架。

以下为LlamaFactory v0.9.4的完整更新内容详解。

一、重要变更（Breaking Changes）

本次版本包含多项对使用者影响较大的变更，升级前请务必关注：

1. 1. 项目仓库名称变更
      仓库名称已从LLaMA-Factory更新为LlamaFactory，后续所有官方资源将统一使用新名称。
2. 2. Python 版本要求升级
      Python 3.9 与 3.10 已正式废弃。
      LlamaFactory 现在要求Python 3.11 – 3.13。
3. 3. 包管理工具迁移
      项目从 pip 迁移至 uv。
      安装方式更新为：
      使用uv pip install llamafactory
4. 4. 官方博客上线
      LlamaFactory 官方博客已正式发布：
      https://blog.llamafactory.net/en/

二、重磅新特性（New Features）

v0.9.4 在算法、训练后端和工程能力上实现了全面增强：

• • 🔥 支持正交微调（Orthogonal Fine-Tuning, OFT）
• • 🔥 支持新增 Token 的语义初始化（Semantic Initialization）
• • 🔥 支持通过MCoreAdapter 进行 Megatron-LM 训练
• • 🔥 支持KTransformers 后端
• • 支持MPO 算法
• • 支持FP8 精度训练
• • 支持Transformers v5
• • 支持在函数调用消息中同时使用推理内容与纯文本
• • 支持DeepSpeed AutoTP
• • 支持高效的 NPU 融合算子
• • 支持TRL 0.24

这些新特性进一步提升了 LlamaFactory 在大规模模型训练、分布式效率、硬件适配以及前沿算法支持方面的能力。

三、模型支持更新（Models）

v0.9.4 新增与扩展了大量前沿模型与多模态模型支持，覆盖文本、视觉及多任务场景：

• • Falcon H1
• • Kimi-VL
• • GLM-4.5V
• • Gemma3n
• • Granite4
• • Qwen3-2507
• • MiniCPM-V 4.0
• • Intern-S1-mini
• • Seed-OSS
• • MiniCPM-V 4.5
• • InternVL-3.5
• • ERNIE-4.5-Text
• • ERNIE-4.5-VL
• • Ling-V2
• • Qwen3-VL
• • Qwen3-Omni
• • Hunyuan-mt
• • GLM-4.6V
• • Ministral 3
• • VibeThinker
• • MiMo-V2-Flash
• • MiniMax-M1
• • MiniMax-M2

该版本在多模态、视觉语言建模和新一代通用模型支持方面达到了新的高度。

四、总结

代码地址：github.com/hiyouga/LlamaFactory

LlamaFactory v0.9.4不只是一次常规更新，而是一次承前启后的关键版本：

• • 告别 2025，面向 2026 全面进化
• • Python、工具链与训练体系全面升级
• • 覆盖最新算法、硬件能力与模型生态
• • 继续坚持“简单 + 高效”的 LLM 微调理念

如果你正在使用或计划使用 LlamaFactory 进行大模型训练与微调，v0.9.4 是一个值得重点关注和升级的版本。

告别 2025，下一站，2026。

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