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：
- 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。 - 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。 - 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 - 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。
