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. 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. 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. 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. 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。