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单卡15分钟微调Qwen3.5-4B做端侧决策模型
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AI 综述
2026 年 10 月 13 日，AGI Hunt 报道，有开发者使用 Unsloth 对 Qwen3.5-4B 进行微调，得到一个风格化决策模型。据该报道，微调在单张 A100 上 15 分钟跑完 4 个 epoch，模型准确率从 30% 提升到 80%。报道同时称，该模型可在 4GB 显存条件下于本地运行，用来玩 Flappy Bird——即训练依托单卡短时间完成，推理则落到显存门槛较低的端侧设备。报道将其定位为面向端侧的决策模型：以参数量较小的 Qwen3.5-4B 配合轻量微调，承担具体场景下的决策任务，而非依赖通用大模型。目前该事件仅见这一篇报道，未披露数据集规模、评测方法及更细的硬件配置等信息。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AGI Hunt单卡 15 分钟微调 Qwen3.5-4B 做决策模型，4GB 显存本地玩 Flappy Bird
开发者用 Unsloth 微调 Qwen3.5-4B 得到风格化决策模型，在单张 A100 上 15 分钟跑完 4 个 epoch，准确率从 30% 提升到 80%。
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