Unsloth AI 推出革命性FP8精度强化学习，现可在消费级GPU（如RTX 40、50系列）上运行。Qwen3-1.7B模型仅需5GB显存即可实现FP8 GRPO训练，极大降低门槛。通过与PyTorch合作，FP8 RL推理速度提升1.4倍，显存占用减少60%，支持最长12倍上下文长度，打破传统强化学习在显存和速度上的瓶颈。

这意味着，强化学习的最重计算环节——推理，能高效地几乎占据整个训练流程（占比96%），Unsloth通过vLLM引擎和TorchAO的FP8动态量化技术，实现了无精度损失的高效推理和训练结合。FP8训练精度与BF16相近，且在多模型多任务测试中表现稳定。

FP8训练采用权重共享技术，显著节省显存，使得更大的批量训练和更长的推理序列成为可能。此外，Unsloth支持自动FP8量化加载，用户只需一行代码即可启用，兼容多种GPU和主流大模型如Llama、Gemma、Mistral等。

强烈推荐尝试Unsloth的FP8强化学习功能，体验前所未有的效率与节省。详细教程与演示笔记本已公开，助力开发者快速上手：docs.unsloth.ai/new/fp8-reinforcement-learning

这不仅是技术的突破，更是AI普及与民主化的重要里程碑。未来，FP8将成为强化学习和大模型微调的新标准。拥抱FP8，释放算力极限，开启更智能的AI时代。