博客 👾

支持选择多个聊天进行批量操作、回收站、Google EmbeddingGemma 和支持工具调用的 NVIDIA Nemotron-Nano-v2。

支持 ByteDance/Seed-OSS，改进的 Markdown 代码块和表格，错误修复。

改进 gpt-oss 应用内聊天工具调用可靠性，以及将 MoE 专家权重放置在 CPU 上的能力。

我们与 OpenAI 合作，确保 LM Studio 在发布当天支持本地运行 gpt-oss 模型 🎉

错误修复、UI 改进以及支持带工具的 Qwen3-Coder-480B-A35B。

支持 AMD 9000 系列 GPU 的 ROCm / Linux，模型加载错误修复，UI 改进，以及自动删除引擎依赖项以节省磁盘空间。

MCP 错误修复和改进，OpenAI 兼容 API 新流式传输选项和错误修复，改进 Mistral 模型的工具调用，以及 UI 优化。

从今天开始，在工作中使用 LM Studio 不再需要商业许可证。无需填写表格或联系我们。您和您的团队可以直接使用该应用！

LM Studio 0.3.17 新增：模型上下文协议 (MCP) 主机支持。将 MCP 服务器连接到应用并与本地模型一起使用。

利用 mlx-lm 和 mlx-vlm 在 LM Studio 的 mlx-engine 中实现统一的多模态 LLM 推理。

在 Mac、Windows 或 Linux 上，仅需 4GB 内存即可在 LM Studio 中本地运行精炼的 DeepSeek R1 0528 模型 (8B)。支持工具使用和推理。

社区预设的公开预览版，自动删除最近最少使用的运行时扩展包，以及一种将 LLM 用作文本嵌入模型的方法。

支持 CUDA 12，新的系统提示编辑器 UI，改进的工具使用 API 支持，以及社区预设的预览版。

多 GPU 设置的高级控制：启用/禁用特定 GPU，选择分配策略，将模型权重限制到专用 GPU 内存，等等。

LM Studio 0.3.13 支持 Google 最新的多模态模型 Gemma 3。在您的 Mac、Windows 或 Linux 机器上本地运行它。

RAG 的错误修复和文档分块速度改进

支持 LM Studio SDK (Python, TS/JS)，高级推测解码设置和错误修复

Python 和 TypeScript 的开发者 SDK 现已发布 1.0.0 版本。一个用于本地 AI 软件的可编程工具包。

使用 llama.cpp 和 MLX 进行推测解码可加快推理速度

空闲 TTL，运行时自动更新，支持 HF 仓库中的嵌套文件夹，以及聊天完成响应中独立的 reasoning_content。

在您的计算机上本地离线运行 DeepSeek R1 模型

DeepSeek R1 的思考 UI，LaTeX 渲染改进和错误修复

DeepSeek R1 支持和 llama.cpp 模型的 KV Cache 量化

Tool Calling API 测试版，新的安装程序/更新系统，并支持 Qwen2VL 和 QVQ（GGUF 和 MLX）

一个开源实用工具，用于将 Python 应用程序及其所有依赖项打包成基于 Python sitecustomize.py 的可移植、确定性格式。

无头模式、按需模型加载、服务器自动启动、从终端下载模型的 CLI 命令，以及支持 Apple MLX 的 Pixtral。

使用 MLX 在 Apple Silicon Mac 上实现超快高效的设备端 LLM 推理。

配置预设回来了！用户输入和系统提示的实时令牌计数也回来了。修复了许多错误。感谢社区贡献者，还增加了几种新的应用程序语言。

LM Studio 0.3.2 发布说明

LM Studio 0.3.1 发布说明

LM Studio 0.3.0 来了！内置（朴素）RAG、浅色主题、国际化、结构化输出 API、网络服务等等。

使用 LM Studio 在您的计算机上本地运行 Llama 3.1。

一个用于编写脚本和自动化本地 LLM 工作流的命令行工具。