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# Unsloth Desktop の紹介

Unsloth Desktopは、Mac、Windows、Linux向けの無料のオープンソースアプリです。

<h2 align="center"><strong>Unsloth Desktop のご紹介</strong></h2>

<p align="center"><strong>Unsloth Desktop（ベータ）</strong> 無料の、 <strong>オープンソースの</strong> 自分のローカルハードウェア上でAIモデルを実行・学習するためのアプリです。macOS、Windows、Linuxで利用できます。</p>

<p align="center">Unslothなら、LLMの実行・学習・デプロイができます、 <strong>拡散</strong> 画像/動画、 <strong>MLX</strong>、GGUF、音声モデル。</p>

<p align="center"><a href="https://unsloth.ai/download" class="button primary" data-icon="down-to-bracket">ダウンロード</a><a href="/docs/jp/desktop.md#feature-deep-dive" class="button secondary" data-icon="sparkles">機能</a><a href="https://github.com/unslothai/unsloth" class="button secondary" data-icon="github">GitHub</a></p>

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{% column %}

{% endcolumn %}

{% column width="83.33333333333333%" %}

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHTlw8oO7wDIYyGqilty0%2Funsloth%20qwen3.8%20final.png?alt=media&#x26;token=b8b32558-d0c8-4de8-bedf-7ad10e2c4c4a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="8.333333333333314%" %}

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<h2 align="center"><strong>機能</strong> ✨</h2>

<p align="center"><strong>機能の詳細解説で、すべての機能をご覧ください：</strong> <a href="#feature-deep-dive" class="button primary">機能の詳細解説 -></a></p>

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">カバー画像</th></tr></thead><tbody><tr><td><h3>高精度なツール呼び出し</h3></td><td>50%精度が向上した自己修復型のツール呼び出しと、安全なコード実行を利用できます。 <strong>並列チャット</strong> もサポートされています。</td><td><a href="/docs/jp/shii/studio/chat.md">Chat with models</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLL8RSnAuc7XdutjAVD4n%2Fcode%20exec.png?alt=media&#x26;token=566a7385-69e0-46db-a022-bef8e2cad677">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLL8RSnAuc7XdutjAVD4n%2Fcode%20exec.png?alt=media&#x26;token=566a7385-69e0-46db-a022-bef8e2cad677</a></td></tr><tr><td><h3>拡散画像/動画</h3></td><td>Qwen-Image-2.1 のような画像/動画拡散モデルを実行・学習できます<strong>,</strong> MiniMax H3を、より高速な推論で。</td><td><a href="#image-and-video-generation">#image-and-video-generation</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHD8yIrQN6pS7qCNYMVxp%2Ffklrfklf.gif?alt=media&#x26;token=9e7daea2-c9cc-404c-af53-325833224c94">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FHD8yIrQN6pS7qCNYMVxp%2Ffklrfklf.gif?alt=media&#x26;token=9e7daea2-c9cc-404c-af53-325833224c94</a></td></tr><tr><td><h3>エージェントをローカル化</h3></td><td>Claude Code や Codex のようなエージェントツールにローカルLLMを接続し、 <strong>モデルの切り替えが可能です。</strong></td><td><a href="/docs/jp/tong-he/unsloth-start.md">Unsloth Start</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FaXmr0nHDKoSkhX6ESjLz%2Fclaude%20code%20image.png?alt=media&#x26;token=67e609e9-b329-4c19-9e4d-2aed0fe34f9c">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FaXmr0nHDKoSkhX6ESjLz%2Fclaude%20code%20image.png?alt=media&#x26;token=67e609e9-b329-4c19-9e4d-2aed0fe34f9c</a></td></tr><tr><td><h3>無制限のWeb検索</h3></td><td>無制限で、プライベートかつ安全なWeb検索とディープリサーチを利用できます</td><td><a href="/docs/jp/shii/studio.md#web-search-upgraded">Unsloth Studio</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F6hy8X5V7FVW0NSWJfQAj%2Fwebsearch%20nice.png?alt=media&#x26;token=8a02b6ac-3c85-484f-9bc7-f7d3eee24cd9">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F6hy8X5V7FVW0NSWJfQAj%2Fwebsearch%20nice.png?alt=media&#x26;token=8a02b6ac-3c85-484f-9bc7-f7d3eee24cd9</a></td></tr><tr><td><h3>最新モデルを実行</h3></td><td>最新の Qwen3.8-27B、MiniMax-H3、Muse Glimmer、Kimi K3 モデルを見つけ、管理し、学習できます。</td><td><a href="/docs/jp/moderu/tutorials.md">Complete LLM Directory</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FTSjv63MOktgx6PbgHAi2%2Fmodel%20hub%20models.png?alt=media&#x26;token=b884e283-ff8b-4d4c-b4cb-7864d4335aa0">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FTSjv63MOktgx6PbgHAi2%2Fmodel%20hub%20models.png?alt=media&#x26;token=b884e283-ff8b-4d4c-b4cb-7864d4335aa0</a></td></tr><tr><td><h3><strong>どこでもデプロイ</strong></h3></td><td>ローカルネットワーク上でモデルを提供するか、安全なCloudflare HTTPSや <a href="/docs/jp/ji-chu/lan.md">LAN</a>.</td><td><a href="/docs/jp/ji-chu/cloudflaretounslothniyorunarimtoakusesuderkarullmwodokokarademosuru.md">Serve Models with HTTPS</a></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FJDIIEQ8fFZy2g5snC2kp%2Fcloudflare%20url.png?alt=media&#x26;token=aadb42b5-16f0-42d1-8059-c2611e7cd931">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FJDIIEQ8fFZy2g5snC2kp%2Fcloudflare%20url.png?alt=media&#x26;token=aadb42b5-16f0-42d1-8059-c2611e7cd931</a></td></tr></tbody></table>

<h2 align="center"><strong>始めましょう</strong> 🦥</h2>

<p align="center">Unsloth は <strong>Tauriベースの</strong> アプリです。インストールして、モデルをダウンロードし、チャットを始めましょう！</p>

<p align="center"><strong>Unsloth Desktop をダウンロード：</strong><a href="https://unsloth.ai/download/mac" class="button primary" data-icon="apple">macOS</a><a href="https://unsloth.ai/download/windows" class="button primary" data-icon="windows">Windows</a><a href="https://unsloth.ai/download/linux" class="button primary" data-icon="linux">Linux と WSL</a></p>

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{% endcolumn %}

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### Unsloth Desktop をインストール <a href="#install-jan" id="install-jan"></a>

1. ダウンロード [Unsloth Desktop](https://unsloth.ai/download)
2. アプリをインストール： [macOS](/docs/jp/meru/install/mac.md), [Windows](/docs/jp/meru/install/windows-installation.md), [Linux](/docs/jp/meru/install/linux.md)
3. アプリを起動
   {% endstep %}

{% step %}

### モデルを選択

上部の「モデルを選択」ドロップダウンまたは「Model hub」タブを開き、デバイスに合うモデルと量子化を選んでダウンロードしてください。完了したら、すぐにチャットを開始できます。設定は不要です。

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLMeRGP8AuuS5X4LA27kS%2FScreenshot%202026-08-08%20at%207.46.09%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=16c3dfbb-3c98-47a2-9be3-ce77f3e9b806" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}

### Unsloth の準備ができました

チャットするには、メッセージを入力して Enter を押してください。

* **ツールを接続：** [Claude Code](/docs/jp/ji-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-chu/codex.md), [Web検索](/docs/jp/shii/studio/chat.md#advanced-web-search), [MCP](/docs/jp/ji-chu/mcp.md) など
* **モデルを学習：** テキスト、拡散、 [埋め込み](/docs/jp/ji-chu/embedding-finetuning.md)、その他
* **メディアを生成：** 作成・学習 [画像](/docs/jp/ji-chu/diffusion-image.md)、動画、 [TTS](/docs/jp/ji-chu/text-to-speech-tts-fine-tuning.md) ローカルで

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FTSjv63MOktgx6PbgHAi2%2Fmodel%20hub%20models.png?alt=media&#x26;token=b884e283-ff8b-4d4c-b4cb-7864d4335aa0" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}
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<h2 align="center"><strong>機能の詳細解説 ⭐</strong></h2>

<p align="center">Unsloth Desktop のすべての機能をご覧ください：</p>

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FmIpCCk1g8Y0K45dltuRc%2FScreenshot%202026-08-12%20at%202.06.00%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=b3408f39-9bab-41c3-834c-51692e1e4587" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666686%" %}

## <i class="fa-shield">:shield:</i> 権限を管理

Unsloth は、Claude Code や Codex と同様に、ツール呼び出しを使用するすべてのモデルに対して権限制御を提供します。つまり、あなたの許可なしに、モデルや Unsloth がファイルにアクセス、変更、編集したり、インターネットを使用したりすることはできません。

必要なアクセス権のレベルを選択できます。Unsloth はシステムを保護するために安全な環境内でツールを実行することもできますし、必要であればファイルに直接アクセスして編集することも許可できます。
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{% column width="41.666666666666664%" %}

## <i class="fa-globe-pointer">:globe-pointer:</i> **どのエンドポイントでも。あらゆるツールを。**

Unsloth は、推論環境とワークフローの間の障壁を取り除きます。モデルが Unsloth の推論機能で動いていても、独自のリモート OpenAI 互換エンドポイントで動いていても、Web検索、コード実行、ディープリサーチなど、Unsloth のすべてのツールにアクセスさせることができます。
{% endcolumn %}

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FOTsFpguwJsfJMum5rWr0%2FScreenshot%202026-08-16%20at%202.35.13%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=e566f3f9-3012-467d-8163-0fbbba3de7ba" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FlzR5PrKmc1UT3jVlWOjm%2Fmobile_studio1_cropped(1).gif?alt=media&#x26;token=3df768c6-07d8-40c6-9c02-a881547d44bd" alt="" width="180"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666686%" %}

## <i class="fa-comment">:comment:</i> どこからでもモデルにアクセス

ローカルで提供するか、Unsloth の無料の [Cloudflareトンネル](/docs/jp/ji-chu/cloudflaretounslothniyorunarimtoakusesuderkarullmwodokokarademosuru.md)経由で HTTPS で公開できます。 **スマートフォン**、ノートPC、その他どこからでも実行状況を確認できます。

アプリをネットワークにバインドするには `-H 0.0.0.0`、または HTTPS 用の無料 Cloudflare トンネルを開いてください。
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## <i class="fa-terminal">:terminal:</i> コード実行

失敗を自動で検出・修復・再試行する自己修復型のツール呼び出しにより、最大 50% 精度の高いツール呼び出しを実現します。

Bash と Python を安全な環境で実行できます。Unsloth は、ループを減らすためのより信頼性の高い呼び出し終了、より優れた修復、XML 漏れを防ぐための重複排除を提供します。
{% endcolumn %}

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F2vV1as2G5j736pz8F6Eq%2Fcode%20exec%20vid.gif?alt=media&#x26;token=17eaa810-9901-4ac0-9de5-4a3e62616ccd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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{% endcolumns %}

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{% column width="41.66666666666667%" %}

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FcMQ75NHKaf3xosAL87cq%2Fremote-lan-settings2.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-wifi">:wifi:</i> ローカルネットワークで提供

Unsloth を Wi‑Fi または有線ネットワークに接続して [LAN 経由で Unlosth を提供](/docs/jp/ji-chu/lan.md)通信はネットワーク外に出ないため遅延が少なく、インターネットがまったくなくても動作します。

押して **開始** の **LANアクセス** カードで、または次で起動： `-H 0.0.0.0`.
{% endcolumn %}

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{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-image">:image:</i> **画像・動画生成**

NVIDIA B200 上の MiniMax-H3 FP8 では、960×544、124フレーム、8ステップの生成が 70 秒超から **13秒**。次で生成： [Qwen-Image-2.1](/docs/jp/moderu/qwen-image-2.1.md)**,** FLUX、Z-Image、LTX、Wan、およびファインチューニング済み LoRA アダプター。

既存画像の変換、インペイント、拡張、アップスケール、参照、編集ができます。
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FYKI8L9axIJ7OVPOzCRv1%2Fimage%20diffusion.gif?alt=media&#x26;token=9925f476-2eba-4809-abc8-5b812c1e52ca" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="8.333333333333325%" %}

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{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-rectangle-api">:rectangle-api:</i> API でモデルを提供

次を使えます： `unsloth run` コマンドで、次のようなモデルを提供できます： [Qwen3.8](/docs/jp/moderu/qwen3.8.md) また、コンテキストサイズ、GPUレイヤー、スレッド、サンプリング、ネットワーク、ツール設定など、あらゆる設定を変更できます。詳細は次をご覧ください： [APIドキュメント](/docs/jp/ji-chu/api.md).
{% endcolumn %}

{% column width="49.99999999999999%" %}
Qwen3.8 で Unsloth API を使う例をご覧ください：

{% code overflow="wrap" %}

```bash
unsloth run --model unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF-GGUF:UD-Q4_K_XL
    --temp 1.0 \
    --top-p 0.95 \
    --top-k 20 \
    --min-p 0.0 \
    --chat-template-kwargs '{"reasoning_effort":"medium"}'
```

{% endcode %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-image">:image:</i> 最新モデルを使う

今後登場するモデルを含め、ほぼすべてのモデルを実行・学習できます。Qwen3.8、Gemma、Meta、NVIDIA、GLM などのモデルは Day Zero サポートが期待できます。これはすべて llama.cpp と Hugging Face のおかげであり、私たちもエコシステムに還元できることを誇りに思っています。
{% endcolumn %}

{% column width="49.99999999999999%" %}

<table data-card-size="large" data-column-title-hidden data-card-wrap="false" data-view="cards"><thead><tr><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">カバー画像</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><h3>Qwen3.8</h3></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FSQJGLfV6lTdcvKUuBsjC%2Fqwen3.8%20logo.png?alt=media&#x26;token=7942746b-409d-4064-8e66-221fceb920dd">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FSQJGLfV6lTdcvKUuBsjC%2Fqwen3.8%20logo.png?alt=media&#x26;token=7942746b-409d-4064-8e66-221fceb920dd</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/qwen3.8.md">Qwen3.8-27B</a></td></tr><tr><td><h4>Meta Muse Glimmer</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fnbdjif7yfvvH1j6aBmpS%2FMuse%20glimmer%20logo%20final.png?alt=media&#x26;token=5031f9dc-c257-4488-95be-856e1ea31ec8">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fnbdjif7yfvvH1j6aBmpS%2FMuse%20glimmer%20logo%20final.png?alt=media&#x26;token=5031f9dc-c257-4488-95be-856e1ea31ec8</a></td><td></td></tr><tr><td><h4>Kimi K3</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FwCzVjy7Q6EQLthkUuZqk%2Fkimik3%20logo.png?alt=media&#x26;token=945dfb54-9c25-4539-9138-e23f841ca168">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FwCzVjy7Q6EQLthkUuZqk%2Fkimik3%20logo.png?alt=media&#x26;token=945dfb54-9c25-4539-9138-e23f841ca168</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/kimi-k3.md">Kimi K3 </a></td></tr><tr><td><h4>DeepSeek V4</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FYCbdIeMsEQmDJoyii4tl%2Fdeepseek%20v4%20logo.png?alt=media&#x26;token=0d1ec333-bcbd-4ecb-8891-5393a1c5bb0a">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FYCbdIeMsEQmDJoyii4tl%2Fdeepseek%20v4%20logo.png?alt=media&#x26;token=0d1ec333-bcbd-4ecb-8891-5393a1c5bb0a</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/deepseek-v4.md">DeepSeek-V4-Flash</a></td></tr><tr><td><h4>Qwen3.6</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fdy7z03AUFzXHKqqOY7kC%2Fqwen3.6%20logo.png?alt=media&#x26;token=a894c047-a9ea-4f9c-824a-be86ec81f54d">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fdy7z03AUFzXHKqqOY7kC%2Fqwen3.6%20logo.png?alt=media&#x26;token=a894c047-a9ea-4f9c-824a-be86ec81f54d</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/qwen3.6.md">Qwen3.6</a></td></tr><tr><td><h4>GLM-5.2</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FmbYXj0v0p5zbeESPDYUr%2Fglm52.png?alt=media&#x26;token=0cb4ae58-d249-403a-9fb5-72e9e93f8da9">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FmbYXj0v0p5zbeESPDYUr%2Fglm52.png?alt=media&#x26;token=0cb4ae58-d249-403a-9fb5-72e9e93f8da9</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/glm-5.2.md">GLM-5.2</a></td></tr><tr><td><h4>Gemma 4</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FkEjWOJqBWCtIN9Cg6CdI%2FGemma%204%20landscape.png?alt=media&#x26;token=57d3f596-dae8-4eab-80e6-0847794ffc8d">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FkEjWOJqBWCtIN9Cg6CdI%2FGemma%204%20landscape.png?alt=media&#x26;token=57d3f596-dae8-4eab-80e6-0847794ffc8d</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/gemma-4.md">Gemma 4</a></td></tr><tr><td><h4>MiniMax M3</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FsaXyQq0XeFuudTK5ZEGw%2Fminimaxm3.png?alt=media&#x26;token=4af28954-abd2-4163-a0fe-ed4e42e25d2f">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FsaXyQq0XeFuudTK5ZEGw%2Fminimaxm3.png?alt=media&#x26;token=4af28954-abd2-4163-a0fe-ed4e42e25d2f</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/minimax-m3.md">MiniMax M3</a></td></tr><tr><td><h4>DiffusionGemma</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FQNex1tTcNU8rPfsa1Pja%2Fdiffusiongemma%20logo.png?alt=media&#x26;token=37e9fa55-c003-4877-9519-d1687ce48322">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FQNex1tTcNU8rPfsa1Pja%2Fdiffusiongemma%20logo.png?alt=media&#x26;token=37e9fa55-c003-4877-9519-d1687ce48322</a></td><td><a href="/docs/jp/moderu/diffusiongemma.md">DiffusionGemma</a></td></tr></tbody></table>
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{% endcolumn %}

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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FZmacD0fexC9rfEGFjsY4%2Fdeepresearch-unsloth.gif?alt=media&#x26;token=c885223e-6776-4267-aac9-70c4a2f8b83c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-magnifying-glass">:magnifying-glass:</i> ディープリサーチ

通常検索は回答のためにWebを利用し、モデルがまだ考えている間に行われます。

ディープリサーチはまず計画を立て、最適な情報源を検索し、その後すべての引用付きで詳細なレポートを生成します。
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## <i class="fa-cloud">:cloud:</i> プロバイダーを接続

Unsloth を ChatGPT/Codex サブスクリプションに直接接続できます。

OpenAI、Anthropic、Ollama、llama.cpp、vLLM などのモデルを実行できます。

ツール呼び出し、画像生成、 [プロンプトキャッシュ](https://sites.gitbook.com/preview/site_mXXTe/~/revisions/KsWgqmEjr66G4kYiZdG8#prompt-caching) をサポートした同じ Unsloth チャットインターフェースを、ローカルモデルとクラウドモデルで使用できます。トークン使用量を削減しつつ、OpenAI のようなプロバイダー固有の機能を維持します [Web検索](https://sites.gitbook.com/preview/site_mXXTe/~/revisions/KsWgqmEjr66G4kYiZdG8#web-search-and-thinking) および [コード実行](https://sites.gitbook.com/preview/site_mXXTe/~/revisions/KsWgqmEjr66G4kYiZdG8#code-execution).
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{% embed url="<https://github.com/user-attachments/assets/70456395-e016-4273-8256-35adb206267e>" %}
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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FO8pfkKOJeIjxnBdKgtO8%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=5932d6f2-ff7e-4ea5-8ac4-46da1b294a66" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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## <i class="fa-image">:image:</i> **拡散モデルを学習**

SDXL、FLUX.2、Qwen-Image、Z-Image 向けの LoRA アダプターを自分の画像で学習できます。Unsloth でキャプションを付け、ランクを選んで、学習を開始するだけです。完了したらエクスポートして、推論用にモデルを Unsloth に再読み込みできます。
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## <i class="fa-flask">:flask:</i> コードなしで学習

PDF、CSV、JSON を入れるだけで始められます。LoRA、フルファインチューニング、事前学習に対応。すべて 2倍高速、VRAM 70%削減、精度低下なし。マルチGPUや最新モデルも動作します。

テキスト、拡散、 [音声](/docs/jp/ji-chu/text-to-speech-tts-fine-tuning.md) および [画像](/docs/jp/ji-chu/vision-fine-tuning.md) モデルに対応しています！
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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FD7qpbGJLY5YMv0E0QgrB%2Ftrainingrun_LLM-unsloth.gif?alt=media&#x26;token=feb766a7-1a7b-4f47-b5f4-b38e3a0d1470" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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<figure><img src="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FiMHF9Mmbt4BstcwHwfzY%2FScreenshot%202026-08-11%20at%205.24.10%E2%80%AFAM.png?alt=media&#x26;token=b8390a91-32bc-4831-bba3-4f05a3f47d7e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666666%" %}

## <i class="fa-microphone">:microphone:</i> 音声の書き起こし/生成

Unsloth で音声を完全にローカルで生成、ファインチューニング、または書き起こしできます。テキスト読み上げ、音声認識、Whisper、Qwen3-ASR など、何でも対応！
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{% column width="41.66666666666667%" valign="middle" %}

## <i class="fa-alien-8bit">:alien-8bit:</i> エージェントを接続

[Unsloth Start](/docs/jp/tong-he/unsloth-start.md) を使うと接続できます [Claude Code](/docs/jp/ji-chu/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-chu/codex.md) やその他のエージェントをローカルモデルに次を介して接続できます： `unsloth start` コマンド。

Unsloth を起動し、モデルを読み込み、プロジェクトフォルダを開いてから、次を実行：

```bash
unsloth start claude
```

{% endcolumn %}

{% column width="49.99999999999997%" %}

<table data-card-size="large" data-column-title-hidden data-card-wrap="false" data-view="cards"><thead><tr><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">カバー画像</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><h4>Claude Code</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FT8nv3UJzIrcxmjSn8OfW%2Fclaude-code.webp?alt=media&#x26;token=811f9635-7321-427c-a11e-29a40e49e376">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FT8nv3UJzIrcxmjSn8OfW%2Fclaude-code.webp?alt=media&#x26;token=811f9635-7321-427c-a11e-29a40e49e376</a></td><td><a href="/docs/jp/ji-chu/claude-code.md">Claude Code</a></td></tr><tr><td><h4>Codex</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLxRuVHEBYywquhRGBYu0%2Fcodex%20only%20logo.png?alt=media&#x26;token=7faa9cbd-090a-45dc-9d5e-acb1a9591f27">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FLxRuVHEBYywquhRGBYu0%2Fcodex%20only%20logo.png?alt=media&#x26;token=7faa9cbd-090a-45dc-9d5e-acb1a9591f27</a></td><td><a href="/docs/jp/ji-chu/codex.md">OpenAI Codex</a></td></tr><tr><td>VS Code</td><td><a href="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FsBmg9gZ062wIQDAuibJ7%2Fvscode-card.png?alt=media&amp;token=1659960f-0876-4469-a6a7-7408e7a6570a">vscode-card.png</a></td><td><a href="/docs/jp/tong-he/vs-codederkaruaimoderuwosuru.md">Run models in VS Code</a></td></tr><tr><td><h4>OpenCode</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FlCi6Ab4f2qLlNj2EWGL0%2Fopencodelogo.png?alt=media&#x26;token=6118773e-5392-4718-a431-a50157a34cbe">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FlCi6Ab4f2qLlNj2EWGL0%2Fopencodelogo.png?alt=media&#x26;token=6118773e-5392-4718-a431-a50157a34cbe</a></td><td><a href="/docs/jp/tong-he/opencode.md">OpenCode</a></td></tr><tr><td><h4>Hermes Agent</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F6ysPTzsXIO5diu4vOTCh%2Fimages.jpeg?alt=media&#x26;token=5cc58141-69eb-4450-8214-7a8421fbe2a5">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F6ysPTzsXIO5diu4vOTCh%2Fimages.jpeg?alt=media&#x26;token=5cc58141-69eb-4450-8214-7a8421fbe2a5</a></td><td><a href="/docs/jp/tong-he/hermes-agent.md">Hermes Agent</a></td></tr><tr><td><h4>Unsloth API</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FoRer1Vbuh9wSPTawz0ey%2Funsloth%20api%20long%20logo.png?alt=media&#x26;token=860a8143-9d59-466b-abed-6ea7d67e51fd">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FoRer1Vbuh9wSPTawz0ey%2Funsloth%20api%20long%20logo.png?alt=media&#x26;token=860a8143-9d59-466b-abed-6ea7d67e51fd</a></td><td><a href="/docs/jp/ji-chu/api.md">Unsloth API</a></td></tr><tr><td><h4>OpenClaw</h4></td><td><a href="https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FAd5uo6LjavtBrrKZfwZ3%2Fopenclaw-hero-light.png?alt=media&#x26;token=3097e40f-e80c-4c9c-8efc-02ecf5530ef6">https://3215535692-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FAd5uo6LjavtBrrKZfwZ3%2Fopenclaw-hero-light.png?alt=media&#x26;token=3097e40f-e80c-4c9c-8efc-02ecf5530ef6</a></td><td><a href="/docs/jp/tong-he/openclaw.md">OpenClaw</a></td></tr></tbody></table>
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<h2 align="center"><strong>デモ動画</strong></h2>

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=_1hgTTuber4>" %}
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<h2 align="center">よくある質問</h2>
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#### 私のデータを収集しますか？

テレメトリはありません。Unsloth は、アプリが何に対応しているか分かるように GPU の種類とデバイスを検出します。アプリは完全オフラインで動作できます。

#### すでにダウンロード済みのモデルは使えますか？

はい、自動的に検出されます。見つからない場合は、独自のカスタムフォルダを指定できます。

#### 推論が時々遅くなるのはなぜですか？

Web検索、コード実行、ツール呼び出しの修復には時間がかかります。これらをオフにすると、速度は他の llama.cpp アプリと同等になるはずです。それでも遅いですか？ GitHub issue を開いてください。
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{% column width="41.66666666666667%" %}

#### GPUのみですか？

いいえ。Unsloth は多様な CPU、Mac などの環境で動作します。

#### OpenAI互換APIをサポートしていますか？

はい。次をご覧ください： [APIガイド](/docs/jp/ji-chu/api.md)。また、次への接続もサポートしています： [クラウドモデル](/docs/jp/tong-he/connections.md) または Anthropic や OpenAI などの他のAPI。

#### Unsloth はどのデバイスをサポートしていますか？

Unsloth は Mac、Windows、Linux、WSL を含むすべてのOSに対応し、NVIDIA、Intel、AMD、Mac の GPU/CPU をサポートしています。ただし、古いハードウェアは十分にサポートされない場合があります。
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ローンチに参加してくださった NVIDIA と Hugging Face に心から感謝します。Unsloth Desktop の初期ベータテスターの皆さまにも感謝します。皆さまの時間とフィードバックに深く感謝しています。また、インスピレーションを与えてくれた Jan にも、そして Unsloth Desktop を可能にしたインフラを提供してくれた llama.cpp、PyTorch、stablediffusion.cpp、open model labs にも感謝します。
{% endcolumn %}

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