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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> は無料の <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では、LLM、 <strong>拡散</strong> 画像/動画、 <strong>MLX</strong>、GGUFおよび音声モデルを実行・学習できます。</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>

{% columns %}
{% 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%高精度で、自己修復するツール呼び出しと、安全なコード実行を利用できます。 <strong>並列チャット</strong> もサポートしています。</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にする</h3></td><td>モデルの切り替えで、ローカルLLMをClaude CodeやCodexのようなエージェントツールに接続できます。 <strong>。</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でモデルを提供するか、安全なCloudflare HTTPS経由でどこからでも公開できます。あるいは <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><tr><td><h3>ブラウザー作業を自動化</h3></td><td>ローカルモデルでウェブサイトを閲覧し、フォームに入力し、HTMLやMarkdownファイルを編集できます。</td><td><a href="/docs/jp/ji-chu/browser-use.md">Browser Use</a></td><td><a href="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2FzhE2GoFhk9BCtAOTRGTv%2FUNITY.png?alt=media&amp;token=62eb3c3c-07ab-4573-89aa-b38f13f9c56c">UNITY.png</a></td></tr><tr><td><h3>サンドボックスでコードを実行</h3></td><td>モデルがPythonやシェルコマンドを実行する際に、アクセスできるファイルを制御できます。</td><td></td><td><a href="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F2iRfQj6vgVZMOlaxqbpw%2Fpermissiosn.png?alt=media&amp;token=be5c3741-cfdc-4897-af58-61cb25244604">permissions_preview.png</a></td></tr></tbody></table>

<h2 align="center"><strong>始める</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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{% column width="16.666666666666664%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="66.66666666666667%" %}
{% stepper %}
{% step %}

### 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. 次のために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、デバイスに合った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、設定不要でチャットを始められます。

<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の準備が整いました

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)、などをファインチューニング
* **メディアを生成：** 作成して学習 [画像](/docs/jp/ji-chu/diffusion-image.md)、動画、 [TTS](/docs/jp/ji-chu/text-to-speech-tts-fine-tuning.md) をローカルで

<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 %}
{% endcolumn %}

{% column width="16.666666666666657%" %}

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{% endcolumns %}

<h2 align="center"><strong>機能の詳細解説 ⭐</strong></h2>

<p align="center">Unsloth Desktopが提供するすべてをご覧ください：</p>

{% columns %}
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<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2Fldc7VD59ml1oehg5BnQh%2FScreenshot%202026-11-06%20at%204.17.46%E2%80%AFAM.png?alt=media&amp;token=0419060d-9185-46f7-a549-99148d16d3dc" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666686%" %}

## <i class="fa-shield">:shield:</i> 権限 + サンドボックス

Claude CodeやCodexと同様に、Unslothは [サンドボックス化](/docs/jp/shii/studio/unsloth-niokerusandobokkusu.md) と、ツール呼び出しを使用するあらゆるモデルに対する権限制御を提供します。これにより、モデルもUnslothも、あなたの許可なしにファイルへアクセス・変更・編集したり、インターネットにアクセスしたりできません。

アクセスレベルはあなたが制御できます。安全なサンドボックスでツールを実行してファイルを保護することも、ファイルへの直接アクセスを許可することもできます。
{% endcolumn %}

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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。どんなツールでも。**

[Unsloth API](/docs/jp/ji-chu/api.md) 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の推論で動作していても、独自のリモートOpenAI互換エンドポイントで動作していても、Web検索、コード実行、ディープリサーチなどを含むUnslothの充実したツール群にアクセスさせることができます。
{% 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%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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{% column width="41.666666666666664%" %}

## <i class="fa-browsers">:browsers:</i> ブラウザー利用

[Unsloth Browser Use](/docs/jp/ji-chu/browser-use.md) により、ローカルモデルがウェブサイトを自動で開く/編集する、リンクをクリックする、フォームに入力することができます。さらに、PDFの読み取り、コードやMarkdownファイルの編集、HTMLやReactページのテストも、人の介入なしで行えます。\
チャットの+メニューから有効にして、モデルがあなたの横で作業する様子を見てください。
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

<figure><img src="https://735611837-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FxhOjnexMCB3dmuQFQ2Zq%2Fuploads%2F8Xa5PBm1A0z8sBwSyISH%2FUI%20pack%20adventure.gif?alt=media&amp;token=76fd0e06-482f-45d3-831b-2597387f8100" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
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{% column width="8.333333333333332%" %}

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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%2FlzR5PrKmc1UT3jVlWOjm%2Fmobile_studio1_cropped(1).gif?alt=media&#x26;token=3df768c6-07d8-40c6-9c02-a881547d44bd" alt="" width="180"><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}

{% column width="41.666666666666664%" %}

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

Unslothの無料の [Cloudflareトンネル](/docs/jp/ji-chu/cloudflaretounslothniyorunarimtoakusesuderkarullmwodokokarademosuru.md)経由で、ローカルまたはHTTPSで提供できます。 **スマートフォン**、ノートPC、あるいはあなたがいる場所のどこからでも実行結果を確認できます。

アプリをネットワークにバインドするには `-H 0.0.0.0`を使うか、無料のCloudflareトンネルを開いてHTTPSで公開します。
{% endcolumn %}

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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%高精度なツール呼び出しを実現します。

BashとPythonを [サンドボックス](https://unsloth.ai/docs/new/studio/sandboxing-in-unsloth)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漏れを防ぐ重複排除を提供します。
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

<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>
{% endcolumn %}

{% column %}

{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

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{% column width="8.333333333333332%" %}

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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上でUnslothを提供](/docs/jp/ji-chu/lan.md)できます。通信はネットワーク外に出ないため低遅延で、インターネットなしでも動作します。

押して **開始** を **LANアクセス** カードで、または `-H 0.0.0.0`.
{% endcolumn %}

{% column width="8.333333333333336%" %}

{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

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{% column %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-image">:image:</i> **画像と動画の生成**

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**に短縮されました。 [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したLoRAアダプタで生成できます。

既存の画像を変換、インペイント、拡張、高解像度化、参照、編集できます。
{% 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%" %}

{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

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

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

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

次を使用できます `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) 。コンテキストサイズ、GPUレイヤー、スレッディング、サンプリング、ネットワーク、ツール設定を含む、あらゆる設定を変更できます。詳細は [APIドキュメント](/docs/jp/ji-chu/api.md).
{% endcolumn %}

{% column width="49.99999999999999%" %}
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

今後登場するものも含め、ほぼすべてのモデルを実行・学習できます。Qwen3.8、Gemma、Meta、NVIDIA、GLM、Gemma系モデルなどに対して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への還元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>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
{% column %}

{% 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%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Webを使って回答を行い、モデルがまだ考えている最中に実行されます。

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、すべての引用を含む詳細なレポートを作成します。
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{% column width="8.33333333333334%" %}

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

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{% column width="41.66666666666666%" %}

## <i class="fa-cloud">:cloud:</i> プロバイダーを接続

UnslothをChatGPT/Codexの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。

同じUnslothのチャットUIを、ローカルモデルとクラウドモデルの両方で使えます。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、OpenAIのようなプロバイダーネイティブ機能を維持しながらトークン使用量を削減できます [Web検索](https://sites.gitbook.com/preview/site_mXXTe/~/revisions/KsWgqmEjr66G4kYiZdG8#web-search-and-thinking) と [コード実行](https://sites.gitbook.com/preview/site_mXXTe/~/revisions/KsWgqmEjr66G4kYiZdG8#code-execution).
{% endcolumn %}

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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>
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

## <i class="fa-image">:image:</i> **拡散モデルを学習**

自分の画像でSDXL、FLUX.2、Qwen-Image、Z-ImageのLoRAアダプタを学習できます。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。その後はエクスポートして、推論用にモデルをUnslothへ読み戻せます。
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{% column width="41.66666666666666%" %}

## <i class="fa-flask">:flask:</i> コード不要で学習

PDF、CSV、JSONを読み込んで始められます。LoRA、フルファインチューニング、事前学習。すべて2倍高速、VRAM 70%削減、精度低下なし。マルチGPUと最新モデルにも対応しています。

テキスト、拡散、 [音声](/docs/jp/ji-chu/text-to-speech-tts-fine-tuning.md) と [画像](/docs/jp/ji-chu/vision-fine-tuning.md) モデルに対応しています！
{% 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%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> 音声の文字起こし/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、または文字起こしできます。テキスト読み上げ、音声認識、Whisper、Qwen3-ASRなど、何でも対応！
{% endcolumn %}

{% column width="8.333333333333336%" %}

{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% columns %}
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{% endcolumn %}

{% 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) では、 [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次の経由でローカルモデルに接続できます `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、次を実行してください：

```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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{% endcolumns %}

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{% endcolumn %}

{% column width="83.33333333333334%" %}

<h2 align="center"><strong>動画デモ</strong></h2>

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=_1hgTTuber4>" %}
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{% endcolumn %}

{% column width="83.33333333333334%" %}

<h2 align="center">よくある質問</h2>
{% endcolumn %}

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{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

#### 私のデータは収集されますか？

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を把握できるように、GPUの種類とデバイスを検出します。アプリは完全にオフラインで実行できます。

#### すでにダウンロードしたモデルは使えますか？

はい、自動的に見つかります。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。

#### なぜ推論が遅くなることがあるのですか？

Web検索、コード実行、ツール呼び出しの修復にはすべて時間がかかります。それらをオフにすれば、速度は他のllama.cppアプリと同程度になります。それでも遅いですか？ GitHubでissueを開いてください。
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

#### GPUのみですか？

いいえ。Unslothは、CPU、Macなど幅広い構成で動作します。

#### OpenAI互換APIをサポートしていますか？

はい。 [APIガイド](/docs/jp/ji-chu/api.md)をご覧ください。さらに、 [クラウドモデル](/docs/jp/tong-he/connections.md) や、AnthropicやOpenAIなどの他のAPIにも接続できます。

#### 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をサポートし、NVIDIA、Intel、AMD、MacのGPU/CPUに対応しています。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。
{% endcolumn %}

{% column %}

{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

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{% column width="8.333333333333332%" %}

{% endcolumn %}

{% column width="83.33333333333333%" %}
NVIDIAとHugging Faceが私たちのローンチに参加してくれたことに、心から感謝します。また、Unsloth Desktopの初期ベータテスターの皆さんにも感謝します。皆さんの時間とフィードバックに本当に感謝しています。さらに、Janのインスピレーション、そしてUnsloth Desktopを実現するための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 %}

{% column width="8.333333333333321%" %}

{% endcolumn %}
{% endcolumns %}


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://unsloth.ai/docs/jp/desktop.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
