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# Unsloth Desktopのご紹介

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を使えば、LLMを実行・学習・デプロイでき、 <strong>拡散</strong> 画像/動画、 <strong>MLX</strong>、GGUF、音声モデルに対応しています。</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>

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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>機能の詳細は、こちらのFeature Deep Diveでご覧ください：</strong> <a href="#feature-deep-dive" class="button primary">Feature Deep Dive -></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> にも対応しています。</td><td><a href="/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md">Studio Chat</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>MiniMax H3のような画像/動画拡散モデルを、より高速な推論で実行・学習できます。</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</h3></td><td>ローカルLLMをClaude CodeやCodexのようなエージェントツールに <strong>モデルの切り替え</strong></td><td><a href="/docs/jp/lian-xie/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検索と高度なリサーチを利用できます</td><td><a href="/docs/jp/xin-zhe/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>Qwen3.8-27B、MiniMax-H3、Muse Glimmer、Kimi K3など最新モデルの検出、管理、学習ができます。</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、Cloudflareの安全なHTTPS経由で、あるいは <a href="/docs/jp/ji-ben/lan.md">LAN</a>.</td><td><a href="/docs/jp/ji-ben/cloudflaretounslothdenarimtoakusesuwoidokokarademorkarullmwosuru.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、会話を始めましょう！</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%" %}

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{% 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. 次の環境向け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ます。完了したら、そのまま会話を始められます。セットアップは不要です。

<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

会話するには、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-ben/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-ben/codex.md), [Web検索](/docs/jp/xin-zhe/studio/chat.md#advanced-web-search), [MCP](/docs/jp/ji-ben/mcp.md) など
* **モデルを学習：** テキスト、拡散、 [埋め込み](/docs/jp/ji-ben/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-ben/diffusion-image.md)、動画、 [TTS](/docs/jp/ji-ben/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 %}
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<h2 align="center"><strong>Feature Deep Dive ⭐</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> 権限を制御

UnslothはClaude CodeやCodexと同様に、ツール呼び出しを使うあらゆるモデルに対して権限管理を提供します。つまり、モデルとUnslothは、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、インターネットを使用したりできません。

必要なアクセス権のレベルを選べます。Unslothは安全な環境内でツールを実行してシステムを保護することもできますし、希望する場合はファイルへ直接アクセスして編集することも許可できます。
{% endcolumn %}

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{% column width="41.666666666666664%" %}

## <i class="fa-globe-pointer">:globe-pointer:</i> **任意のエンドポイント。すべてのツール。**

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の推論で動作していても、自分のOpenAI互換リモートエンドポイントで動作していても、Web検索、コード実行、高度なリサーチなどを含むUnslothの豊富な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 %}

{% column width="8.333333333333332%" %}

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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> どこでもモデルにアクセス

Unslothの無料の [Cloudflareトンネル](/docs/jp/ji-ben/cloudflaretounslothdenarimtoakusesuwoidokokarademorkarullmwosuru.md)経由でローカル提供、またはHTTPSで公開できます。 **スマートフォン**、ノートPC、あるいはどこにいても実行を確認できます。

次の方法でアプリをネットワークにバインド： `-H 0.0.0.0`、またはHTTPS用の無料Cloudflareトンネルを開きます。
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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。

安全な環境でBashとPythonを実行できます。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 %}

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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>
{% endcolumn %}

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{% endcolumns %}

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<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Unslothを提供し](/docs/jp/ji-ben/lan.md)ます。通信はネットワークの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。

押してください **開始** を **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。FLUX、Z-Image、LTX、Wan、そしてファインチューニング済みLoRAアダプターで生成できます。

既存の画像を変換、インペイント、拡張、アップスケール、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%" %}

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{% endcolumns %}

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{% 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

次を使えます `unsloth run` コマンドで次のようなモデルを提供： [Qwen3.8](/docs/jp/moderu/qwen3.8.md) コンテキストサイズ、GPUレイヤー、スレッド、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。詳しくは [APIドキュメント](/docs/jp/ji-ben/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

今後登場するものを含め、ほぼすべてのモデルを実行・学習できます。Qwen3.8、Gemma、Meta、NVIDIA、GLM、Gemma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、私たちはエコシステムへの還元にも誇りを持っています。
{% 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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{% endcolumns %}

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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> 高度なリサーチ

通常検索はWebを使って回答を得ており、モデルがまだ考えている間に行われます。

高度なリサーチは、まず計画を立て、最良のソースを検索し、その後すべての引用付きで詳細なレポートを作成します。
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{% column width="41.66666666666666%" %}

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

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。

ローカルモデルとクラウドモデルの両方で同じUnslothチャットインターフェースを使え、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) などのプロバイダ固有機能を保持しつつ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).
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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向けLoRAアダプターを学習できます。Unslothでキャプションを付け、ランクを選んで学習を押すだけです。その後、エクスポートしてモデルをUnslothに再読み込みし、推論に使えます。
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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を入れるだけで開始できます。LoRA、フルファインチューニング、事前学習。すべて2倍高速、VRAM70%削減、精度低下なし。マルチGPUと最新モデルにも対応。

テキスト、拡散、 [音声](/docs/jp/ji-ben/text-to-speech-tts-fine-tuning.md) と [画像](/docs/jp/ji-ben/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> 音声を書き起こす/生成する

Unslothで音声の生成、ファインチューニング、書き起こしを完全ローカルで行えます。テキスト読み上げ、音声認識、Whisper、Qwen3-ASRなど、何でもどうぞ！
{% endcolumn %}

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{% endcolumns %}

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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/lian-xie/unsloth-start.md) を使って [Claude Code](/docs/jp/ji-ben/claude-code.md), [Codex](/docs/jp/ji-ben/codex.md) や他のエージェントを `unsloth start` コマンド経由でローカルモデルに接続できます。

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-ben/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-ben/codex.md">OpenAI Codex</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/lian-xie/hermes-agent.md">Hermes Agent</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/lian-xie/openclaw.md">OpenClaw</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-ben/api.md">Unsloth API</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/lian-xie/opencode.md">OpenCode</a></td></tr></tbody></table>
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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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<h2 align="center">よくある質問</h2>
{% endcolumn %}

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{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

#### 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、アプリが何で動作す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済みのモデルを使えますか？

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。

#### 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。これらをオフにすれば、速度は他のllama.cppアプリと同等になります。それでも遅いですか？ GitHub issueを開いてください。
{% endcolumn %}

{% column width="41.66666666666667%" %}

#### GPUのみですか？

いいえ。Unslothは幅広いCPU、Macなどの構成で動作します。

#### OpenAI互換APIに対応していますか？

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

#### どのデバイスに対応していますか？

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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{% column width="83.33333333333333%" %}
今回の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。また、Unsloth Desktopの早期ベータテスターの皆さまにも、時間とフィードバックに深く感謝します。さらに、インスピレーションを与えてくれたJan、そしてUnsloth Desktopを可能にした基盤を提供してくれたllama.cpp、PyTorch、stablediffusion.cpp、open model labsにも感謝します。
{% endcolumn %}

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{% endcolumns %}


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

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`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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