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# モデル

- [Qwen3.8 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen3.8.md): Qwen3.8-27B を含む Qwen3.8 の量子化モデルをローカル環境で実行するガイド。
- [Muse Glimmer - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/muse-glimmer.md): Meta の新しい Muse Glimmer 30B モデルの実行方法を学びます。
- [Muse Glimmer ファインチューニングガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/muse-glimmer/train.md): Unsloth で Meta の Muse Glimmer 30B モデルを学習します。
- [DeepSeek-V4: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/deepseek-v4.md): DeepSeek-V4-Pro-0813 と DeepSeek-V4-Flash-0731 を自分のデバイスでローカル実行しましょう！
- [Kimi K3 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/kimi-k3.md): Kimi K3 の量子化モデルをローカル環境で実行するガイド。
- [大規模言語モデル（LLM）チュートリアル](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials.md)
- [Qwen3 - 実行とファインチューニングの方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/qwen3-how-to-run-and-fine-tune.md): Unsloth と Dynamic 2.0 量子化モデルを使って Qwen3 をローカルで実行・ファインチューニングする方法を学びます
- [Qwen3-VL: 実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/qwen3-how-to-run-and-fine-tune/qwen3-vl-how-to-run-and-fine-tune.md): Unsloth を使って Qwen3-VL をローカルでファインチューニングし、実行する方法を学びます。
- [Qwen3-2507: ローカル実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/qwen3-how-to-run-and-fine-tune/qwen3-2507.md): Qwen3-30B-A3B-2507 と 235B-A22B の Thinking / Instruct 版を自分のデバイスでローカル実行しましょう！
- [MiniMax-M2.7 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/minimax-m27.md): MiniMax-M2.7 LLM を自分のデバイスでローカル実行しましょう！
- [GLM-5: ローカルでの実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/glm-5.md): Z.ai の新しい GLM-5 モデルを自分のローカルデバイスで実行しましょう！
- [Kimi K2.5: ローカルでの実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/kimi-k2.5.md): Kimi-K2.5 を自分のローカルデバイスで実行するためのガイド！
- [GLM-4.7-Flash: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/glm-4.7-flash.md): GLM-4.7-Flash を自分のデバイスでローカル実行し、ファインチューニングしましょう！
- [Gemma 3 - 実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/gemma-3-how-to-run-and-fine-tune.md): llama.cpp、Ollama、Open WebUI 上で Unsloth の GGUF を使って Gemma 3 を効果的に実行する方法と、Unsloth でファインチューニングする方法を学びます！
- [Gemma 3n: 実行とファインチューニングの方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/gemma-3-how-to-run-and-fine-tune/gemma-3n-how-to-run-and-fine-tune.md): Google の新しい Gemma 3n を Dynamic GGUF で llama.cpp、Ollama、Open WebUI 上でローカル実行し、Unsloth でファインチューニングしましょう！
- [Qwen3-Coder: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/qwen3-coder-how-to-run-locally.md): Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct と 480B-A35B を Unsloth Dynamic 量子化でローカル実行します。
- [MiniMax-M2.5: 実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/minimax-m25.md): MiniMax-M2.5 を自分のデバイスでローカル実行しましょう！
- [DeepSeek-OCR 2: 実行とファインチューニングの方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/deepseek-ocr-2.md): DeepSeek-OCR-2 をローカルで実行・ファインチューニングする方法のガイド。
- [GLM-4.7: ローカルでの実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/glm-4.7.md): Z.ai の GLM-4.7 モデルを自分のローカルデバイスで実行する方法のガイド！
- [ComfyUI で Qwen-Image-2512 をローカル実行する方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/qwen-image-2512.md): ComfyUI を使って Qwen-Image-2512 を自分のローカルデバイスで実行するためのステップバイステップチュートリアル。
- [stable-diffusion.cpp で Qwen-Image-2512 を実行するチュートリアル](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/qwen-image-2512/stable-diffusion.cpp.md): stable-diffusion.cpp で Qwen-Image-2512 を使うためのチュートリアル。
- [Devstral 2 - 実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/devstral-2.md): Mistral Devstral 2 モデル（123B-Instruct-2512 と Small-2-24B-Instruct-2512）のローカル実行ガイド。
- [Ministral 3 - 実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/ministral-3.md): Mistral Ministral 3 モデルをデバイス上でローカル実行またはファインチューニングするためのガイド
- [DeepSeek-OCR: 実行とファインチューニングの方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/deepseek-ocr-how-to-run-and-fine-tune.md): DeepSeek-OCR をローカルで実行・ファインチューニングする方法のガイド。
- [Kimi K2 Thinking: ローカル実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/kimi-k2-thinking-how-to-run-locally.md): Kimi-K2-Thinking と Kimi-K2 を自分のローカルデバイスで実行するためのガイド！
- [GLM-4.6: ローカル実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/glm-4.6-how-to-run-locally.md): Z.ai の GLM-4.6 と GLM-4.6V-Flash モデルを自分のローカルデバイスで実行する方法のガイド！
- [Qwen3-Next: ローカル実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/qwen3-next.md): Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct と Thinking 版をデバイス上でローカル実行しましょう！
- [FunctionGemma: 実行とファインチューニングの方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/functiongemma.md): FunctionGemma をデバイスやスマートフォン上でローカルに実行・ファインチューニングする方法を学びます。
- [DeepSeek-V3.1: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/deepseek-v3.1-how-to-run-locally.md): DeepSeek-V3.1 と Terminus を自分のローカルデバイスで実行する方法のガイド！
- [DeepSeek-R1-0528: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/deepseek-r1-0528-how-to-run-locally.md): Qwen3 を含む DeepSeek-R1-0528 を自分のローカルデバイスで実行する方法のガイド！
- [Liquid LFM2.5: 実行とファインチューニングの方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/lfm2.5.md): LFM2.5 Instruct と Vision をデバイス上でローカル実行し、ファインチューニングしましょう！
- [Magistral: 実行とファインチューニングの方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/magistral-how-to-run-and-fine-tune.md): Magistral をご紹介 - Mistral の新しい推論モデルです。
- [IBM Granite 4.0](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/ibm-granite-4.0.md): llama.cpp、Ollama 上で Unsloth GGUF を使って IBM Granite-4.0 を実行する方法と、ファインチューニングの方法！
- [Llama 4: 実行とファインチューニングの方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/llama-4-how-to-run-and-fine-tune.md): 標準量子化と比べて精度を回復できる Dynamic GGUF を使って、Llama 4 をローカルで実行する方法。
- [Grok 2](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/grok-2.md): xAI の Grok 2 モデルをローカルで実行しましょう！
- [Devstral: 実行とファインチューニングの方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/devstral-how-to-run-and-fine-tune.md): Small-2507 と 2505 を含む Mistral Devstral 1.1 を実行・ファインチューニングします。
- [Docker でローカル LLM を実行する方法: ステップバイステップガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/how-to-run-llms-with-docker.md): Docker と Unsloth を使って大規模言語モデル（LLM）を自分のローカルデバイスで実行する方法を学びます。
- [DeepSeek-V3-0324: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/deepseek-v3-0324-how-to-run-locally.md): 精度を回復できる Dynamic 量子化を使って DeepSeek-V3-0324 をローカルで実行する方法
- [DeepSeek-R1: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/deepseek-r1-how-to-run-locally.md): llama.cpp を使って DeepSeek-R1 向けの 1.58-bit Dynamic 量子化を実行する方法ガイド。
- [DeepSeek-R1 Dynamic 1.58-bit](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/deepseek-r1-how-to-run-locally/deepseek-r1-dynamic-1.58-bit.md): Unsloth の Dynamic GGUF 量子化と標準 IMatrix 量子化の性能比較表をご覧ください。
- [Phi-4 Reasoning: 実行とファインチューニングの方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/phi-4-reasoning-how-to-run-and-fine-tune.md): Unsloth と Dynamic 2.0 量子化モデルを使って Phi-4 reasoning モデルをローカルで実行・ファインチューニングする方法を学びます
- [QwQ-32B: 効果的な実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/qwq-32b-how-to-run-effectively.md): バグ修正と無限生成防止済みの GGUF を使って、QwQ-32B を効果的に実行する方法。
- [Cogito v2.1: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/cogito-v2-how-to-run-locally.md): Cogito v2.1 LLM は、IDA で学習された世界最強クラスのオープンモデルのひとつです。v1 は 70B、109B、405B、671B の 4 サイズで提供されており、ハードウェアに最適なサイズを選べます。
- [Inkling - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/inkling.md): Thinking Machine Labs の Inkling マルチモーダルモデルをローカルで実行する方法を学びます。
- [Qwen3.6 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen3.6.md): 新しい Qwen3.6-27B と 35B-A3B モデルをローカルで実行しましょう！
- [Gemma 4 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gemma-4.md): E2B、E4B、26B A4B、31B を含む Google の新しい Gemma 4 モデルをローカルで実行しましょう。
- [Gemma 4 QAT](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gemma-4/qat.md): E2B、E4B、12B、26B-A4B、31B を含む Google Gemma 4 QAT モデルをローカルで実行します。
- [Gemma 4 ファインチューニングガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gemma-4/train.md): Google の Gemma 4 を Unsloth で学習します。
- [NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/nemotron-3.5.md)
- [GLM-5.2 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/glm-5.2.md): Z.ai の新しい GLM-5.2 モデルをローカルハードウェアで実行しましょう！
- [Kimi K2.7 Code - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/kimi-k2.7-code.md): Kimi K2.7 Code を自分のローカルデバイスで実行するためのステップバイステップガイド。
- [MTP モデルの実行方法: マルチトークン予測ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/mtp.md)
- [DiffusionGemma - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/diffusiongemma.md)
- [MiniMax M3 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/minimax-m3.md): MiniMax M3 LLM を自分のデバイスでローカル実行しましょう！
- [Qwen3.5 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen3.5.md): Medium: Qwen3.5-35B-A3B、27B、122B-A10B、Small: Qwen3.5-0.8B、2B、4B、9B、397B-A17B を含む新しい Qwen3.5 LLM を自分のローカルデバイスで実行しましょう！
- [Qwen3.5 ファインチューニングガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen3.5/fine-tune.md): Unsloth で Qwen3.5 LLM をファインチューニングする方法を学びます。
- [Qwen3.5 GGUF ベンチマーク](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen3.5/gguf-benchmarks.md): Unsloth Dynamic GGUF の性能と、perplexity、KL divergence、MXFP4 の分析を確認しましょう。
- [Kimi K2.6 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/kimi-k2.6.md): Kimi-K2.6 を自分のローカルデバイスで実行するためのステップバイステップガイド。
- [NVIDIA Nemotron 3 Ultra - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/nemotron-3-ultra.md): Nemotron-3-Ultra-550B-A55B を自分のデバイスでローカル実行しましょう！
- [NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/nemotron-3-nano-omni.md): Nemotron-3-Nano-Omni-30B-A3B を自分のデバイスでローカル実行し、ファインチューニングしましょう！
- [Mistral 3.5 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/mistral-3.5.md): Mistral 3.5 モデルをデバイス上でローカル実行またはファインチューニングするためのガイド
- [IBM Granite 4.1 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/ibm-granite-4.1.md): Unsloth GGUF を使って IBM Granite-4.1 を実行する方法と、ファインチューニングの方法！
- [GLM-5.1 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/glm-5.1.md): Z.ai の新しい GLM-5.1 モデルを自分のローカルデバイスで実行しましょう！
- [Qwen3-Coder-Next: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen3-coder-next.md): Qwen3-Coder-Next をデバイス上でローカル実行するためのガイド！
- [NVIDIA Nemotron 3 Nano - 実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/nemotron-3.md): NVIDIA Nemotron 3 Nano をデバイス上でローカル実行し、ファインチューニングしましょう！
- [NVIDIA Nemotron-3-Super: 実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/nemotron-3/nemotron-3-super.md): NVIDIA Nemotron-3-Super-120B-A12B をデバイス上でローカル実行し、ファインチューニングしましょう！
- [gpt-oss: 実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune.md): OpenAI の新しいオープンソースモデルを実行・ファインチューニングしましょう！
- [gpt-oss 強化学習](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune/gpt-oss-reinforcement-learning.md)
- [チュートリアル: RL で gpt-oss を学習する方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune/gpt-oss-reinforcement-learning/tutorial-how-to-train-gpt-oss-with-rl.md): GRPO を使って OpenAI gpt-oss を学習し、ローカルまたは Colab 上で 2048 を自律的に打ち負かす方法を学びます。
- [チュートリアル: gpt-oss をファインチューニングする方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune/tutorial-how-to-fine-tune-gpt-oss.md): Unsloth を使って OpenAI gpt-oss をローカルで学習する方法を段階的に学びます。
- [長文コンテキストの gpt-oss 学習](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune/long-context-gpt-oss-training.md)


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