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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です。
- [Qwen3.8ファインチューニングガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen3.8/train.md): Unslothを使ってQwen3.8-27Bをファインチューニングする方法を学びましょう。
- [Qwen3.8-Flash-Next: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen3.8-next.md): Qwen3.8-Flash-Nextをローカルで実行するためのガイドです。
- [GLM-5.3-Flash: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/glm-5.3-flash.md): Z.aiによる新しいGLM-5.3-Flash、別名ox-alphaモデルを実行します。
- [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！
- [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しょう
- [Qwen3-VL: 実行方法ガイド](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および実行する方法を学びましょう。
- [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版および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です！
- [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をデバイス上でローカル実行・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上で当社の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しょう！
- [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、llama.cpp、Ollama、Open WebUI上でDynamic GGUFを使ってローカル実行し、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): Unsloth Dynamic量子化モデルを使って、Qwen3-Coder-30B-A3B-Instructと480B-A35Bをローカルで実行します。
- [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です。
- [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です！
- [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を自分のデバイスで実行するためのステップごとのチュートリアルです。
- [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です。
- [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）をローカルで実行するためのガイドです。
- [Ministral 3: 実行方法ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/ministral-3.md): Mistral Ministral 3モデルを自分のデバイス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です
- [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です。
- [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です！
- [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です！
- [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版と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しょう。
- [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です！
- [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です！
- [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に実行・ファインチューニングします！
- [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へようこそ - 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やOllama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): 標準的な量子化と比べて精度を回復する当社のDynamic GGUFを使って、Llama 4をローカルで実行する方法です。
- [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：ステップごとのガイド](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しょう。
- [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): 精度を回復するDynamic量子化モデルを使って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ビットDynamic量子化モデルを実行する方法のガイドです。
- [DeepSeek-R1 Dynamic 1.58ビット](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/deepseek-r1-how-to-run-locally/deepseek-r1-dynamic-1.58-bit.md): UnslothのDynamic GGUF量子化モデルと標準的なIMatrix量子化モデルのパフォーマンス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と当社のDynamic 2.0量子化モデルを使って、Phi-4推論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しょう
- [QwQ-32B: 効果的な実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/qwq-32b-how-to-run-effectively.md): バグ修正済みで、終わりのない生成を避けつつGGUFを使ってQwQ-32Bを効果的に実行する方法です。
- [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1つです。v1は70B、109B、405B、671Bの4サイズがあり、ハードウェアに最適なサイズを選べます。
- [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す。
- [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。
- [GLM-5.3 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/glm-5.3.md): Z.ai の新しい GLM-5.3 モデルを実行します。
- [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モデルを実行する方法を学びましょう。
- [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。
- [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しょう。
- [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！
- [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ためのガイドです。
- [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ごとのガイドです。
- [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を使ってQwen3.5 LLMをファインチューニングする方法を学びましょう。
- [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の分析をご覧ください。
- [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)
- [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ごとのガイドです。
- [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をデバイス上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をデバイス上でローカル実行・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モデルを自分のデバイス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です
- [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です！
- [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・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・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のgpt-ossを学習し、2048をローカルまたはColab上で自律的に打ち負かす方法を学びましょう。
- [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): OpenAIのgpt-ossをUnslothでローカルに学習する方法を、ステップごとに学びましょう。
- [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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