> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://unsloth.ai/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu.md). # モデル - [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と当社のDynamic 2.0量子化を使って、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・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版とInstruct版を、デバイス上でローカル実行！ - [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！ - [GLM-5: ローカル実行方法ガイド](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！ - [Kimi K2.5: ローカル実行方法ガイド](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をデバイス上でローカル実行・ファインチューニング！ - [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！ - [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す！ - [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！ - [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をローカルデバイスで実行する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を使用する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、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 - [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版とThinking版をデバイス上でローカル実行！ - [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・ファインチューニング！ - [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、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): 標準的な量子化より精度を回復できる当社の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！ - [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): Mistral Devstral 1.1を、Small-2507と2505を含めて実行・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): 精度を回復する当社の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 Quantを実行する方法のガイド。 - [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 Quantと標準的なIMatrix Quant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と当社のDynamic 2.0量子化を使って、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を回避する方法、そして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一つです。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。 - [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！ - [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！ - [Gemma 4 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gemma-4.md): Googleの新しいGemma 4モデルを、E2B、E4B、26B A4B、31Bを含めてローカルで実行します。 - [Gemma 4 QAT](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gemma-4/qat.md): Google Gemma 4のQATモデルを、E2B、E4B、12B、26B-A4B、31Bを含めて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。 - [DeepSeek-V4: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/deepseek-v4.md): DeepSeek-V4-Flashを自分の端末でローカル実行！ - [Inkling - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/inkling.md): Thinking Machine LabsのマルチモーダルモデルInklingをローカルで実行する方法を学びましょう。 - [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を自分のローカル端末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！ - [Qwen3.5 - ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen3.5.md): MediumのQwen3.5-35B-A3B、27B、122B-A10B、SmallのQwen3.5-0.8B、2B、4B、9B、397B-A17Bを含む新しいQwen3.5 LLMを自分のデバイスでローカル実行！ - [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の分析を確認します。 - [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！ - [NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni - ローカル実行方法](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！ - [Mistral 3.5 - ローカル実行方法](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 - [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！ - [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を自分のデバイス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を自分のデバイスでローカル実行・ファインチューニング！ - [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を自分のデバイスでローカル実行・ファインチューニング！ - [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！ - [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): OpenAI gpt-ossをGRPOで学習し、2048を自律的にローカルまたはColab上で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、ステップごとに学びます。 - [長文コンテキストでのgpt-oss学習](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/gpt-oss-how-to-run-and-fine-tune/long-context-gpt-oss-training.md) --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://unsloth.ai/docs/jp/moderu.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `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. 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.