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# モデル

- [DeepSeek-V4.1-Flash: ローカル実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/deepseek-v4.1-flash.md): Unsloth GGUFとEngramのn-gramオフロードを使って、DeepSeek-V4.1-Flash-1017をローカルで実行します。
- [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ためのガイド。
- [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。
- [Flint: ローカル実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/flint.md): Unsloth Dynamic GGUFs、Unsloth Desktop、llama.cpp を使って Recursive Flint をローカルで実行します。
- [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。
- [Meta Muse Spark Open - ローカル実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/muse-spark-open.md): Metaの新しいMuse Spark Openモデルの実行方法を学びましょう。
- [NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt: ローカル実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/nemotron-3.5-bolt.md): Unsloth GGUFsを使ってNemotron 3.5 Boltをローカルで実行します。
- [Qwen-Image-2.1: ローカルでの実行方法](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/qwen-image-2.1.md): Unsloth の FP8 と GGUF 量子化で Qwen-Image-2.1 をローカル実行します。
- [EmbeddingGemma 2 - ローカル実行](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/embeddinggemma-2.md): EmbeddingGemma 2 をローカルで実行し、Unsloth でモデルをファインチューニングします。
- [Unsloth でローカルに Decision Models を実行・提供する：Laya + Jev API](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/decision-laya.md): Unsloth を使って decision models をローカルで提供・実行します。
- [NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL: ローカル実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/nemotron-3.5-super-vl.md): Unsloth GGUFsを使ってNemotron 3.5 Super VLをローカルで実行します。
- [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版をデバイス上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: ローカル実行ガイド](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: ローカル実行ガイド](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): デバイス上でGLM-4.7-Flashをローカル実行・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): Qwen3-Coder-30B-A3B-Instructと480B-A35BをUnslothのDynamic量子化を使ってローカル実行します。
- [MiniMax-M2.5: 実行ガイド](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: ローカル実行ガイド](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 - 実行ガイド](https://unsloth.ai/docs/jp/moderu/tutorials/devstral-2.md): Mistral Devstral 2モデルのローカル実行ガイド: 123B-Instruct-2512とSmall-2-24B-Instruct-2512。
- [Ministral 3 - 実行ガイド](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および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！
- [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方法を紹介します！
- [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を使って自分のデバイスで大規模言語モデル（LLM）を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用の1.58ビット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 Quantsと標準的なIMatrix Quants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量子化を使って、Phi-4の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): バグ修正を施し、無限生成なしでQwQ-32Bを効果的に実行する方法 + GGUF。
- [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。また、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。
- [GLM-5.3 - ローカル実行方法](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。
- [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): 新しいQwen3.5 LLMを、Medium: Qwen3.5-35B-A3B、27B、122B-A10B、Small: Qwen3.5-0.8B、2B、4B、9B、397B-A17Bを含めて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を実行し、ファインチューニングする方法！
- [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): OpenAI gpt-ossをGRPOで学習し、ローカルまたはColabで2048を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 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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