Introducing Unsloth Desktop: the first local app to run & train models
✨Read more
Ctrlk
RedditDiscordGitHubNewsletter
For the complete documentation index, see llms.txt. This page is also available as Markdown.
RSSフィード

Unslothの更新

最新リリース、改善点、修正点をまとめたUnslothの変更履歴。

最新の変更を使用するには、 Unsloth を更新してください.

ブラウザ使用 + Qwen-Image-2.1-Turbo

モデルが Unsloth でブラウザを使えるようになりました。Browser use をオンにすると、モデルがページを開き、読み、クリックし、入力し、あなたが見ている間にスクロールできます。Qwen-Image-2.1-Turbo も登場し、わずか8ステップで画像を生成します。さらに、テキスト拡散LLMの学習、より高速な MoE GGUF、Mac での speculative decoding も含まれています。

ハイライト

  • ブラウザ使用。 ローカルモデルが Unsloth ブラウザを操作できます

  • Qwen-Image-2.1-Turbo: 8ステップで画像生成（2.5倍高速）。 ガイドを見る

  • テキスト拡散LLMを学習 DiffusionGemma、LLaDA、Dream など

  • 最大3倍高速な MoE GGUF VRAM より大きいものも

  • Mac での speculative decoding 最大2.8倍高速な MLX 応答を実現

完全なリリースノートQwen Image 2.1

独自の Decision モデルを学習

Unsloth で、任意のテキストまたは視覚LLMを Jev スタイルの Decision モデルに変換できるようになりました。判断精度は30%から80%に向上します。Decision モデルの学習、テスト、エクスポート、提供を Unsloth から直接行えます。さらに、ネイティブの ComfyUI モデル、拡散の改善、Desktop でのより良いブラウザも含まれています。

ハイライト

  • 任意のモデルを Jev スタイルの Decision モデルに変換します。 精度30%から80%

  • ComfyUI の拡散モデルを読み込み Unsloth 内でネイティブに

  • より高速で、より正確な拡散 INT8 ConvRot などを搭載

  • Desktop のより良いブラウザ 多くのバグ修正付き

  • サンドボックス化 Linux では Bwrap、Mac では Seatbelt、Windows では MXC を使用

完全なリリースノートDecision モデルガイド

EmbeddingGemma 2 + ブラウザ

このリリースでは Unsloth 内にブラウザが追加されました（browser use はまもなく対応予定）。そのため、ファイル、Webページ、モデルが書き込んだページがチャットのすぐ横で開きます。さらに、 EmbeddingGemma 2、Google の新しいマルチモーダル埋め込みモデルに加え、新しい Audio ページと、より低メモリな学習も追加されています。

ハイライト

  • チャットの横にあるブラウザ ファイル、Webページ、モデルが生成した HTML 用のタブとして

  • EmbeddingGemma 2: テキスト、コード、画像、動画、音声向けの Google の新モデルを実行・ファインチューニング ガイド

  • Audio ページ: Speak、Clone、Music、Transcribe、Edit、Separate、Convert を、70以上の GGUF モデルで

  • 複数のモデルを読み込んだままにする、さらに vLLM と SGLang エンジン（任意）も

  • サンドボックス モデルが実行するコード用。設定タブと Colab、Docker サポートも追加されました

  • ライブプレビュー 画像および動画生成中に

完全なリリースノートEmbeddingGemma 2

コマンドパレット + Desktop UI/UX

このリリースでは、ナビゲーションの改善、共有可能な実行設定、より分かりやすいエラー、より高速な Laya の判断、Decision API サポートの拡張、そして4-bit LoRA 学習の改善により、Unsloth Desktop をより高速で使いやすくしました。

  • Cmd/Ctrl+P のコマンドパレット と共有可能な GGUF 実行設定。

  • Laya の判断 最大4.1倍高速 ホスト型プロバイダー対応付き。

  • より分かりやすいエラー ロード/生成メッセージとログの改善付き。

  • 低メモリの 4-bit LoRA 学習 NVFP4、INT4、MXFP4 チェックポイント向け。

Desktop、チャット、モデル

  • モデルを読み込まずに GGUF 実行設定を共有できます。

  • 応答を継続し、HTMLキャンバスのエラーをチャット内で直接修正します。

  • モデル適合の警告、画像読み込み、デスクトップ操作が改善されました。

  • 追加 FastModel T5、T5Gemma、BART、Marian などのファインチューニング対応。

  • 追加 unsloth eval チェックポイントと LoRA アダプターの評価用。

  • マルチGPU学習と生成のサポートが改善されました。

4-bit チェックポイント学習

事前量子化済みチェックポイントは、元の圧縮済み重みを使って学習するようになり、精度を保ちながらメモリ使用量を削減します。

  • Qwen3.8-27B-NVFP4 は、72.9 GB ではなく 40.2 GB のピークメモリを使用します。

  • INT4 チェックポイントは、再量子化されずに圧縮されたまま維持されます。

  • Kimi-K2.7-Code と gpt-oss は、LoRA 学習中も圧縮済みのエキスパートを保持します。

Decision API、画像、プラットフォームの更新

  • Laya の Decision モデルは最大4.1倍高速に応答し、ホスト型プロバイダーは Connections 経由で利用できます。

  • 画像モデルはオフロード中も INT8/FP8 を保持し、より高速な生成を実現します。

  • Qwen-Image-2.1 は Radeon 8060S で 1536×1536 の画像を最大3.6倍高速に生成します。

  • RX 5000〜9000 GPU 向けの AMD Windows サポートを追加しました。

  • MLX サポートと Mac の LoRA エクスポートを PEFT または GGUF に更新しました。

完全なリリースノートLaya Decision モデルガイド

Laya Decision モデル + ライブラリ

Decision モデル、ドキュメントとメディアのための統合ライブラリ、ドキュメントビューア、Apple Silicon の多くの改善、Skills の作成、そして約4.5倍高速な画像・動画生成のサポートを追加しています。

  • 実行と提供 Decision モデル Laya（オープンソースの Jev）などを TypeSafe 互換API経由でローカル実行します。

  • Skills エディタ Desktop 上で Skills を直接作成、編集、削除するためのものです。

  • ModelScope Hugging Face を使えないユーザー向けにモデルのダウンロードが利用可能になりました

  • ドキュメントビューア PDF、Word、Excel、PowerPoint、チャット向け。

  • 新しい ライブラリ: 新しい ライブラリ タブからチャット、画像、動画、ファイルを管理できます。

  • Apple Silicon の改善 バッチ処理での提供、構造化出力、TurboQuant KV キャッシュを含みます。

  • 各GPUが受け取るモデル量を設定します。

  • より高速な画像 + 動画生成 約4.5倍高速な LTX-2.3 クリップと、1.7〜6.3倍高速な VAE デコードを実現。

完全なリリースノートLaya Decision モデルガイド

Qwen-Image-2.1 + Skills

Qwen-Image-2.1 を Unsloth でローカル実行できるようになりました！このリリースには、カスタム Agent Skills と、より簡単なチャット/プロジェクト管理も含まれています。さらに、推論ブロックが2倍高速化（60 FPS 対 30 FPS）、学習の信頼性向上、Linux のインストールと更新の改善も行われています。

Qwen-Image-1.2 ガイド

  • Qwen-Image-2.1 のサポート: 画像生成のために Qwen-Image-2.1 を Unsloth でローカル実行できます。

  • カスタム Agent Skills: タスク固有の skills を追加し、Claude Code や .agents フォルダから skills を再利用し、チャットで @.

  • よりスムーズなチャット体験: 長い推論ブロックが 30 FPS から 60 FPS に向上して描画されます。再設計された thinking UI、より滑らかなコードストリーミング、より信頼性の高いモデル読み込みとチャット設定を含みます。

  • チャットとプロジェクト管理がより簡単に: チャットをドラッグして、並べ替え、ピン留め、各プラットフォームのプロジェクト間へ移動できます。Projects ページからプロジェクト名、指示、フォルダを直接編集できます。

  • モデルとストレージの扱いが改善: Vision モデルは MCP ツールが返した画像を確認できます。ダウンロード済みモデルは重複取得せずに再利用でき、Settings からキャッシュの確認や消去もできます。

  • 学習とエクスポートの信頼性向上: 過去の学習実行を、正確な残り時間見積もり付きで再開できます。修正により、Hugging Face データセットのレシピ、列マッピング、分割/サブセット選択が改善されました。Hub へのアップロードでは、以前のエクスポートに残っていたファイルは除外されます。

  • Linux と AMD サポートの改善: Debian インストール向けのアプリ内更新、Ubuntu 24.04 以降向けのネイティブ ARM64 インストーラー、そして Unsloth Studio と JupyterLab を備えた新しい AMD ROCm Docker イメージ。

Docker + マルチユーザー + AMD サポート

マルチユーザーアカウント、RDNA1+2、FP8/INT8 拡散サポート、ARM64 CUDA Windows サポート、そして多くの学習、GRPO、推論の改善を含む、新しい更新済み Docker イメージをリリースします

ハイライト:

  • NVIDIA と AMD に対応した更新版 Docker: ガイド

  • 分離されたマルチユーザーアカウント: 設定 > アカウント

  • INT8/FP8 画像拡散推論: 2倍高速

  • 学習と推論のための ARM64 Windows CUDA サポート

  • GRPO: Qwen3.5 と最新 TRL/vLLM のサポート

  • AMD RDNA1 と RDNA2 のサポート

  • Windows の NVIDIA GPU 検出と復旧を改善

更新版 Docker イメージ

  • CUDA イメージと Studio のセットアップを更新し、同梱キャッシュを削除し、GPU ホスト上で Unsloth の学習パッチを復元しました。

  • Studio のデータは、アプリコードを固定しなくてもボリューム上に永続化されます。更新、生成パスワード、設定可能なポート、パッケージ保持が改善されました。

  • 対応 Linux ホスト向けに AMD ROCm イメージを追加しました。

マルチユーザーアカウント

  • アカウントを作成 設定 > アカウント ワンタイムのセットアップコードと個別のパスワードで。

  • 設定が一致すれば、アカウントは作業を分離しつつ、読み込まれたモデルを共有します。単一アカウントの動作は変更されません。

チャット + 推論

  • 待機中のプロンプトを編集、並べ替え、方向付けできます。ローカルモデルの読み込み中でも可能です。

  • GGUF の推論予算、調整可能なチャット幅、デスクトップスケーリング、コンパクトなコンポーザーを追加しました。

  • 長い推論の応答性、チャット履歴の保持、ツール生成のファイルと画像の扱いが改善されました。

ハードウェア + 推論

  • MLX に動画入力、任意の MoE とデコード最適化、より信頼性の高いマルチモーダルチャットが追加されました。

  • GGUF のメモリ見積もり、DGX Spark の扱い、NVIDIA 検出、NVLink チェック、ユーザー選択GPU順序が改善されました。

  • ネイティブな Windows ARM64 デスクトップパッケージングを追加しました、Qwen3.5 fast_inference、Ascend NPU 検出。

研究 + API

  • Deep Research は未完了のレポートをよりよく保持し、JSON 出力を処理し、証拠のない実行にフラグを付けます。スキャンされた PDF アップロードにはローカル OCR フォールバックが追加されます。

  • プロバイダーの推論制御、MCP 互換性、ツール呼び出し、ストリーミングエラー報告が改善されました。

  • 追加 /v1/chat/completions 動画入力と、インストール済み Ollama モデルへの API アクセス。

学習 + インストール

  • Data Recipes のデータセットダウンロードを追加し、16-bit のファインチューニングエクスポート、LoRA 保存、Hub への送信を修正しました。

  • データセット処理、学習メモリ見積もり、コンテナ終了時のチェックポイント保存が改善されました。コア修正には、正規化、RoPE、Q-GaLore、分散デバイス選択が含まれます。

  • Windows インストール、GPU パッケージ修復、依存関係キャッシュ、検証済みオフラインインストールが改善されました。

セキュリティ + ツール実行

  • 資格情報の保護とツール呼び出しの検証を強化し、サンドボックス外のファイルアクセスには承認要求を行います。

  • 対応 Linux および macOS ホストで、OS レベルのツールサンドボックス化のプレビューを追加しました。ネットワークアクセスは引き続き制限されません。自動モードでは、OS 分離が利用できない場合でも既存の保護策が維持されます。

Docker ガイド

2倍高速な Qwen3.8-Flash + GLM-5.3

実行 Qwen3.8-Flash-Next と GLM-5.3-Flash 最大 2倍高速 より高速なデコードと追加 MTP により、現在はデフォルトで有効です。このリリースにはさらに 170件以上の改善 が学習、チャット、ハードウェアサポート、API、パフォーマンス全体にわたって含まれています。

  • MTP によるより高速な Qwen と GLM の生成に加え、ツール使用の改善と推奨 Qwen 設定も含まれます。

  • 特に長い会話で、すべてのチャットの UI/UX の遅延が大幅に減少しました

  • 新しいサポート対象 MiniMax-Music3、Higgs、MOSS 音声モデル。進捗追跡とクリップ管理を含みます。

  • ローカルサーバーと接続済みプロバイダー全体で、モデルの読み込みがより信頼性の高いものになりました。

  • ツール呼び出し、返信、メディア、会話ブランチを保持するより安全なチャット編集。

  • マルチGPU学習、メモリへの収まり、モデル配置、GGUF エクスポートが改善されました。

  • AMD/ROCm のインストール、検出、GPU 互換性が強化されました。

  • MCP、Deep Research、OAuth、並列ツール呼び出し、エージェントワークフローの信頼性が向上しました。

  • 次のための OpenAI 互換 API を新規追加: 動画、音声、MLX 提供モデル.

  • デスクトップ更新、LAN ポート制御、ダウンロード、GPU メモリのクリーンアップが改善されました。

Qwen3.8-Flash-NextGLM-5.3-FlashGLM-5.3

Qwen3.8-Flash-Next + GLM-5.3

Qwen3.8-Flash-Next, GLM-5.3-Flash + GLM-5.3 が Unsloth でローカル実行できるようになりました！

  • Qwen3.8-Flash は 75GB RAM で実行できます

  • GLM-5.3-Flash は 102GB RAM + VRAM で実行できます

  • RAM オフロードが最大5倍高速

  • 繰り返し Auto Compaction が安定して動作するようになりました

  • 100件以上のチャット、信頼性、パフォーマンス改善

Qwen3.8-Flash-NextGLM-5.3-FlashGLM-5.3

Qwen3.8-Flash-Next

125B のマルチモーダル推論モデルと、Qwen4 のアーキテクチャの初期プレビュー。

  • 1-bit Dynamic GGUF は 75GB RAM またはユニファイドメモリで動作

  • テキストと画像で最大262Kコンテキスト

  • None、Low、Medium、Extra High の推論モード

  • Preserved Thinking により長いチャットでの一貫性が向上します

GLM-5.3-Flash

18B のアクティブパラメータを持つ 320B のマルチモーダルモデル。

  • 1-bit モデルは 102GB の RAM + VRAM 合計で実行できます

  • テキスト、画像、ドキュメントで最大100万コンテキスト

  • Low、High、Max の推論モード

  • コーディング、エージェント、視覚性能が改善されました

Unsloth の改善

  • 大きな GGUF は GPU とシステム RAM に自動で分割されます

  • 読み込み前にメモリ見積もりを確認

  • 切断後にチャットが復元されます

  • 複数画像の視覚サポートと MCP 画像サポートが改善されました

  • チャットを JSONL としてエクスポート

  • Auto Compaction 制御の改善

  • Linux、NVIDIA Wayland、AMD、Windows 向けの修正

新しいモデルを実行または学習するには、Unsloth Desktop をダウンロードできます:

Unsloth Desktop をダウンロード

Auto compaction + LAN アクセス

先週の Qwen3.8-27B と Unsloth Desktop へのサポート、ありがとうございました！私たちの 新しい v0.1.801-beta リリースでは、200件以上の PR を統合し、次のような多くの新機能と修正を導入しました:

  • Auto Compaction（実験的） コンテキスト上限を超える長いチャット用

  • リモート & LAN アクセス（プレビュー） Cloudflare リンクなしで簡単にネットワークアクセスするため

  • より高速なチャット - ストリーミング性能の向上、UI 遅延の削減、長い会話のより滑らかな動作。

  • 次への対応 カスタム llama.cpp ビルド. Cache RAM、Mmap、Mlock、Checkpoints、Spe Decoding KV Cache、Vision のオン/オフ切替

  • Unsloth Dynamic v3.0 がリリースされました。新しい Qwen3.8-27B Dynamic v3.0 GGUF は、他と比べてトップ1精度が10%以上高くなっています。Unsloth で動作します。

Auto compaction（実験的）

古いターンを検索可能なアーカイブへ移すことで、長いチャットがコンテキスト上限を超えられるようになりました。

  • 古いターンは必要な場合にのみ削除され、検索可能なままです。

  • 新しいコンテキストエポックにより、チャットを永続的に削ることなく想起精度が向上します。

  • 要約ではなく検索を使うことで、より高い精度を実現します。

リモート & LAN アクセス（プレビュー）

ネットワーク上の他デバイスから Unsloth にアクセスできます。

  • 新しいリモートアクセス設定。

  • LAN 制御、QRコード、自動起動オプション。

  • セキュリティのためデフォルトでは無効です。

チャットの改善

  • 長いチャットの高速化とスレッド処理の改善。

  • プロジェクトはチャット、ファイル、ワークスペースを整理します。

  • プロンプトのキュー、ショートカット、 edit_file、さらに優れたツールサポートを追加しました。

ハードウェア、推論、API

  • カスタム llama.cpp ビルドと Intel XPU のサポート。

  • より多くの推論制御（cache、mmap、mlock、checkpoints、speculative decoding、vision）。

  • GPU 検証、VRAM 処理、互換性が改善されました。

  • Responses API の構造化出力。

  • llama-server の復旧が改善されました。

Qwen3.8 を実行または学習するには、Unsloth Desktop をダウンロードできます:

Unsloth Desktop をダウンロード

Qwen3.8

Qwen3.8-27B と Qwen3.8-2.4T を Unsloth でローカル実行できるようになりました！

Unsloth Dynamic GGUF により 17GB RAM で実行できます。Qwen3.8-27B は Unsloth でファインチューニングすることもできます。Qwen3.8-27B は、そのサイズに対して圧倒的に最も強力なモデルです。NVFP4 量子化版もアップロードしました。

Qwen3.8 実行ガイドMuse Glimmer をファインチューニング

その他の Unsloth 更新には次が含まれます:

  • Qwen3.8-27B + 追加の llama-server 引数許可 + カスタム VRAM 切替

  • 外部プロバイダーに tool calling + tool サポート + Codex でのログインを追加

  • 高速 FP8 により MiniMax-H3 推論が10倍高速化（3分対30分）

  • GGUF の推論が10%高速化 + Bypass permissions を修正

  • 接続済み API プロバイダー 独自の Search または Unsloth Desktop の内蔵 Search とツールを使用できます。ツール結果はモデルに返されるため、モデルは複数ステップのタスクを続行できます。

  • Codex サブスクリプションでサインインし、Chat 内で Codex ツールを使用できます。

Qwen3.8 を実行または学習するには、Unsloth Desktop をダウンロードできます:

Unsloth Desktop をダウンロード

Unsloth Desktop の紹介

Unsloth Desktop のご紹介 🦥 - モデルをローカルで実行・学習できる初のデスクトップアプリです。 オープンソース。Mac、Windows、Linux で動作します

• MLX、拡散画像/動画、音声、GGUF をサポート • Claude Code と Codex をローカル LLM に接続 • 50%高精度、自己修復型のツール呼び出し + サンドボックス化されたコード実行 • CPU + マルチGPU 構成に対応 - NVIDIA、AMD、Intel、Mac • VRAM を70%削減してモデルを2倍高速に学習 • プライベート Web 検索、Deep Research、RAG、MCP + エクスポート（NVFP4、GGUF） • Unsloth の OpenAI 互換 API とクラウドモデルを使用 • LLM を安全にリモート展開し、どこからでもアクセス

今すぐ Unsloth Desktop をダウンロードできます:

Unsloth Desktop をダウンロード

Meta Muse Glimmer が登場！

Meta は、Meta Superintelligence Labs から初のオープンモデルである Muse Glimmer をリリースしました。Muse Glimmer は、Meta が構築した 30B パラメータの高密度モデルで、ローカルのエージェント作業とコーディングワークフロー向けです。Apache 2.0 ライセンスで公開されており、Muse Glimmer 30B を Unsloth と Unsloth Dynamic 量子化で最高の性能で実行できます。

Muse Glimmer を実行Muse Glimmer をファインチューニング

Muse Glimmer 30B はローカルで次の環境で実行できます 20GB RAM/VRAM 環境、Mac と GPU を含みます。さらに、Unsloth を使って Muse Glimmer 30B を次の環境で学習・ファインチューニングすることもできます 20GB VRAM.

Unsloth Desktop アプリからも Muse Glimmer を実行・ファインチューニングできます:

Unsloth Desktop をダウンロード

Kimi K3 + Deep Research + 並列チャット

みなさん、こんにちは！ Kimi K3 が Unsloth Dynamic GGUF でローカル実行できるようになり、Unsloth は複数チャットを並列で生成状態に保てるようになりました。さらに新しい Deep Research モードは、ローカルモデルを使ってソースを計画・読み込み・引用します。

このリリースではさらに AMD と Intel GPU サポート、DoRA 学習、そして多くのインストーラー、MLX、エクスポート、推論の修正も追加されています。

Kimi K3

Moonshot AI の Kimi K3 は、2.8Tパラメータの MoE モデルで、104B のアクティブパラメータ、ネイティブの視覚サポート、100万コンテキストウィンドウを備えています。Kimi K3 は思考専用で、Unsloth は低・高・最大の推論努力をサポートします。

私たちの Kimi K3 Dynamic GGUF を Unsloth 経由で実行できます。Unsloth はマルチGPU構成を自動検出し、モデルレイヤーをシステムメモリへオフロードできます。

Kimi K3 は非常に大きなモデルなので、ハードウェアを適切に計画してください:

  • UD-IQ1_S はディスク容量595GBです。

  • UD-Q4_K_XL はディスク容量1.51TBです。

  • ロスレス推論には、 UD-Q8_K_XL、ディスク容量で1.56TBになります。

完全版をお読みください Kimi K3ガイド そして、さらに詳しく学びましょう Unsloth Dynamic 2.0 GGUF.

並列チャット

Unslothで複数の会話を同時に実行できるようになりました。新しい 新しいチャット と、前の回答は生成したままになり、各アクティブな会話にそれぞれ独自の進捗インジケーターと停止コントロールが付きます。

  • デフォルトで4つの llama-server スロット。Web UIで調整できます。

  • ツール、アップロード、自動修復、エージェントはチャット間で分離されたままです。

  • 他のチャットを中断したり、サーバーを再起動したりせずに、1つのチャットを停止できます。

  • メモリが限られている場合、Unslothはスロット数を減らします。

  • モデルを再読み込みすると、確認後にアクティブなチャットは停止します。

Deep Research

Deep Research はローカルモデルを完全な調査ワークフローへ変えます。質問を与えると、計画を作成し、Webを検索し、証拠を整理して、引用付きのレポートを生成します。

  • 調査が始まる前に計画を確認・編集できます。

  • 作業中は進捗と収集したソースを追跡できます。

  • 完了した調査を失わずに再開またはキャンセルできます。

  • ソース選択を制御するために、Webサイトを許可またはブロックできます。

  • ソースと引用は各実行ごとに保存されたままになります。

  • 書き出し前に、Unslothは未対応の主張、矛盾、未解決の欠落をチェックします。直接の証拠がない推奨事項は、検証可能な推論としてマークされます。

1回の実行につき、アクティブにできるのは1つのチャットのみです。Deep Research は現在ローカルモデルで動作します。オプションのページ全体グラウンディングでは、上位の検索結果を要約前に一時的なRAGへ読み込めます。有効化するには UNSLOTH_RESEARCH_AUTO_SCRAPE=1 を使います。スクレイピング時間が追加で必要になり、より多くのコンテキストが必要になるため、既定では無効のままです。

AMDサポートの改善

この更新は、最初の AMDリリースとセットアップガイド を基に、より多くのGPUと、より信頼性の高いROCm推論・学習をサポートします。

  • RDNA2、Radeon、Ryzen、Strix Halo、ワークステーションGPUの検出精度を改善しました。

  • MI50とRadeon VIIは、Linux上で16-bit LoRAとフルファインチューニングをサポートします。

  • 4-bitのNaN、ライブラリ衝突、長いRDNA起動停止を修正しました。

  • 未対応のWindows HIP GPUはVulkanにフォールバックできます。

  • Vulkanデバイスは実名が表示され、個別に選択できます。

  • クリーンなWindowsインストールでは、Wingetや開発者ツールは不要になりました。

学習、モデル、プラットフォームの更新

  • Intel XPUにより、Intel ArcおよびデータセンターGPUでローカルチャットと学習が可能になります。

  • DoRAがLoRAとフルファインチューニングと並んで利用可能になりました。

  • 大規模エクスポートでは、GPU 0のメモリ制限を避けるために、表示されているすべてのGPUを使用できます。

  • MLXは、ストリーミングデータセット、継続事前学習、コールバック、より良いVLMおよびLoRAサポートを追加します。

  • 誤った flash_attention_2 モデル出力。

  • Unslothと保存ユーティリティは、bitsandbytesなしでも動作するようになりました。

  • 修正: .json データセットとQwen3.5/3.6 MoEおよびGRPOノートブックのセットアップ。

  • Hubのダウンロードフォルダは、見つけて開きやすくなりました。

  • リリースノートはUnslothの更新ポップアップで確認できます。

  • unsloth start --as-subagent により、Codex、Claude Code、PiがローカルのUnslothモデルへタスクを委任できます。

AMDサポートが登場！

みなさん、こんにちは！ このリリースでは、ローカルLLMの学習と推論が AMD GPU で、Windows、WSL、Linux全体にわたって利用できるようになります。

クイックスタート機能GitHub

本日より、AMDとの協業、カスタムTritonカーネル、そして数理アルゴリズムにより、AMDのRadeon、Instinct、Vulkan、Ryzen、データセンターGPU全体で500以上のモデルを、最大2倍高速、VRAM70%削減、精度低下なしで学習・実行できます。最適化されたROCmビルドはGGUFおよびSafetensors推論もサポートします。

7月23日の更新

  1. 追加 RDNA2、Gorgon Halo、Vulkanサポート + AMDのインストールがStrix Halo / その他のAMD GPUでGPUを検出しない問題を修正

  2. RDNA4の改善、HIP / ROCmの失敗の自動修復と検出

  3. 統合メモリが2倍高速 AMD safetensorsの読み込み + 統合メモリデバイス向けのグラディエントチェックポイントを大幅高速化

  4. 追加 音声入力 / whisper.cpp 高速テキスト読み上げの暫定サポート

  5. インストール中のロールバック環境が5GBのディスク容量を消費していた問題を修正 - 現在は自動クリーンアップします

AMD上でLLMをローカル学習

  • AMD GPU上で、モデルの学習、RLの実行、チャット、デプロイをローカルで行えます。

  • Windows、WSL、Linux全体で、AMD GPUの検出とインストールの信頼性が向上しました。

  • AMD MI300XおよびMI325X GPU向けのROCm互換性を改善しました。

  • Unslothにリモートアクセスするには unsloth studio --secure を使い、Cloudflare経由の無料HTTPSで接続します

お使いのハードウェアでより大きなモデルを実行

  • 自動GPU配置を使用するか、使用するGPUとモデル層を正確に選択できます。

  • MoEのexpert層をシステムメモリへ移動して、より大きなモデルを収めやすくします。

  • モデルを複数GPUに分割するか、Tensor Parallelismを使用します。

  • 各モデルと量子化ごとに、ハードウェア設定を個別に保存できます。

チャットの再開が高速化し、ダウンロードの信頼性が向上

  • 待機状態のモデルがVRAMを解放した後、会話全体を再構築せずに長いチャットを再開できます。

  • 停止したHugging Face XETのダウンロードは、標準HTTPで自動的に再試行されます。

  • モデル読み込み時には、既存のGGUFファイルを再ダウンロードせずに再利用します。

検索、ツール、エージェントの改善

  • Web検索でPDF論文、マニュアル、その他のPDF結果も読めるようになりました。

  • 並列ツール呼び出し、推論出力、ツール再試行がより信頼性高く動作します。

  • 新しいオプトインのMCPエンドポイントにより、対応AIクライアントはモデルと学習履歴の確認、学習の開始/停止、チェックポイントの読み込み、レシピの検証、GGUFのエクスポートができます。

    • 有効化するには UNSLOTH_STUDIO_ENABLE_MCP=1 を設定し、必要なベアラートークンを UNSLOTH_STUDIO_MCP_TOKEN.

学習とエクスポートの修正

  • マルチモーダルモデルでのテキストのみ学習では、パッキング前に長い例が切り詰められなくなりました。

  • ファインチューニングしたQwen3.5およびQwen3.6 MTPモデルは、GGUFへ正しくエクスポートされるようになりました。

  • 最終書き込みステップ中にGGUFエクスポートを止める可能性があったWindowsの権限エラーを修正しました。

見逃した方へ

前回のStudioリリースでは、Dynamic NVFP4モデル、より深いパーソナライズ、7つの新しい表示言語、より安全なエージェント、Vulkan GPUアクセラレーションが追加されました。

Dynamic NVFP4:

Unsloth Dynamic NVFP4は、残りをW4A4で実行しながら、精度に敏感な層をFP8またはBF16に保持します。NVIDIA Blackwell GPUでは、これにより推論を最大2.5倍高速化でき、較正されたFP8 KVキャッシュによりコンテキストを最大2倍長くできます。

こちらを読む Dynamic NVFP4ガイド そして拡張された NVFP4コレクションを探索してください。Qwen3.6、Qwen3.5、Inkling、GLM-4.7 Flash、Gemma 4も含まれます。

Studioを自分好みにカスタマイズ:

Standard、Classic、Minimalのカラーパレットから選べます。いずれもライト/ダークモードがあります。色のカスタマイズ、フォントのインポート、フォントサイズ、コントラスト、アニメーション軽減などの調整も可能です。

Unslothには、音声入力、カスタム辞書設定、読み上げ用のVoice設定タブも含まれています。

新しい言語:

Unsloth Studioは、簡体字中国語、日本語、ブラジルポルトガル語に加えて、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ヒンディー語、アラビア語、ロシア語、韓国語でも利用できるようになりました。ブラウザ言語の自動検出が既定になりました。

より安全なエージェント:

4段階のツール呼び出し権限セレクター-確認する, 私のために承認, オフ と フルアクセス— エージェントをより細かく制御できます。エージェントの作業スペース分離と、より安全なインストーラーチェックも、意図しない変更のリスクを減らします。

パーソナライズ、NVFP4、言語

みなさん、Unslothにたくさんの新しい更新が来ました。特にカスタマイズです。Unslothはもう自分好みにできます。3つのカラーパレット、カスタムカラーとフォント、7つの新しい表示言語、そして音声入力と読み上げ用の新しいVoice設定タブがあります。エージェントは、4段階のツール呼び出し権限セレクター（確認する、私のために承認、オフ、フルアクセス）と作業スペース分離でより安全になり、Intel GPUは新しいVulkanによってついにGPUアクセラレーション推論を利用できます llama.cpp サポート。

さらに、ネイティブサポートも追加しました Inkling。これは、9750億パラメータのオープンモデルで、410億のアクティブパラメータと最大100万トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。Apache 2.0ライセンスで、テキスト、画像、音声を受け取り、テキストを生成します。

Dynamic NVFP4

私たちは NVFP4コレクション を、Qwen3.6、Qwen3.5、Inkling、GLM-4.7 Flash、Gemma 4の量子化版で拡張しました。

こちらを読む Dynamic NVFP4ガイド 詳細はこちら。

Unslothを自分好みに

Unslothはもはやライト/ダークモードだけではありません:

  • から選択できます Standard, Classic、そして Minimal の各パレットには、ライト版とダーク版があります。

  • アクセント、背景、前景の色をカスタマイズできます。

  • UI、見出し、チャット、コード用のフォントを自分のものにインポートできます。

  • フォントサイズ、コントラスト、動作、カーソル挙動、フォントのスムージングを調整できます。

  • 検索設定と同期設定をデバイス間で同期できます。

ライトモードとダークモードは、それぞれ独自のカスタマイズ値を保持します。

7つの新しい言語

Unslothは、簡体字中国語、日本語、ポルトガル語に加えて、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ヒンディー語、アラビア語、ロシア語、韓国語をサポートするようになりました。ブラウザ言語の自動検出が既定になりました。

音声設定

新しいVoiceタブにより、音声入力、発音辞書、読み上げのためのコントロールが追加されます。音声認識および音声合成サポートは近日公開予定で、完全な音声会話は現在も開発中です。

より安全なエージェントとツール呼び出し

従来のバイパス切り替えは、4段階の権限セレクターになりました:

  • 確認: すべてのツール呼び出しを承認します。

  • 私のために承認: 読み取り専用の操作を自動実行し、安全でない可能性のあるものでは一時停止します。

  • オフ: ツール呼び出しを無効にします。

  • フルアクセス: すべての呼び出しを許可し、サンドボックスを無効にします。

これらのコントロールは、ターミナル、Python、Web検索、RAG、MCPツールを対象とします。エージェントには分離されたワークスペース、 --persist付きの再開可能なセッション、より安全なリモートインストーラー警告、ライブのツール出力ストリーミング、改善されたWeb抽出も追加されます。

Vulkanと llama.cpp

新しいVulkan llama.cpp バックエンドにより、Intel GPUはCPUにフォールバックする代わりにGPUアクセラレーション推論を利用できます。既存のVRAM管理、自動コンテキストサイズ設定、マルチGPU選択、レイヤーオフロードをサポートします。

AMDユーザーは次を指定して有効化できます:

UNSLOTH_FORCE_VULKAN=1

更新の信頼性、モデル状態の復元、停止した生成の中断も改善しました。

モデルと学習

このリリースには次も含まれます:

  • ネイティブInklingサポートとマルチGPU B200の改善。

  • DeepSeek-V4のeager attentionと学習可能なFP8 grouped experts。

  • チャットテンプレートのマーカーを自動検出することで、completion-only学習を確実に実行。

  • 無効化されたgradient checkpointingの正しい処理。

  • RoPEスケーリングとコンテキスト拡張の改善。

  • 停止した学習ランの強制停止。

  • 新しいモデルアーキテクチャと新しいTransformersリリースへの自動ルーティング。

DeepSeek-V4 + NVFP4

Unslothは、学習後にNVFP4、FP8、imatrix GGUFをエクスポートできるようになりました。llama-swap APIシステムとして機能し、日本語とブラジルポルトガル語のサポートを追加し、MLX、safetensors、tool calling、healingサポートなども含まれています。Unsloth coreはGRPOを1.3倍高速化し、停止したダウンロード用のHTTPフォールバックを追加し、オフラインモードを改善し、MoE学習を3〜5倍高速化し、多くのバグを修正します。このリリース系列では unsloth>=2026.7.1.

DeepSeek-V4-Flash が、Thinkingトグルと改善されたチャットテンプレート修正とともにサポートされるようになりました。

よりスマートなOpenAI互換API提供

より安全なモデル切り替えと改善されたエージェントツール復旧を備えた、1つのローカルAPIエンドポイントを実行します。

  • APIリクエストは、ダウンロード済みのローカルGGUF間の自動切り替えをオプトインでき、未知のモデル名は安全に現在のモデルのまま使い続けます。

  • /v1/models は、ローカルの .gguf パスではなく、クリーンなモデルIDとローカルGGUFカタログを返すようになりました。

  • アイドル状態の自動アンロードにより、非アクティブ後にVRAMを解放でき、ツール呼び出しの修復はリクエストごとに制御できるようになりました。

エクスポートの改善

エクスポートの柔軟性が増し、不要なダウンロードを回避できます。

  • ポータブルFP8/INT8、GGUF LoRA、ソース一致エクスポート、imatrix GGUF、圧縮FP8/FP4を含む、複数のエクスポート形式を一度に選択できます。

  • マルチチェックポイントのエクスポートでは、ベースモデルの繰り返しダウンロードがさらに減ります。

  • FP8、INT8、GGUF-LoRAエクスポートは trust_remote_codeを尊重するようになり、GGUFエクスポートは量子化設定が不足している場合もより確実に処理します。

RAGとファイルチャット

ファイルチャットは実際の文書でより便利になりました。

  • RAG添付ファイルでは、文書全体のコンテキストを使えるようになり、埋め込みモデルとHugging Face検索をカスタマイズできます。

  • ファイルチャットは、右から左へのテキスト、インド系文字、DOCX表を含む、より多くのPDFとWord文書を正しく読み取ります。

  • ローカルRAGチェックは、プロキシ構成の背後でもより信頼性が高くなりました。

Unslothの磨き上げと信頼性

日常利用がよりスムーズで安定して感じられるはずです。

  • 長時間の学習やチャット実行が、静かにフリーズする可能性が低くなりました。

  • 比較モード、モデル切り替え、モデルキャンセル、Hubブラウズ、Hub Discoverの信頼性が向上しました。

  • プロジェクトエクスポート、チャットエクスポート、設定、ガイド付きツアー、ファイルダイアログ、更新画面、推論UIがよりクリーンで一貫しました。

インストーラー、ハードウェア、プラットフォームの修正

Unslothのインストールと実行が、各プラットフォームでより信頼性高くなりました。

  • macOSのインストールでは、事前ビルド済みの llama.cpp が利用可能な場合、CMakeやHomebrewは不要になり、Apple Siliconのサポートではスペースを含むパスと統合メモリのサイズ指定をより適切に扱います。

  • Windowsの起動、UTF-8処理、ROCm RAG埋め込み、WSL上のROCm GPUサポートを改善しました。

  • Blackwell GPUの事前ビルド選択、GGUF適合チェック、vision/mmproj GGUFのTensor Parallelism、ローカルの llama.cpp 再利用がより信頼性高くなりました。

学習、モデル、カーネル

学習とモデル読み込みは、より多くの環境でより信頼性が高くなりました。

  • GRPOは既定でシーケンスパッキングをサポートし、共有プロンプトの繰り返しを避け、DDPのlogitスケーリングを正しく処理するようになりました。

  • フルファインチューニング、RL精度設定、gradient checkpointing、DDP RoPEバッファ、MoE LoRA検出を修正しました。

  • FP8の量子化/非量子化、Transformers v5でのLlama 3 RoPEスケーリング、PEFT 0.19 LoRAの再読み込み、そして fast_generate のエラーメッセージを改善しました。

GLM 5.2 + Hub + 3倍長いコンテキスト

GLM-5.2 がUnsloth Studioでサポートされるようになりました！ すべての推論レベルをサポートします。 3倍長いコンテキスト長 は、MTPを使った新しい自動適合アルゴリズムにより実現可能になり、より長いチャットが可能になります。権限バイパスモード、分岐可能なチャット、キュー可能なチャット、モデル探索用の新しいHub、並列モジュール + Cloudflare HTTPSサポートなども追加されています！ unsloth studio --secure 安全なHTTPSグローバルアクセスには

より良いコンテキスト長アルゴリズム

に従って PR 1 と PR 2、Unsloth Studioのメモリ使用量とコンテキスト長の判定を大幅に改善し、全体で3倍長いコンテキストを達成しました:

シナリオ
KV
前
後

1x 32GBパイプライン（約31GB空き）

f16

23,040

64,000

q8_0

43,520

114,944

q4_0

82,432

199,680

2x 32GBパイプライン

任意

262,144

262,144

2x 24GBテンソル（約23GB空き）

f16

134,049

262,144

q8_0

252,329

262,144

Chat Canvas、分岐、キューイング

  • アシスタントメッセージをその場で編集し、スレッド内の任意の地点から再実行できます。

  • スレッドを分岐して、元を失わずに会話を枝分かれさせます。

  • 何も残さない一時的（シークレット）チャット。

  • 生成がまだ実行中でも待たずに、新しいプロンプトをキューに入れられます。

  • チャットの「アーティファクト」は現在 キャンバスで、インラインの HTMLキャンバスカード は自動レンダリングされ、Codeビューがあり、DiffusionGemmaは生のコードを折りたたまずにインライン表示し続けます。

  • チャット検索はすべてのメッセージを対象にし、自分のメッセージを最初に表示するようになりました。

Hub（再設計）

  • トレンドフィード、検索、カスタムモデルパス対応を備えたフルページHub。

  • ダウンロード前に読めるよう、分割ビューのフィードにREADMEプレビューを表示。

  • ダウンロードはより高速な Xet 転送が既定で、転送が停止した場合は自動的にHTTPへフォールバックします。

  • モデル読み込み前に読み込みオプションを設定できる、新しい「選択時に読み込む」トグル。

  • DiffusionGemmaと将来のGemma派生モデルにはGoogleロゴが表示されます。

モデルと推論

  • DeepSeek-OCRやその他の視覚モデルが、エラーなく読み込み・実行できるようになりました。

  • 最新のvLLM（0.22+）での高速推論を修正し、速度向上が再び機能するようになりました。

  • Tensor parallelismの信頼性が向上しました。より高速なMTPパスが失敗しても、クラッシュせず自動的に回復します。

  • DiffusionGemmaは、ノイズ除去しながら画像が生成される様子をライブ表示し、正確な速度統計も示すようになりました。

セキュリティとCloudflare暗号化Studio

  • 新しい --secure は、エンドツーエンドで暗号化されたStudio向けのCloudflare限定モードで、サーバー側ツールは --secureの下で有効のままです。 unsloth studio --secure!

  • 必要な場合はBypass Permissionsモードを使って確認をスキップし、ツールサンドボックスを無効にします。

  • Hugging Faceのウイルススキャンとリポジトリ内の危険なファイルを自動検出。

ログとAPI

  • 新しい APIサーバーモニター をUnslothに追加。

  • API呼び出しの高速化とレイテンシの削減

  • ログを大幅に整理しました。スループットとレイテンシが追加され、不要に膨らんだログを大幅に削除しました。

ハードウェアとバックエンド

  • Blackwell RTX 50Xおよび60X GPUのサポート改善

  • CPUへのサイレントなダウングレードではなくGPUを使わない問題を修正

  • torchaoのバージョンは、インストール済みtorchから選択されるようになりました。

  • インストーラーは壊れた、またはCPUのみのPyTorchインストールを自動修復し、Win/Linux/Mac/WSLのNVIDIA + AMD全体で、サイレントなCPUフォールバックを警告するようになりました。

  • 学習開始時にチャットモデルのVRAMを解放しますが、GPUが実際に逼迫している場合にのみ行います（それ以外では不要な再読み込みはありません）。

  • llama-serverが起動時に致命的にクラッシュした場合、Unslothは単に失敗するのではなく、回復手順を順に試すようになりました。

学習と一般修正と並列モジュール

  • MLX学習の更新。

  • vLLMとのGRPO学習の信頼性向上。

  • 学習開始の信頼性が向上し、無効なVLMバッチにはより明確なエラーが出るようになりました。

  • クラッシュ、再起動、または中断されたシャットダウン後に残ったバックエンドプロセスを、Unslothがより確実にクリーンアップするようになりました。

  • エクスポート、チャット、学習、レシピはすべて個別化／分離されています！ つまり、今では4つすべてを並列で実行できます。学習ランやエクスポートを待っている間に、チャットや推論もできます！

Unslothを更新するか、新しいUnsloth Studioをインストールするには、次を使用してください:

macOS、Linux、WSL:

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh

Windows:

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

DiffusionGemma + Gemma 4 MTP

最新の v0.1.464-beta または 2026.6.7. DiffusionGemma, Gemma 4 MTP と MiniMax-M3 がすべてサポートされるようになりました。

  • 実行して学習 DiffusionGemma 経由で Unsloth Studio.

  • Gemma 4 MTP 登場！実行 Gemma 4 MTPにより約2倍高速。

  • Gemma 4 で音声チャットが利用可能になりました（wav, mp3, m4a, flac, webm).

  • Gemma 4 に Preserve Think が追加されました。

Hub + ダウンロードマネージャー（実験的）

  • 新しい Hub ページを追加し、Hugging Face のモデルとデータセットの閲覧、ダウンロード、管理ができるようになりました。

  • Unsloth は、すでにお使いのマシン上にあるモデルやデータセットを検出し、ダウンロード済みのアセットと並べて表示できるようになりました。

  • ダウンロード済み GGUFモデル に直接 実行 / 新規チャット アクションがあります。

RAG / ファイルとのチャット（実験的）

  • 追加 ファイルとのチャット が Unsloth で利用できるようになり、あなた自身のドキュメントや知識ベースに対して質問できます。

  • ハイブリッド検索、引用、PDFプレビュー、スレッドごとのドキュメント、そして内蔵の search_knowledge_base ツールに対応しています。

新しい更新ボタン + ハードウェア対応

  • Unsloth は常に最新の llama.cpp の事前ビルド版 を CUDA、ROCm、Windows、Linux、macOS 全体で使用するようになりました。

  • アプリ内の llama.cpp を更新 ボタンを追加し、Unsloth を再インストールせずにローカルバックエンドを更新できるようになりました。

  • Windows / WSL の AMD サポート、 Strix Halo の ROCm サポート, Blackwell の CUDA 選択が改善され、インストーラのメッセージもよりわかりやすくなりました。

ローカルチャット、ツール、API互換性

  • ローカル ツール呼び出し の信頼性が向上し、ツールカードの並び順が改善され、重複するツールループが減り、GGUF の視覚モデルでのツール使用もサポートされました。

  • 改善された OpenAI互換API と Anthropic 互換 API の動作が、ローカル Unsloth サーバー向けに改善されました。エラー、トークン使用量、停止理由、 Claude Code 互換性.

学習と修正

  • 改善された MLXサポート が改善され、モデルラベル、生成速度の統計、以下の修正が行われました： VLM学習.

  • いくつかの 学習 と データセット の特殊ケース、書き込み不可の Hugging Face キャッシュやカスタムデータセットマッピングを含めて修正しました。

  • チャット、メニュー、モデルピッカー、ダークモード、インポート/エクスポート、設定にわたって多数のUI改善修正を追加しました。

Unslothを更新するか、新しいUnsloth Studioをインストールするには、次を使用してください:

macOS、Linux、WSL:

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh

Windows:

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

Gemma 4 12B、新UI、MCP、Projects

この更新は主に Gemma 4 12B、MCP、Projects、Canvas、CUDA 13.3、そして新しいチャットUIに焦点を当てています。来週はさらに大きな更新があります。

Gemma 4 12B

Google がリリース Gemma 4 12Bした新しいモデルで、8GB RAM でローカル実行できます。 GGUF / ガイド

Gemma 4 12B Unified は画像、音声、256K コンテキストをサポートします。Unsloth Studio 経由でモデルを実行・学習できます。

MCP

  • リモート MCP サーバーサポート。カスタムヘッダーと OAuth を含みます

  • ローカルのコマンドベース MCP サーバーサポート

  • MCP がチャットコンポーザーから有効化できるようになりました

  • 一般的な MCP サーバー向けの組み込みプリセット

新しいチャットUI

  • Projects、Canvas、 MCP、RAG と比較コントロールがプラスメニューに追加されました

  • 検索とコードのコントロールにコンポーザーからより簡単にアクセスできます

  • メニュー、オーバーレイ、アイコン、クリック可能なコントロールが Unsloth 全体でより一貫しました

Projects

  • 関連するチャットを専用のプロジェクトワークスペースに整理

  • 既存のチャットをプロジェクトへ移動

  • サイドバーから直接プロジェクトを作成・管理

実験的 Canvas / Artifacts

  • 生成された HTML を Unsloth Studio 内の専用キャンバスパネルで開きます

  • ブラウザベースの可視化や CDN 読み込みのパッケージを含む、インタラクティブな出力をサポートします

  • レンダリング済みプレビューとソースコードを切り替えられます

インストール、ランタイム、ハードウェア

  • Windows の事前ビルドインストールでは、もはや早期の CUDA Toolkit チェック

  • Linux llama.cpp 用の事前ビルド版が検出されたランタイムと一致するようになりました cudart メジャー

  • ROCm gfx の検出が事前ビルド版の選択に反映されるようになりました

  • Blackwell, B300 と ARM64 Linuxサポートの更新

Unslothを更新するか、新しいUnsloth Studioをインストールするには、次を使用してください:

macOS、Linux、WSL:

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh

Windows:

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

使用しないでください unsloth studio update の更新はもう不要です。パッケージングでは最新の更新が取得されないためです！

CUDA 13.3、Windows、Mac

Unslothを更新するか、新しいUnsloth Studioをインストールするには、次を使用してください:

macOS、Linux、WSL:

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh

Windows:

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

使用しないでください unsloth studio update の更新はもう不要です。パッケージングでは最新の更新が取得されないためです！

Mac の更新

  • 再有効化 llama.cpp Apple Silicon (M1-M4) 向けの事前ビルドバイナリ - Mac OS 14 / 15 / 26 (Tahoe)

  • Apple Silicon の Mac OS 13 (Ventura) はソースビルドです

  • Mac OS 13.3 / 14 / 15 / 26 (Tahoe) 向けの Intel (x86_64) は llama.cpp 事前ビルドバイナリ

  • Mac 13.0 - 13.2 向けの Intel はソースビルドです

Windows の更新

  • CUDA 13.3 llama.cpp の事前ビルドバイナリが Windows で動作するようになりました

  • CUDA 13.2、CUDA 13.1 以前では、Windows デバイスは CUDA 12.4 のフォールバックを使用します - CUDA 13.1 のバイナリは近日対応予定です。

CUDA 13.3 の更新

  • CUDA 13.3 の Linux 以外のバイナリは動作します。しばらくは CUDA 13.1 を使用します

  • CUDA 13.3 により CUDA 13.2 の文字化け問題が解決されます - https://github.com/unslothai/unsloth/issues/4849 を参照してください

Blackwell GPU の更新

  • 当面 Blackwell では llama.cpp の事前ビルドバイナリのリリースが遅れます。CUDA 12.4 が動作しないためで、現在解決に取り組んでいます。

Revamp 前の更新。

みなさん、今週または来週に来る可能性が高い大規模な改修の前に、もう1回ほど更新を行っています。今回の改修では、多くのことが変わります。特に新しい主要機能と多くのデザイン変更です。

  • NEW: API呼び出しサポート 画像生成 + 編集、適切なウェブ検索、コード実行、自動プロンプトキャッシュも追加。接続 OpenAI, Anthropic など。

  • への適切なサポート 英語以外の言語 例：日本語、中国語、インド語など。

前回のリリースは1日しか公開されていなかったため、見逃した方も多いかもしれません。追加したもの：

  • 外部推論バックエンドに接続： vLLM, Ollama, llama-server

  • セキュリティ改善

  • 自動 MTP 予測デコード MTP GGUF 向け。お使いのハードウェアに合わせた最適設定を取得できます。

APIプロバイダー呼び出し & 外部接続

  • Unsloth を任意の API クラウドプロバイダー（OpenAI、Anthropic、OpenRouter など）に接続できるようになりました

  • 内蔵ウェブ検索 OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Kimi 向け

  • 内蔵コード実行 OpenAI と Anthropic 向け（Anthropic のコンテナは永続化され、ターン間で再利用されます）

  • OpenAI と Anthropic のモデルではプロンプトキャッシュが有効になり、コストを50〜90%節約できます。

  • 画像生成 + 編集

  • ローカルプロバイダー（llama.cpp / vLLM / Ollama）では API キーが任意になりました

  • クラウドプロバイダー追加時にモデルを自動読み込み

その他の Unsloth Studio 更新

  • OpenDocument のチャット添付

  • o3 推論サマリーペイロード

  • 英語以外の言語（例：日本語、中国語）の送信/プロンプトが正しく動作するようになりました

  • IME コンポーザーの強化、RTL dir="auto"、長いログ行の切り詰め修正

  • UI 上でのツール推論トレースのレンダリング

  • 完全オフライン対応：キャッシュ済み GGUF 検出と、推論・学習の両方に対するオフライン DNS 自動検出

Unsloth Studio のセキュリティ改善

  • 認証のレート制限。プロキシ対応で、リバースプロキシによって回避されません

  • 制限を強化したサンドボックス化ワーカー（bash、 hf upload, NOFILE)

  • パスの包含により、ワーカーが実行中の tmp ディレクトリから बाहरへ出られません

  • Unsloth API 全体で厳密なスキーマ検証

  • CSP / セキュリティヘッダーを強化（正当な favicon ホストのみ許可）

  • を削除 torch.load のフォールバックを training_args.bin これにより、信頼できない pickle がモデル読み込み時に実行されることはありません

  • Tauri デスクトップのリリースフローを強化

  • フロントエンド認証：単一実行のトークン更新、変更時の現在のパスワード入力、正常なログアウト、共有 422 ヘルパー

  • キャンセル時のクリーンアップは now in-flight tmp ディレクトリのみに厳密に限定され、ユーザーステートを削除できません

MTP + Unsloth の修正

Unsloth に多数のバグ修正、UI/UX 修正を行いました！最新の更新を取得するには：

macOS、Linux、WSL:

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh

Windows:

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

修正

  1. 修正 unsloth studio update うまく動作しない

  2. で停止する問題を修正 reset-password ページ

  3. オフラインモードのサポート強化

  4. Mac、CPU、GPU で MTP が速くならない問題を改善 - 今はずっと良くなりました！

  5. 更新後にデスクトップショートカットが動作しない問題を修正

  6. 多くの UI/UX バグ修正

Qwen3.6 MTP + API 接続

Unsloth に多数の新しい更新があります v0.1.41-beta:

  • 約2倍高速な GGUF 推論 が自動的に有効になった MTP

  • API呼び出しサポート で OpenAI, Anthropic など。自動プロンプトキャッシュ、ウェブ検索、コード実行付き

  • 外部推論バックエンドに接続： vLLM, Ollama, llama-server

  • 実験的 MLX推論

  • への適切なサポート 英語以外の言語

  • セキュリティ 改善

Qwen3.6 チュートリアルを実行MTPガイド

MTP 予測デコード対応で推論が1.4〜2倍高速に！

  • 自動 MTP 予測デコード MTP GGUF 向け。バンドルされた llama.cpp の事前ビルド版が古い、または MTP には古すぎる場合に警告します

  • MTP 対応の新しい事前ビルド llama.cpp バイナリ！

APIプロバイダー呼び出し & 外部接続

  • Unsloth を任意の API クラウドプロバイダー（OpenAI、Anthropic、OpenRouter など）に接続できるようになりました

  • 内蔵ウェブ検索 OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Kimi 向け

  • 内蔵コード実行 OpenAI と Anthropic 向け（Anthropic のコンテナは永続化され、ターン間で再利用されます）

  • OpenAI と Anthropic のモデルではプロンプトキャッシュが有効になり、コストを50〜90%節約できます。

  • ローカルプロバイダー（llama.cpp / vLLM / Ollama）では API キーが任意になりました

  • クラウドプロバイダー追加時にモデルを自動読み込み

MLX推論（実験的）

  • MLX の量子化版とモデルが、Mac マシン上でローカル実行できるようになりました！

  • 間もなく、思考、ツール、ウェブ検索を追加します！

その他の Unsloth Studio 更新

  • 英語以外の言語（例：日本語、中国語）の送信/プロンプトが正しく動作するようになりました

  • OpenDocument のチャット添付

  • o3 推論サマリーペイロード

  • IME コンポーザーの強化、RTL dir="auto"、長いログ行の切り詰め修正

  • UI 上でのツール推論トレースのレンダリング

  • 完全オフライン対応：キャッシュ済み GGUF 検出と、推論・学習の両方に対するオフライン DNS 自動検出

  • 多数の UI/UX 改善：ダークテーマの再設計、右サイドバーの再デザイン、時間帯別の sloth マスコット、閉じられるコピー可能なトースト、より大きいチャットコンポーザー、コード実行設定の改善、コンポーザーアクションのピルスタイル、より狭い Discord ボタン

学習の更新

  • Gemma の attention mask 修正

  • マルチ画像 GRPO

  • GRPO の hidden-state 返却実験

  • 新しい継続事前学習（CPT）手法を正式な選択肢として追加

  • Gemma-4 MoE LoRA 抽出器を登録して grouped_mm 収縮クラッシュ

  • オプトインの fused lm_head + cross-entropy forward を追加。UNSLOTH_RETURN_LOGITS=1 の下で単一 matmul パスを使用 UNSLOTH_RETURN_LOGITS=1

  • eval 用のバッチサイズを渡す

  • Eval/学習パスが HF_DATASETS_OFFLINE と HF_HUB_OFFLINE

Unsloth Studio のセキュリティ改善

  • 認証のレート制限。プロキシ対応で、リバースプロキシによって回避されません

  • 制限を強化したサンドボックス化ワーカー（bash、 hf upload, NOFILE)

  • パスの包含により、ワーカーが実行中の tmp ディレクトリから बाहरへ出られません

  • Unsloth API 全体で厳密なスキーマ検証

  • CSP / セキュリティヘッダーを強化（正当な favicon ホストのみ許可）

  • を削除 torch.load のフォールバックを training_args.bin これにより、信頼できない pickle がモデル読み込み時に実行されることはありません

  • Tauri デスクトップのリリースフローを強化

  • フロントエンド認証：単一実行のトークン更新、変更時の現在のパスワード入力、正常なログアウト、共有 422 ヘルパー

  • キャンセル時のクリーンアップは now in-flight tmp ディレクトリのみに厳密に限定され、ユーザーステートを削除できません

Unsloth API エンドポイント

v0.1.39-beta のバグ修正 2026年5月5日

チャット履歴が表示されない問題（既存のチャット履歴は失われません）と、添付ファイルが正しく添付されない問題を修正しました。バグは表示のみでした - 使用 2026.5.2 または直接 curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh を呼び出して更新

のようなツールでローカル LLM を使用できます Claude Code と Codex を Unsloth の API エンドポイントに接続することで。これにより、以下のようなモデルを実行できます Qwen と Gemma をローカルで実行でき、自己修復ツール呼び出し、コード実行、ウェブ検索などの追加機能も使えます。

Unsloth を API 推論エンドポイントとして使う利点は、セットアップが簡単で高速なだけでなく、Unsloth が次を提供するからです：

  • 自己修復ツール呼び出しで、壊れた／不正なツール呼び出しを50%削減するのに役立ちます

  • コード実行 サポート。Bash と Python の実行が可能になり、より正確なコード出力につながります。

  • 高度な ウェブ検索 でページを訪れて実際に読み込み、詳細な情報を収集します。

  • 自動推論設定 GGUFモデル向け（temp、top-k など）

新しいモデル

NVIDIA など、実行できる新しいモデルもいくつか追加しました Nemotron 3 Nano Omni、IBM Granite 4.1 と Mistral 3.5 Medium。transformers と GGUF の実装で、Mistral のいくつかの問題解決を支援しました。

Unsloth の更新

  • 停止した Unsloth の学習実行をチェックポイントから再開できるようになりました。

  • チャットスレッドが自動保存され、より信頼性高く永続化されるようになりました。

  • マルチプロセス環境での DPO 学習の停止を修正しました。

  • MROPE の更新により VLM GRPO サポートが改善されました。

  • Unsloth の停止ボタンが生成を正しく停止するようになりました。

  • ブラウザ更新後にチャットテンプレートが消える問題を修正しました。

完全新規のUI再設計

みなさん、チャットと学習に重点を置くため、Unsloth Studio の UI と UX を全面的に刷新しました：

  • コミュニティのフィードバックをもとに折りたたみ可能なサイドバーを追加

  • チャットの削除と過去の会話の検索ができるようになりました

  • Qwen3.6 など対応モデル向けの新しい Preserve Thinking 切り替えを追加

  • よりすっきりして一貫性のあるデザインと、より使いやすいナビゲーション

  • プロフィール画像、名前などを変更できる拡張設定ページ

  • Hugging Face トークンを2回入力する必要がなくなりました

  • gpt-oss に low、medium、high の thinking 切り替えが追加されました。

  • Linux CUDA 上でも最新の llama.cpp 事前ビルド版を使用するようになりました

  • 多数のバグ、一貫性、安定性の修正

  • Kimi-K2.6 が実行できるようになりました！

  • 実験的な API サポートも追加しました。ガイドや告知などは来週公開予定です。

Qwen3.6 は、実行と学習のために以前から Unsloth Studio でサポートされていました。今すぐ Qwen3.6-27B を学習・実行できます！

Qwen3.6-27B + Kimi K2.6

Qwen3.6-27B が Unsloth Studio で実行できるようになり、ファインチューニングも可能です（18GB RAM）。Kimi K2.6 も Unsloth で実行できます（350GB RAM）。

Unsloth Studio に多数の新しい更新が入ったので、更新してください。詳細と解説は数日以内に公開します。

Qwen3.6

Qwen3.6 が Unsloth Studio で実行・ファインチューニングできるようになりました。このモデルは 23GB RAM で動作し、ほぼすべてのベンチマークで最強の中型 LLM です。

Gemma 4 アップデート + MiniMax-M2.7

Gemma 4 GGUF は、Google の公式チャットテンプレート修正（ツール呼び出しの修正・改善）と最新の llama.cpp 修正で更新されました。最新の llama.cpp に更新して量子化版を再ダウンロードすれば、 未使用トークン の問題はもう見えないはずです。 MiniMax-M2.7 が公開されました！128GB RAM / 統合メモリ上で、4ビット量子化の GGUF を使ってローカル実行できます。 MiniMax-M2.7 GGUF

Gemma 4 の修正

Gemma 4 を更新しました 多くの修正とともに。これらのバグは汎用的で、すべての学習パッケージと実装に影響し、 Unsloth に起因するものではありませんでした。私たちはバグを特定して修正し、Gemma 4 の学習は Unsloth で正しく動作するようになりました。

必要なのは 8GB VRAM だけで Gemma-4-E2B をローカルで学習できます。Unsloth は Gemma 4 を学習します 約60%少ないVRAMを使いながら約1.5倍高速 FA2構成よりも。Gemma 4の学習に関する完全ガイドとノートブックは、 ブログをご覧ください.

Gemma 4の学習修正

  1. 勾配蓄積 で、もはや損失の爆発を引き起こしません。以前は、損失が 300～400まで急増することがありました。期待される損失はおよそ 10～15.

  2. 修正しました IndexError に影響していた 26B と 31B の推論 transformers.

  3. の文字化け出力を修正しました E2B/E4B で use_cache=False。参照 issue #45242.

  4. 修正: float16音声の オーバーフローを -1e9 の値から修正しました。

損失が 13～15を超える場合は、 たとえば 100 または 300 - 勾配蓄積が誤って処理されている可能性があります。これは両方で修正されています Unsloth と Unsloth Studio.

Gemma 4量子化再アップロード

Gemma 4のGGUFも更新したため、再ダウンロードが必要です。繰り返しますが、これらの量子化の問題は Unslothとは無関係であり、Unslothが原因でもありません:

  1. CUDA: 融合前にバッファの重なりを確認 - 重要な修正、 <unused24> トークン - PR #21566

  2. kv-cache: 異種iSWA向けのattention rotationをサポート - PR #21513

  3. 語彙: Gemma 4用にBPEデトークナイザーへバイトトークン処理を追加 - PR #21488

  4. 変換: を設定 "add bos" == True Gemma 4用に - PR #21500

  5. 共通: Gemma 4専用パーサーを追加 - PR #21418

  6. llama-model: 読み取り final_logit_softcapping Gemma 4用に - PR #21390

  7. llama: Gemma 4用にカスタム改行分割を追加 - PR #21406

Unsloth Studioの更新

  • 追加 推測デコード サポート（ngram-mod、デフォルトでオン）

  • Llama.cppを更新し、すべてのGemma 4修正を含む最新バージョンを使用

  • Qwen3.5とGemma 4の学習問題を修正

  • Gemma 4モデルのエクスポートと保存を有効化

  • ターミナルとPythonツールのサンドボックスセキュリティを強化

  • レシピがChatで読み込まれているモデルを使用できるようにする

  • ナビゲーション時（およびタブ切り替え時）に空のチャットスレッドを修正し、新しいチャットフローを安定化

  • LLM以外のレシピの実行を許可し、実行時にDataタブを先頭に移動

  • 重複ダウンロードを防ぐため、HFキャッシュ済みリポジトリの大文字小文字を再利用

Google - Gemma 4

  • これで、 Gemma 4 モデルをUnslothで実行・学習できるようになりました。

  • Intel Macが使えるようになりました

  • 2つのGemma-4修正向けのllama.cpp事前コンパイル済みバイナリ：

    • vocab: Gemma4トークナイザーを修正（#21343)

    • fix: gemma 4テンプレート（#21326)

  • 小型モデルでのツール呼び出しがより安定し、途中で切れなくなりました

  • Windows、Linux、Mac、WSLデバイス向けの事前コンパイル済みバイナリ - CPUとGPU

  • 非ビジョンモデル向けに推測デコードを追加（残念ながらGemma-4はビジョンモデルで、Qwen3.5も）

  • コンテキスト長が正しく適用されるようになりました。

  • ウェブ検索で要約だけでなく実際のウェブコンテンツを取得するようになりました

  • HF API呼び出しを90%削減 - レート制限が緩和

ツール呼び出し精度が+50%向上 + さらなるサポート

  • すべてのモデルのツール呼び出しは現在 +30%～+80%高精度になりました。

  • ウェブ検索で要約だけでなく実際のウェブコンテンツを取得するようになりました

  • 許可されるツール呼び出し数が10から25に増加

  • ツール呼び出しの終了が大幅に改善され、ループ/繰り返しが減少します

  • さらに ツール呼び出しの修復 と重複排除ロジックを追加し、ツール呼び出しがXMLを漏らすのも防止

  • でテスト済み unsloth/Qwen3.5-4B-GGUF (UD-Q4_K_XL）、ウェブ検索 + コード実行 + 思考を有効化。

指標
前
後

応答内のXML漏れ

10/10

0/10

使用されたURL取得

0

4/10回

正しい曲名での実行回数

0/10

2/10

平均ツール呼び出し回数

5.5

3.8

平均応答時間

12.3秒

9.8秒

新機能

  • 追加 カスタムフォルダ これにより、任意のフォルダ内の任意のGGUFを使えるようになります - 現時点では、ChatとCustom Foldersの詳細設定でアクセスできます

  • 更新ボタン が表示されるようになりました

  • インストールスクリプトのスタイルをすべて更新しました！

  • 予備的な 推論と学習のための自動マルチGPUサポート - 1つのGPUに収まらない大規模モデルに便利 - Unsloth autoがGPUリソースを割り当てます

  • Intel Macは箱から出してすぐに動作するはずです

はるかにスムーズで高速なUnsloth

  • 大規模モデルのダウンロードのタイムアウトを修正しました - もうタイムアウトは見られません。

  • Hugging Faceのレート制限を修正 - HF API呼び出しを90%削減

  • Windowsでのbun修正と、より高速なインストール

重要な新しい更新

前回のリリースからまだ2日しか経っていませんが、さらに重要な更新があります：

  • 推論が20～30%高速化しました。 以前は、ツール呼び出しと繰り返しペナルティにより推論速度が通常以下に低下することがありました。現在、推論tokens/sは llama-server / llama.cpp.

  • 古い、または既存のモデルを自動検出するようになりました からダウンロードされた LM Studio、Hugging Face、 および同様のソース。

  • 推論のtoken/s速度が正しく計算されるようになりました。 以前は、tokens/sに起動時間が含まれていたため、表示される速度が実際より遅く見えていました。これで「真の」推論速度が反映されるはずです。

  • CPU使用率が急上昇しなくなりました。 以前は、インラインクエリエのIDがレンダリングごとに変わっていたため、 useLiveQuery が継続的に再購読されていました。

  • Unsloth Studioにシャットダウン用の×ボタンが追加され、正しく終了するようになりました。 以前は、デスクトップアイコンから開いたあとに閉じても正しく閉じませんでした。今では、ショートカットから起動するとターミナルも開き、そのターミナルを閉じるとUnsloth Studioが完全に終了します。もし前回のセッションからまだ開いたままなら、コンピューターを再起動するか、次を実行してください lsof -i :8888 その後 kill -9 <PID>.

  • さらに優れたツール呼び出しとウェブ検索 エラーを削減して。

  • 以下について多くの新情報を加えたドキュメントを更新しました モデルの削除、アンインストール など。

  • WindowsとLinux全体で、よりクリーンでスマートなインストールおよびセットアップのログ出力。 出力は一貫した書式でより読みやすくなり、デフォルトでは静かになってよりスムーズな体験になり、さらに豊富な --verbose 診断情報を、完全な技術詳細が必要なときに利用できます。

  • これで学習履歴を表示できるようになりました！

Unsloth Studio後の最初のリリース

みなさん、Unsloth Studioを公開してから最初のリリースです。多くの新機能と修正があります：

  • Unsloth Studioを更新できるようになりました！ 同じインストールコマンドで更新してください。

  • Windows CPUまたはGPUがシームレスに動作するようになりました。再インストールしてください！

  • アプリのショートカット。インストール後は、Windows、MacOS、Linuxでスタート / Launch とデスクトップのショートカットアイコンから起動できるようになりました。

  • 事前コンパイル済み llama.cpp バイナリ と mamba_ssm - インストールが6倍高速化！ バイナリサイズも300MB未満です。

  • インストールサイズを50%削減 （7GB以上節約）、インストールは2倍高速化し、解決も高速化。PyPIサイズは50%小さくなりました。

  • ツール呼び出しが改善されました。 llama.cppの解析が改善され、チャットに生のツールマークアップが出ず、推論が高速化し、新しいツール出力パネルとタイマーが追加されました。

  • MacOSとCPUには現在 データレシピ がマルチファイルアップロードで有効になりました。

  • Linux向けのAMDサポートは のみのマシンで予備対応 - 自動検出します。

  • 設定サイドバーの再設計。 設定は現在、 モデル、サンプリング、ツール、環境設定

  • コンテキスト長 でグループ化されるようになりました。なお、llama.cppは --fit をオンに

  • マルチファイルアップロード。 データレシピが、PDF、DOCX、TXT、MDの複数のドラッグ＆ドロップアップロードをサポートし、バックエンド抽出、保存済みアップロード、改善されたプレビューにも対応しました。

  • Colab でのUnsloth Studioを使った無料T4 GPUがついに動作するようになりました！ こちらで試す。事前コンパイル済みバイナリのおかげで、20倍高速です！

  • チャットの可観測性が向上しました。 Unslothは現在 llama-server タイミングと使用量、コンテキストウィンドウ使用量バー、よりリッチなソースのホバーカードを表示します。

  • 全体的にUXが改善 - クリック可能なリンク、より良いLaTeX解析、デフォルトカード用のツール / コード / ウェブのツールチップなど、さらに多くの機能！

  • LiteLLM - Unsloth StudioとUnslothは 影響を受けていません 最近のLiteLLM侵害の影響は受けていません。Nemo Data DesignerはLiteLLMを 1.80までしか使用しておらず、影響を受けた 1.82.7 または 1.82.8ものではなく、その後完全に削除しました。

  • 新しい1行インストールコマンドがあります。次を実行するだけです：

修正：

  • Windows/セットアップの改善。 Windowsでのサイレント終了、Anaconda/conda-forge起動時クラッシュ、壊れた非NVIDIA Windowsインストール、初期CUDA/古いvenv設定チェックの欠落を修正しました。

  • システムプロンプトを修正しました。 非GGUFのテキストとビジョン推論でも再び動作します。

  • 永続的なシステムプロンプトとプリセット。 カスタムのシステムプロンプトとチャットプリセットが、再読み込みやページ変更をまたいで保持されるようになりました。

  • GGUFエクスポートを拡張。 LoRA/PEFTだけでなく完全なファインチューニングも、GGUFへエクスポートできるようになりました。ベースモデルの解決はより信頼性が高くなり、サポートされていないエクスポートオプションはUIで無効化されています。

  • チャットのスクロール/レイアウト修正。 生成中のスクロール位置の問題、thinkingパネルのレイアウトずれ、推論パネルを折りたたんだときのビューポートジャンプを修正しました。

  • よりスマートなポート競合検出。 Unslothは現在、ループバックの競合を検出し、可能な場合はブロックしているプロセスを特定でき、フォールバックポートのメッセージもより明確になりました。

新しいツール呼び出し + Windowsの安定性

  • Claude Artifactsが動作するため、HTMLをチャット内でヘビゲームのように実行できます

  • ツール呼び出しの精度が+30%向上、特に小型モデルで向上 + ツール呼び出し用タイマー

  • ツール + ウェブ検索の出力を保存可能 + 自動修復ツールのオン/オフ切り替え

  • 多くのバグ修正 - Windows CPUが動作し、Macはよりシームレスに、インストールはより高速でより小さく

前へDPO, ORPO, KTO
次へUnsloth Studio

最終更新

役に立ちましたか？