Unsloth Desktop

Unsloth Desktop は、GitHub 7 万スターの Unsloth ライブラリを手がけるチームが 2026 年 8 月にリリースした、AI モデルを自分のマシンだけで実行・トレーニングできる初のデスクトップアプリです。オープンソース（Apache-2.0）、無料、100% ローカル。テキスト・画像・動画・音声モデルをカバーし、内蔵モデルハブ、ノーコードのトレーニングワークフロー、Claude Code や Codex などのコーディングエージェントとの直接連携を備えています。

主な機能

• ローカルで実行・トレーニング：最新のオープンモデルを即座に実行・微調整。Kimi K3、Qwen 3.6/3.8、GLM、Gemma 4、DeepSeek-V4、MiniMax-H3 など、リリース当日からサポート。
• エージェント連携：unsloth start claude（または unsloth start codex）で Claude Code や Codex をローカルモデルに接続し、自前 GPU をプライベートなコーディングエージェントのバックエンドに。
• メディア生成：MiniMax-H3、FLUX、Z-Image と LoRA アダプタで画像を生成。Wan と LTX で動画もローカル生成。
• 自己修復ツール呼び出し：失敗したツール呼び出しを自動検出・修復・再試行し、ツール呼び出し精度を最大 50% 向上。安全な Bash/Python サンドボックスでコード実行と検証も可能。
• プライベート Web 検索：無制限・無料・プライベートな Web 検索と、引用付きレポートを生成する Deep Research モード。
• リモートアクセス：無料の Cloudflare トンネルでローカルまたは Colab のモデルを HTTPS で公開し、スマホから確認可能。

対応プラットフォーム

• macOS：Apple Silicon / Intel（.dmg）
• Windows：Windows 10 以降（.exe）
• Linux：Ubuntu および互換ディストリビューション（.deb）

使用シナリオ

• プライベートなコーディングエージェント：Claude Code や Codex をローカルモデルに接続し、プロンプトとコードをマシンの外に出さない。
• ノーコードファインチューニング：UI だけで LoRA アダプタと RL ワークフローを実行。Jupyter 不要。
• ローカルでの創作：クラウドサブスクリプションなしでコンシューマー向けハードウェア上に画像・動画を生成。
• 機密データを扱うチーム：すべてのプロンプト・ファイル・出力を自社インフラ内に保持。

料金

Unsloth Desktop は無料・オープンソースです。ローカル推論にトークン単価はかからず、かかるのは自前ハードウェアと電気代のみ。Cloudflare トンネルは個人利用なら無料です。

はじめに

1. unsloth.ai から対応プラットフォームのインストーラをダウンロード。
2. 起動してモデルハブから GPU に合う量子化版をダウンロード（アプリが自動で推奨）。
3. そのままチャットを始めるか、プロジェクトフォルダで unsloth start claude を実行してコーディングエージェントをローカルモデルに接続。

代替案

• Ollama：軽量 CLI 中心のローカルモデルランナー。トレーニングや UI はなし。
• LM Studio：推論に特化した洗練されたローカルチャットクライアント。
• Muse Glimmer：Unsloth Desktop で活かせるローカルエージェント向けモデル。

まとめ

Unsloth Desktop はローカル AI の一連の流れ（ダウンロード、チャット、トレーニング、エージェント接続）を 1 つの無料アプリにまとめました。チャットだけでなくトレーニングとエージェント連携まで含む、プライベートでサブスクリプション不要のローカル AI を求めるなら、現時点で最も完成度の高い選択肢です。