🔮Unsloth モデルカタログ
UnslothのすべてのLLMディレクトリ、 ダイナミック Hugging Face上のGGUF、4ビット、16ビットモデル。
DeepSeekLlamaGemmaQwenMistralPhi
GGUFs Ollama、Open WebUI、llama.cppなどのツールでモデルを実行できます。 Instruct（4ビット） safetensorsは推論やファインチューニングに使用できます。
新着・おすすめモデル：
モデル
バリアント
GGUF
Instruct（4ビット）
DeepSeekモデル：
モデル
バリアント
GGUF
Instruct（4ビット）
Llamaモデル：
Gemmaモデル：
Qwenモデル：
モデル
バリアント
GGUF
Instruct（4ビット）
Mistralモデル：
モデル
バリアント
GGUF
Instruct（4ビット）
Phiモデル：
その他（GLM、Orpheus、Smol、Llava等）モデル：
モデル
バリアント
GGUF
Instruct（4ビット）
16ビットおよび8ビットのInstructモデルは推論やファインチューニングに使用されます：
新しいモデル：
モデル
バリアント
Instruct（16ビット）
DeepSeekモデル
Llamaモデル
Gemmaモデル：
Qwenモデル：
ファミリー
バリアント
Instruct（16ビット）
QVQ（プレビュー）
72 B
—
Mistralモデル：
Phiモデル：
テキスト読み上げ（TTS）モデル：
ベースモデルは通常ファインチューニング用に使用されます：
新しいモデル：
Llamaモデル：
Qwenモデル：
Llamaモデル：
Gemmaモデル
Mistralモデル：
その他（TTS、TinyLlama）モデル：
FP8アップロードはトレーニングまたはサービング／デプロイに使用できます。
FP8 DynamicはFP8 Blockよりわずかに高速なトレーニングと低いVRAM使用量を提供しますが、精度に小さなトレードオフがあります。
モデル
バリアント
FP8（Dynamic / Block）
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