Qwen3.5（検閲なし）+ Ollama でローカルAIを動かす完全ガイド

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Qwen3.5 + Ollama でローカルAIを動かす完全ガイド

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2026.03.06

本記事では、HauhauCS が公開している検閲なし（Uncensored）の大規模言語モデル Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive を、Ollama を使ってローカル環境で動作させる手順を解説します。

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「検閲なし（Uncensored）」とは？

通常の大規模言語モデルは、安全性のためにファインチューニングや RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）を通じて、特定のトピックや表現に対して回答を拒否する「ガードレール」が組み込まれています。たとえば、法律・医療・倫理的にグレーな話題などに対して「お答えできません」と応答するのがその代表例です。

「検閲なし（Uncensored）」モデルとは、このガードレールを取り除いたモデルを指します。具体的には以下のような特徴があります。

• 拒否応答がない: どのようなプロンプトに対しても回答を試みます
• 能力は損なわれない: ガードレール除去のみを行い、モデル本来の知識・推論能力はそのまま維持されます
• 自己責任での利用が前提: フィルタリングがないため、利用者自身がコンテンツの適切性を判断する必要があります

ローカルで完全にオフライン実行できるため、外部サービスにデータを送らずに扱えるのも特徴です。ただし、生成されたコンテンツの利用は利用者の責任となります。法律や倫理に反する用途での使用は避けてください。

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モデル概要

Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive は、Alibaba の Qwen3.5-9B をベースに、HauhauCS がすべての拒否応答（refusal）を除去したモデルです。0/465 refusals という結果が示すとおり、能力を損なわずに完全な検閲解除を実現しています。

HauhauCS/Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive · Hugging Face

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

huggingface.co

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利用可能な量子化ファイル

GGUF 形式で複数の量子化バリアントが提供されています。VRAM / RAM に合わせて選択してください。

ファイル名	量子化	サイズ
Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-BF16.gguf	BF16	17 GB
Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q8_0.gguf	Q8_0	8.9 GB
Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q6_K.gguf	Q6_K	6.9 GB
Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q4KM.gguf	Q4KM	5.3 GB
mmproj-Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-BF16.gguf	Vision encoder	880 MB

注意: 画像・動画入力を使用する場合は、メインの GGUF に加えて mmproj-*.gguf（ビジョンエンコーダ）も合わせてダウンロードしてください。

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Ollama でのセットアップ手順

Ollamaのインストール

Mac

必要OS: macOS 14 Sonoma 以降

1. https://ollama.com/download/mac からDMGファイルをダウンロード
2. DMGをマウントし、Ollamaアプリを Applications フォルダにドラッグ＆ドロップ
3. アプリを起動するとメニューバーにアイコンが表示される

Versionの確認方法

アプリケーションからターミナルをクリックします

以下のコマンドを実行してバージョンが表示されれば正しくインストールされています

# インストール確認
ollama --version

Windows

1. https://ollama.com/download からEXEインストーラーをダウンロード
2. ダウンロードした .exe ファイルをダブルクリックして「install」ボタンをクリック

1. 画面の指示に従いインストールを完了
2. スタートメニューからOllamaを起動

Version確認方法

以下のコマンドを実行するとOllamaのバージョンが確認できます

ollama --version

Linux

ターミナルで以下の1コマンドを実行するだけです：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Linuxにインストールすると、ollama.service というsystemdサービスが自動作成され、OS起動時に自動的にOllamaが起動します。

# サービスの状態確認
sudo systemctl status ollama

# サービスの手動起動
sudo systemctl start ollama

# インストール確認
ollama --version

2. GGUF ファイルのダウンロード

Hugging Face の HauhauCS リポジトリから GGUF ファイルをダウンロードします。ここでは RAM が 8〜16GB 程度の環境向けに Q8_0（8.9 GB）を使用する例で説明します。

以下のサイトにアクセスします

HauhauCS/Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive at main

We???re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

huggingface.co

ダウンロードボタンをクリックするとダウンロードが行えます

ダウンロードしたものはわかりやすいように特定のフォルダに入れます

3. Modelfile の作成

Ollama は Modelfile を使って GGUF をインポートします。

ダウンロードしたモデルと同じフォルダにModelfileを作成します

メモ帳を開き

以下の内容をコピーしてModefileに 貼り付けてください

FROM ./Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive-Q8_0.gguf

TEMPLATE {{ .Prompt }}
RENDERER qwen3.5
PARSER qwen3.5
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER top_p 0.95
PARAMETER top_k 20
PARAMETER num_ctx 131072
PARAMETER presence_penalty 1.5

ファイル名を「Modelfile」にして保存します

メモ帳では拡張子「.txt」が付いているので名前の変更で「.txt」を消します

このような感じになれば大丈夫です

パラメータについて:

最終的な構成は以下のようになります

4. モデルの登録

エクスプローラのパスの部分に「cmd」を入力して「Enter」キーを押すとコマンドプロンプトが起動します

以下のコマンドを実行してモデルの登録をします

ollama create qwen3.5-uncensored -f Modelfile

インポートが完了すると以下のように表示されます。

5. モデルの実行

ollama run qwen3.5-uncensored

プロンプトが表示されれば起動成功です。そのまま日本語でも質問できます。

このように回答をしてくれます

6. thinkingの非表示

`ollama run`でプロンプトに内容を入れて送信すると以下のように「Thinking」が表示されます

これは、LLMの思考の部分で、思考を何段階に渡り実行をして回答の精度を高めています

これを行うことで、難解な論理問題に強く、ハルシネーション（嘘）が減るとされています。

表示が不要な場合であれば以下のコマンドを実行すると回答だけ表示されます

ollama run qwen3.5-uncensored:latest --hidethinking

以下は実行例です。Thinking Processが表示されなくなりました

7. Thinkingモード無効

思考プロセスが長い(表示されるまで時間が長い)などThinkingが不要な場合、以下のコマンドで無効化することができます

/set nothink

以下は実際に実行した例です。Thinking Processがないので回答までの時間が短くなっていますが、回答精度が落ちる場合があります

もとに戻すには以下のコマンドを実行します

/set think

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注意事項

• このモデルは 完全に検閲解除 されており、いかなるプロンプトも拒否しません。利用用途は自己責任で管理してください。
• モデルが応答の末尾に免責事項（例: “This is general information, not legal advice…”）を付加することがありますが、これはベースモデルの学習に起因するものであり、拒否応答ではありません。
• 高スループット・本番環境での利用には vLLM, SGLang, KTransformers の使用が推奨されています。

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まとめ

Qwen3.5-9B-Uncensored-HauhauCS-Aggressive は、262K コンテキスト・マルチモーダル対応・201言語サポートという強力なスペックを持ちながら、Ollama を使えばコマンド数行でローカル実行できます。Q4KM 量子化なら 5.3 GB と比較的軽量なので、一般的な開発マシンでも十分に動作します。ぜひ試してみてください。