Ollama 11 月赴首爾,將與 FriendliAI 合作
Ollama 官方宣布將於今年 11 月前往首爾,在當地會見使用者、客戶與合作伙伴,並透露此行會與 FriendliAI 合作,更多細節稍後公布。Ollama 稱韓國是全球最具創新性的 AI 市場之一,首爾有活躍的 Ollama 社群,這趟行程已籌劃多時。
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Ollama 官方宣布將於今年 11 月前往首爾,在當地會見使用者、客戶與合作伙伴,並透露此行會與 FriendliAI 合作,更多細節稍後公布。Ollama 稱韓國是全球最具創新性的 AI 市場之一,首爾有活躍的 Ollama 社群,這趟行程已籌劃多時。
一份面向 AI agent 的評估方法與開源工具 agent-eval 發布,主張用可重複的評估流程替代憑感覺看輸出。方法以關鍵使用者旅程(CUJ)定義成功標準,每個條件都對應一個評估點,先用模擬使用者 LLM 生成正常與邊緣場景,再在單元測試、確定性指標、LLM-as-a-judge 評分與整合測試四層做檢查。
Ollama 官方確認 Ollama Cloud 始終採用零資料留存,使用者資料不會被用於訓練。該服務託管在美國和歐盟境內。對於把推理放到雲端的 Ollama 使用者,這意味著請求內容既不留存、也不進入訓練資料。
Ollama 聯合創始人兼 CEO @jmorgan 在一期訪談節目中談開源模型在企業中的採用。該節目由 Ollama 官方帳號發布,並附有觀看入口。原文未披露節目中的具體客戶案例、資料或產品更新資訊。
Ollama 官方帳號表示期待 Reflection AI 的新開源模型,並稱將有更多美國模型進入 Ollama。該帖未給出模型名稱、引數規模、發布時間與具體接入方式。
Ollama v0.40.2 起,此前版本下載的模型會在首次執行時自動在後臺升級,以提升效能與 llama.cpp 相容性。升級會保留原模型作為備份,因此已升級的模型會暫時多佔用磁碟空間,官方表示未來版本會自動清理。需要現在清理可執行文件給出的 jq 指令碼配合 ollama rm 刪除,但這隻刪除備份,日後若要降級到 0.40 以前的版本,需重新拉取這些模型。
清華大學牽頭聯合多所高校推出 OSWorld-Science 科研智慧體評測基準,含 146 項專家任務、覆蓋 7 大科學領域與 14 種科研軟體配置,12 個視覺語言模型平均任務得分僅 34.3%。Claude Fable 5.1 以 73.7% 領先,Claude Opus 5、GPT-6 Astra、GPT-5.6 sol 分別為 57.9%、57.4% 和 50.1%,但化學類任務中僅少數模型超過 20%。
Hugging Face 首席政策官 Irene Solaiman 在 TechCrunch Disrupt 上表示,嵌入式第三方評測員並非解決模型安全問題的簡單答案,評測仍缺乏可復現性與統一標準。她指出評測方法更新很快、彼此之間難以橫向比較,且目前絕大多數評測針對模型本身,對 harness 和完整 agent 的評測既少又昂貴;而更強的 harness 可讓較弱模型跑贏前沿模型。她認為誰有資格評測哪些任務,需要更多標準化。
Ollama 官方表示,Meta 最新發布的開放權重模型將很快在 Ollama 上線。Ollama 稱其為迄今美國最好的開放權重模型,但未透露模型名稱、引數規模與具體上線時間。
由普林斯頓大學、多倫多大學、NVIDIA 與智元等機構提出的世界模型評測平台 WorldOracle 於 10 月 16 日向開發者開放,以真實操作記錄檢驗模型對動作後果的預測。首批七種模型暴露兩類問題:機械臂路徑跟得準但物體位置偏差大,IRASim 機械臂得分 78.8、物體僅 29.1,Cosmos 3 為 89.4 與 45.4;
Ollama 發布 v0.40.0,在 Apple Silicon 裝置上,MLX 執行時支援的模型架構將自動改用 MLX 執行。可用模型包括 qwen3.8、gemma4、qwen3.6、qwen3.5,決策模型 Nimble、tev1、clef、clef-flash 也已登陸 MLX,官方稱會繼續測試並啟用更多模型。
Ollama 發布 v0.40.0,在 Apple Silicon 裝置上,MLX 執行時支援的模型架構會自動改用 MLX 執行。官方範例為 ollama pull qwen3.8 與 ollama run qwen3.8,其他可用模型還包括 gemma4、qwen3.6 和 qwen3.5;決策模型 Nimble、tev1、clef、clef-flash 也已支援 MLX,並新增嵌入模型 embeddinggemma-2 支援。官方表示會繼續測試並啟用更多模型。
v0.40.5-rc1 為 MLX 後端新增 Nemotron 3.5 Super 模型支援。同一版本修復了 Nemotron 的層數推斷與分離式 MTP 量化問題,在保留舊別名的基礎上接受官方發布的層命名,並穩定 Mamba softplus、保留 FP32 視覺歸一化。
Ollama 發布 v0.40.0,在 Apple Silicon 裝置上,MLX 執行時支援的模型架構將自動改用 MLX 執行。官方範例為 ollama pull qwen3.8 與 ollama run qwen3.8;預發布期間會繼續測試並啟用更多模型。
Ollama 發布 v0.35.1,通過 /v1/systemone 介面支援 Cloudflare 新開源的決策模型 Clef(27B)與 Clef Flash(9B),兩者均為多模態,請求可在文字 state 之外附帶圖片,所有問題共享該狀態並聯合打分。同一版本把聯網搜尋上限從每次回應 3 次提高到 10 次,Modelfile 新增 CAPABILITY 宣告,並更新了 llama.cpp 與 MLX 引擎。
Ollama 發布 v0.40.0:在 Apple Silicon 裝置上,MLX 執行時支援的模型架構會自動改用 MLX 執行。本次納入 MLX 的模型包括 qwen3.8、gemma4、qwen3.6、qwen3.5,決策模型 Nimble、tev1、clef、clef-flash 也已支援。可用 ollama pull / run qwen3.8 拉取與執行,官方稱將繼續啟用更多模型。
Ollama 發布預發布版 v0.40.7,三項改動中最主要的是 llama-server 現在能自行推斷投機解碼所需的草稿模型型別,不再需要手動指定。MLX 後端新增 PPLX Decider v1.2 支援,OpenAI 相容層則允許在非思考模型上使用 Responses 的 effort 引數。
新評測 InnovationEval 顯示,前沿模型無法獨立復現人類研究者近期做出的機器學習演算法創新:在端到端任務中,它們耗費數千美元 GPU 算力,仍未達到人類論文(on-policy self-distillation,SDPO)的水平。測試要求 AI 自主提出一種新的後訓練方法,在短答題與程式碼任務上後訓練 Qwen3-8B,並超過 GRPO 基線。主要結果來自 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol;
Ollama 發布 v0.40.0-rc6,在 MLX runner 上實現 EmbeddingGemma2Model 架構,使本地嵌入支援多模態輸入。/api/embed 介面現在可通過 input dict 為每個條目單獨傳入媒體。該模型為 24 層雙向文字編碼器,帶 PLE,共享 gemma4 的視覺與音訊塔,輸出經 mean-pool 與 L2 歸一化。該標籤由 pdevine 於 10 月 6 日打上,對應提交 #18820,仍屬 rc 預發布版本。
Ollama 發布 v0.40.3,暫停了後臺模型升級,以改善 embedding 及其他請求的效能。該改動由維護者 jmorganca 提交,屬於行為調整:這一版本不再在後臺升級模型,以免拖慢推理與 embedding 請求。同時,ollama launch claude 不再彈出 Claude connectors 的警告,ollama launch codex 也不再提示 service tiers。
Ollama 已上架 Ornith 1.5 122B,該模型可在裝置上完全本地執行。官方給出的啟動命令為 ollama run ornith-1.5:122b,拉取後即可在本地使用。原文沒有說明量化格式、上下文長度和硬體要求等細節。
Ollama 與 MiniMax 合作,未來三天在 Ollama Cloud 上免費開放 MiniMax M3.1 Flash,無需本地算力即可呼叫。該服務由美國境內託管,並承諾零資料保留,即不儲存使用者請求資料。免費視窗僅限這三天,託管地區與資料策略是官方同時說明的兩項條件。
Ollama 官方帳號表示正在讓美國主機(US hosts)上線,並稱「很快」。這條公告沒有給出具體時間表,也未說明這些美國主機將承載哪些服務、覆蓋哪些使用者,只確認相關部署工作正在進行中。
Ollama 發布 v0.40.1,服務端新增代理雲端用量與餘額 API,客戶端可藉此讀取帳戶用量與餘額。該版本還把帳號步驟從 CLI 新手引導中移除,修復 Windows 上 llama 讀取超過 2GiB 的 clef head 問題,並讓 manifest 在 Windows 上避免使用符號連結。MLX 方面刪除了已進入上游的 Metal residency 補丁,文件修復了 README 社群整合列表中的 6 個失效連結和應用 README 的下載連結。
Ollama 上線 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B,官方稱其採用原生 2-bit 量化,可壓進 24GB 記憶體,並能與其他應用同時執行。該模型是視覺語言模型(VLM),定位是在本地處理日常 agentic 任務。執行 ollama run nemotron-3.5-bolt 即可拉取執行。
Reflection AI 的首個開放權重模型 Beam 已上線 Ollama,限時免費使用。該模型由 Ollama 與 Reflection AI 合作託管在美國,提供完整的零資料留存(ZDR),具備 100 萬 token 上下文視窗,面向軟體工程、推理與長時間執行的 agentic 任務。
Ollama 官方帳號宣布,Meta 的模型現在也向 Pro 使用者開放。推文僅一句話,沒有說明具體是哪幾個 Meta 模型、何時生效,也未提及 Pro 使用者可用的額度或功能範圍。訊息發布於 2026 年 10 月 15 日,實際可用情況需在 Ollama 客戶端中檢視對應模型。
Ollama 表示正在把更新後的模型推送給使用 deepseek-v4.1-flash 的使用者,推送範圍由此擴大到該型號。公告未說明新版本號、具體改進內容與完成時間,也未提及是否影響其他模型。
Ollama 官方放出 Nemotron-3.5-Super 的模型頁面,該模型已進入 Ollama 模型庫(ollama.com/library/nemotron-3.5-super)。這是本次訊息中唯一的官方資訊,頁面是檢視該模型可用版本與執行方式的入口,具體引數量、量化規格與硬體需求需以頁面內容為準。
Ollama 官方模型庫新增 ornith-1.5 的 122b 條目,頁面地址為 ollama.com/library/ornith-1.5:122b,其中 122b 標註了該模型的規模。原文僅給出該連結,未披露上下文長度、量化版本、授權協議或發布時間等細節,因此這目前只是一次模型庫上架。