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Google Developers blog● 精選AI 評分66

開源 agent-eval 工具包發布,把 AI agent 評估從憑感覺變成可重複流程

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 releases● 精選AI 評分68

Ollama v0.40.2:舊模型首次執行自動升級到 llama.cpp

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。

機器之心● 精選AI 評分78

清華等推出 OSWorld-Science,12 個模型平均得分 34.3%

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%。

TechCrunch AIAI 評分56

Hugging Face 政策主管:嵌入式 AI 評測員難成現成方案

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。

機器之心● 精選AI 評分76

WorldOracle 評測平台開放,世界模型物體與長序列預測明顯退化

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 releases● 精選AI 評分75

Ollama v0.40.0:Apple Silicon 預設用 MLX 跑模型

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 releases● 精選AI 評分82

Ollama v0.40.0:Apple Silicon 預設用 MLX 執行模型

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。

Ollama releases● 精選AI 評分72

Ollama v0.35.1 支援 Cloudflare 決策模型 Clef

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 releases● 精選AI 評分79

Ollama v0.40.0 在 Apple Silicon 上預設用 MLX 執行模型

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。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 releasesAI 評分42

v0.40.7

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。

Hacker News front page● 精選AI 評分82

InnovationEval:前沿模型花數千美元 GPU 仍未復現人類演算法創新

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 releases● 精選AI 評分76

Ollama v0.40.0-rc6 在 MLX 上加入多模態嵌入

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 releasesAI 評分41

Ollama v0.40.3 暫停後臺模型升級以改善請求效能

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。

X @ollamaAI 評分50

Ollama 雲三天免費開放 MiniMax M3.1 Flash

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 releasesAI 評分43

v0.40.1

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。

X @ollama● 精選AI 評分77

Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 上架 Ollama,原生 2-bit 量化只需 24GB

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。

X @ollama● 精選AI 評分81

Reflection AI 首個開放權重模型 Beam 在 Ollama 限時免費

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。

X @ollamaAI 評分28

Ollama:Meta 模型現已向 Pro 使用者開放

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。