Ai2 發布 OlmoEarth v1.3 衛星嵌入模型,公開全球嵌入並上線探索工具
Ai2 發布衛星嵌入模型 OlmoEarth v1.3,同時公開覆蓋全球的預計算年度嵌入(10 米解析度,64 與 128 維),並上線免登入的 Embeddings Explorer 瀏覽器工具。模型讀取一年的 Sentinel-1 雷達與 Sentinel-2、Landsat 多光譜時序,為每個 10 米畫素輸出一個 128 維向量;
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Ai2 發布衛星嵌入模型 OlmoEarth v1.3,同時公開覆蓋全球的預計算年度嵌入(10 米解析度,64 與 128 維),並上線免登入的 Embeddings Explorer 瀏覽器工具。模型讀取一年的 Sentinel-1 雷達與 Sentinel-2、Landsat 多光譜時序,為每個 10 米畫素輸出一個 128 維向量;
Ollama 發布 v0.40.9-rc0,核心改動是把 Windows on Arm(WoA)CUDA 支援所用的 CUDA Toolkit 從預發布版切換到已正式發布的版本。維護者 dhiltgen 說明,此前一直在用 pre-release,而下載站點不穩定,因此改為跟進最新的正式版 CUDA Toolkit。該 tag 於 10 月 21 日建立,附帶 2 個建置產物;這次提交只涉及 CI 依賴,沒有模型或功能層面的變化。
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。
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。
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 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。
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 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 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 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。
v0.40.7-rc0 預發布版本為 MLX 後端加入 PPLX Decider v1.2 支援(#19072)。該提交實現了基於 Qwen3.5 的決策打分器,採用非因果注意力,同時包含 publisher readout、影像處理與 System One prompt 編碼等改動。該版本為候選發布 rc0,由維護者於 10 月 17 日打上標籤。
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 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 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 表示過去數月在美國擴大算力部署,並與 Crusoe 合作,為使用者提供零日模型和完整零資料保留(ZDR),同時保持高效能。Ollama 團隊參觀了 Crusoe 與 Redwood Materials 在內華達州的站點,稱更多細節將很快公布。
Ollama 上線由 Recursive SI 開發的約 40B 引數 MoE 開源模型 Flint,面向端側 agentic coding 場景。官方給出短上下文下的生成速度:M4 Pro MacBook Pro 上超過 125 tps,64GB 視訊記憶體的 NVIDIA RTX Spark 上超過 150 tps。
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 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 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 v0.40.4,把 llama.cpp 升級到 b11521,新增對決策模型與 EmbeddingGemma 2 的支援。啟動流程中,Codex 的 /model 選擇器現在會列出本機已安裝的模型;服務端推理路由則改為複用已驗證的 manifest 與已載入模型。MLX 修復了推測回滾後迴圈狀態未壓縮的問題,MLX 與 MLX-C 同步做了版本號提升。
Ollama Cloud 現在可在 Fly.io Sprites 的 Linux 沙箱虛擬機器內呼叫,新增的 Ollama Connector 由 Fly.io 閘道器代注入 API 金鑰,沙箱內只暴露閘道器 URL 與 connection ID,agent 無法洩露金鑰。金鑰加密存在 Fly.io 組織下,新建 connector 預設遮蔽所有 Sprite,可按標籤、名稱字首或全部授權,且僅限沙箱內部呼叫。
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-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 v0.40.0: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 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。
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 宣布 Muse Spark Open 已向 Pro、Max、Pay-as-you-go 和 Teams 四類套餐開放,這些套餐的使用者現在可以呼叫該模型。公告只說明瞭覆蓋範圍,沒有披露模型規模、上下文長度、價格或免費檔是否同步開放等細節。
NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 現已在 Ollama 上線,可用 ollama run nemotron-3.5-super 直接拉取執行。該模型同時具備推理與視覺理解能力,覆蓋多種 agent 工作流。官方稱在單張 GPU 上,它的 agent 任務吞吐量最高可達同尺寸其他開源模型的 5 倍。
Ollama 發布 v0.40.4,把 llama.cpp 升級到 b11521,為 decision 模型和 EmbeddingGemma 2 提供支援。MLX 與 MLX-C 版本號同步上調,並修復 MLX 推測回滾後恢復的迴圈狀態未壓縮的問題。launch 方面,Codex 的 /model 選擇器現在會列出已安裝的模型;server 端在推理路由中複用已校驗的 manifest 與已載入模型。
Ollama v0.40.5 新增 NVIDIA Nemotron 3.5 Super 與 Nemotron 3.5 Bolt 兩個模型支援。Super 是面向編碼、推理、工具呼叫與文件理解的視覺語言模型,採用 120B 引數混合 Mamba-2/Transformer MoE 架構、每 token 啟用 12B,搭配 C-RADIO 視覺編碼器,支援工具呼叫、思考模式開關和最高 1M tokens 上下文;