Ollama 上線 LFM2.5 24B,一條命令本地執行
Ollama 模型庫新增 LFM2.5 24B,使用者可用一條命令 ollama run lfm2.5:24b 拉取並在本地執行。該模型引數規模為 24B,官方同時給出了對應的模型庫頁面連結,公告中未披露更多細節。
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Ollama 模型庫新增 LFM2.5 24B,使用者可用一條命令 ollama run lfm2.5:24b 拉取並在本地執行。該模型引數規模為 24B,官方同時給出了對應的模型庫頁面連結,公告中未披露更多細節。
Ollama 宣布其雲服務即日起可執行前沿開源模型,使用者不必依賴本地硬體即可呼叫。推文同時 @ 了 CrusoeAI 與 mchiang0610,但未公布具體模型清單、價格與額度,也未說明開放範圍與地區限制。
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。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 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 公布過去兩週的模型更新,本地端新增 Nemotron-3.5-bolt、Nemotron-3.5-super、Bonsai-2、EmbeddingGemma-2、Flint,以及文字轉語音模型 Phonon。雲端上線 Beam(限時免費)、Muse-spark-open、MiniMax-m3.1-flash、Mistral-large-4、DeepSeek-v4.1-flash:1017 和 Clef。
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。
Meta 的開源權重模型 Muse Spark Open 已在 Ollama 上線,面向程式碼編寫與工具呼叫,上下文視窗達 100 萬 token。使用者可用 ollama run muse-spark-open:cloud 在 Ollama 雲端執行,或用 ollama launch claude muse-spark-open:cloud 接入 Claude Code。該模型目前已向 Max 和 Teams 使用者開放,Pro 使用者稍後可用。
MiniMax M3.1 Flash 已在 Ollama 上線,可通過 Ollama Cloud 用 ollama run minimax-m3.1-flash:cloud 直接呼叫。官方稱該模型在美國託管、零資料保留,主打快速編碼與 agentic 工作流,支援影像理解和 100 萬 token 上下文視窗。它也能以 ollama launch claude 或 ollama launch codex 指定該模型,接入 Claude Code 與 Codex 使用。
Ollama v0.40.8 加入 Recursive 的編碼模型 Flint,執行 ollama run flint 即可執行。Flint 採用 Apache 2.0 許可,是 40B 引數的混合專家(MoE)模型,每個 token 約啟用 2.5B 引數,支援推理、多輪工具呼叫與 262K token 上下文,面向跨倉庫的程式碼理解、缺陷追蹤、功能實現與補測試。
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 v0.40.10 加入 NVIDIA Nemotron 3.5 Bolt E4B,這是 NVIDIA 基於 Gemma 4 的小型視覺語言模型,面向本地對話、影像理解與工具呼叫。它支援 128K token 上下文,並自帶 DFlash 草稿模型用於投機解碼;執行 ollama run nemotron-3.5-bolt:e4b 即可執行。
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 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 v0.40.4 讓決策模型可以直接在終端呼叫:用 ollama run --ask 就能提出是非問題、把文字分類到標籤或按評分標準打分。這一版還讓 Apple silicon 的 MLX runner 支援 Kev 決策模型,ollama launch 用 usage credits 也能使用、無需升級付費方案。ollama launch codex 的模型選擇器會列出本地已安裝的 Ollama 模型,可在 Codex CLI 裡用 /model 切換;
Ollama 0.40.11 在 macOS 上加入語音生成能力,ollama run 可在音訊生成的同時朗讀文字或模型回覆,應用也能通過相容 OpenAI 的 /v1/audio/speech 介面流式獲取音訊。同版本還引入 vLLM Semantic Router 的 d3 決策模型,提供 2B、4B、9B、27B 四種規模,可對文字、結構化狀態或影像做分類、是否判斷或為選項打機率分。