ollama

Ripple Preview from Ricursive Intelligence is a 65B dense model built for agentic coding.

Xiaomi MiMo's mimo-v2.6, a 9B model built for code and agent workflows, is now supported in Ollama.

Liquid AI's LFM3 models, including text-to-speech in lfm3-audio and lfm3-omni, now run on Linux and Windows as well as Apple silicon.

LFM3 is Liquid AI's new family of small models built for local agents, tool calling, and structured output, on Liquid's new tri-hybrid architecture. The family includes:

Ollama can now generate speech on macOS. ollama run plays text or a chat model's reply aloud as the audio is generated, and apps can stream audio through the OpenAI-compatible /v1/audio/speech endpoint.

Nemotron 3.5 Bolt E4B is NVIDIA’s smaller, Gemma 4-based vision-language model for fast local conversations, image understanding, and tool use. It supports a 128K-token context window.

Flint now runs on Linux and Windows as well as macOS.

Flint brings Recursive's coding model to Ollama. It is designed for the work coding agents do across a repository: understanding unfamiliar code, tracing bugs, implementing features, and adding tests. Reasoning, multi-turn tool…

thinking, or when the history contains another provider's compaction items

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当开发者深陷于深夜调试云端AI模型的泥潭时，Ollama像一束光刺破了黑暗。传统AI工具链的臃肿令人窒息——动辄数十GB的模型体积、复杂的依赖配置、云端API调用延迟与隐私隐患，这些矛盾在开发者群体中早已积怨已久。Ollama以轻量级本地化部署的利剑，斩断了这些枷锁。它允许你在笔记本电脑上运行经过优化的语言模型，如同将一座AI实验室压缩进移动硬盘。当其他工具还在要求你为算力资源卑躬屈膝时，Ollama已让你在咖啡馆里用终端窗口驯服AI巨兽。

当开发者被困在臃肿的云端AI服务中，忍受着响应延迟、数据隐私风险和高昂成本时；当研究者因本地部署大模型的硬件门槛望而却步时——ollama像一柄手术刀精准切开这些矛盾。它让13B参数量的模型在16GB内存的笔记本上流畅运行，将需要数天配置的环境缩短为三行命令，用开源生态打破商业垄断，这正是AI民主化进程中最锋利的破冰船。

在AI技术狂飙突进的时代，开发者们正陷入一场无声的战争：一边是功能强大的语言模型，一边是部署时吞噬算力的怪兽。传统AI框架如同笨重的战车，让个人开发者在算力门槛前折戟沉沙。Ollama犹如一柄淬火的利剑，斩断了这层枷锁——它让大语言模型在个人笔记本上轻盈起舞，用一行命令完成从云端到本地的魔法迁移。当其他工具还在要求你购买天价显卡时，Ollama早已在咖啡厅的MacBook上完成了模型推理。这不是工具的更迭，而是开发范式的革命。

当AI开发者被困在云端服务的牢笼里，当算力资源成为创新者的枷锁——Ollama如同一把钥匙，解开了本地化运行大语言模型的封印。它直面当代AI开发的终极矛盾：算力霸权与创作自由的对抗。无需依赖昂贵的云服务，不必忍受API调用的延迟与隐私风险，你可以在自己的笔记本上运行Gemma、Llama等尖端模型，甚至离线调试AI应用。当其他工具还在用"云端赋能"画饼时，Ollama已让开发者真正掌控了自己的AI命运。

当人工智能开发者还在与臃肿的云服务搏斗时，当学术研究者因算力不足被迫裁剪模型时，当创业团队为API调用成本焦头烂额时——Ollama像一柄锋利的手术刀，精准切开传统AI部署的三大痛点：云端依赖、硬件门槛和成本黑洞。这个不到50MB的开源工具，让任何搭载M1芯片的笔记本都能流畅运行130亿参数的模型，让本地部署大语言模型变得如同安装手机APP般简单。它不仅是技术极客的秘密武器，更是打破AI资源垄断的破壁者。

在当今快速发展的科技世界中，开发者们面临着一个巨大的矛盾：如何在保持高效的同时，确保代码的灵活性和可扩展性？ollama正是为了解决这一难题而诞生的。它不仅提供了强大的功能，还能帮助开发者在复杂的项目中游刃有余。想象一下，你正在开发一个需要处理大量数据的应用程序，传统的工具可能会让你感到束手无策，而ollama则像一位得力助手，帮助你轻松应对各种挑战。

在这个信息爆炸的时代，开发者们面临着许多选择，尤其是在构建和部署机器学习模型时。ollama的出现，正是为了打破这种选择的困境。它不仅提供了一个简单易用的接口，还能与OpenAI的API兼容，帮助开发者更高效地调用工具和资源。然而，许多人仍在犹豫：是选择复杂的传统框架，还是拥抱这个新兴的解决方案？ollama的优势在于它的灵活性和高效性，能够让开发者在短时间内实现想法，打破了技术与创意之间的壁垒。

在这个信息爆炸的时代，开发者们面临着无数的选择，如何在众多工具中找到最合适的？ollama的出现正是为了解决这一矛盾。它不仅提供了强大的模型管理和部署功能，还能让开发者们在复杂的机器学习任务中游刃有余。想象一下，你正在开发一个需要实时数据处理的应用，而ollama则像一位得力助手，帮助你轻松应对各种挑战。选择ollama，就是选择了一条通往高效与创新的道路。

在当今快速发展的技术世界中，开发者面临着越来越多的挑战，尤其是在处理复杂的机器学习模型时。ollama的出现，正是为了打破这一困境。想象一下，你正在为一个项目寻找一种高效、灵活的工具，能够让你在多种环境中轻松部署和管理模型。然而，市面上大多数工具要么过于复杂，要么无法满足特定需求。ollama则以其简洁的设计和强大的功能，成为了开发者们的理想选择。它不仅能帮助你节省时间，还能提升工作效率，让你专注于创新，而不是被繁琐的技术细节所困扰。

在一个人工智能如同水电般嵌入我们生活的时代，我们却面临着一个巨大的矛盾：我们既渴望AI无所不能的智慧，又恐惧将最私密的想法、最核心的数据托付给远在云端的“黑箱”。我们享受ChatGPT们的便捷，却在深夜惊觉，每一次对话都可能成为训练他人的素材。这就是现代人的数字困境——在智能与隐私、便利与控制之间，被无形地撕裂。

你是否厌倦了在云端AI的迷宫中徘徊？受够了高昂的费用、迟滞的响应，以及那份将敏感数据托付给未知服务器的隐隐不安？我们正站在一个矛盾的十字路口：一方面，我们渴望大语言模型（LLM）那近乎魔法的创造力与智能；另一方面，我们又因成本、隐私和延迟而却步，仿佛被一道无形的屏障隔绝在魔法之外。

在数字时代的浪潮中，开发者们常常面临一个尖锐的矛盾：我们渴望利用人工智能的强大能力，却又被云服务的昂贵成本、数据隐私的隐忧以及网络延迟的困扰所束缚。想象一下，一位初创公司的工程师小张，他夜以继日地开发一款智能助手应用，却总在云端API的调用限制和费用面前止步。直到有一天，他发现了Ollama——一个能让他将AI模型轻松部署在本地的开源工具。这不仅解决了他的燃眉之急，更开启了一场技术革命…

你是否曾因AI模型部署的复杂性而望而却步？是否厌倦了云端服务的高延迟、隐私泄露风险和高昂成本？Ollama的出现，彻底打破了这种困境。它让每个人都能在本地轻松运行强大的大语言模型，无需依赖网络，无需担心数据泄露，更无需支付持续的服务费用。但矛盾在于：在追求高效便捷的AI体验时，我们是否真的愿意放弃云服务的“便利”？Ollama用事实告诉你，真正的自由和控制权，远比虚假的便利更有价值——它不仅是技术工具，更是对AI垄断的彻底反抗。

作为一位作家，我常常被问及如何捕捉时代的脉搏，用文字点燃思想的火花。今天，我要带你深入一个革命性的工具——Ollama。它不仅仅是一个代码项目，更是AI世界中的一颗新星，正在悄然重塑我们与机器交互的方式。想象一下，一个开源平台，能让任何人轻松运行大型语言模型，无需复杂设置，就像打开一本好书一样简单。但为什么它值得你的关注？因为它解决了AI普及中的核心矛盾：强大的技术往往被高门槛所困，而Ollama打破了这一切，让创新触手可及…