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ollama v0.6.5

为什么要使用ollama

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。

ollama是什么

一个开源的本地化大语言模型运行框架，支持在个人电脑上零配置部署Llama、Mistral等主流模型，提供跨平台的命令行交互和API接口，让开发者像使用Docker容器般轻松管理AI模型。

入门示例

真实场景：电商公司的全栈工程师小明需要为商品详情页添加智能问答功能，但担心云服务延迟影响用户体验。
开发步骤：
1. 在开发机安装ollama run llama3，3分钟完成8B参数模型部署
2. 通过curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"llama3","prompt":"这款运动鞋适合马拉松训练吗？"}'实时获取响应
3. 在Python中集成： 

import requests
response = requests.post('http://localhost:11434/api/generate', json={
    'model': 'llama3',
    'prompt': '用户咨询内容...',
    'stream': False
})
print(response.json()['response'])

ollama v0.6.5版本更新

  • 新增Mistral Small 3.1模型支持（当前需指定版本号运行）
  • 优化Gemma 3在云端存储挂载文件系统的加载速度
  • 改进Windows平台安装程序的数字签名验证
  • 修复GPU内存分配异常问题
  • 更新API文档中的流式响应示例

更新日志

新增模型

  • Mistral Small 3.1：同尺寸中性能最佳的模型。正式发布后将作为mistral-small的默认版本，目前可通过ollama run mistral-small:24b-3.1-instruct-2503-q4_K_M命令体验

主要变更

  • 支持Mistral Small 3.1模型
  • 优化Gemma 3在Google云存储等网络文件系统上的模型加载速度

完整更新记录

查看详细变更日志：v0.6.4...v0.6.5

版本更新总结

本次升级重点引入性能强劲的Mistral Small 3.1模型，显著优化云端环境下的Gemma 3加载效率，同步完善Windows系统支持与API文档，持续提升开发者体验。