Ollama v0.11.10：图形界面重磅登场！｜直链下载

想象一下，如果运行AI大模型就像使用Docker一样简单，会是什么体验？Ollama正是这样一个革命性的工具——由前Docker工程师打造，让您在自己的电脑上轻松运行各种强大的大语言模型，无需依赖云服务，完全保护您的数据隐私。

🔗 GitHub 项目地址：https://github.com/ollama/ollama

🌐 官方网站：https://ollama.com

🎯 为什么选择Ollama？

根据最新的对比分析，Ollama在本地LLM运行工具中具有独特优势：

与其他工具的核心差异

Ollama提供了简化的模型管理、本地优先架构和Modelfile自定义功能，使其在以下方面脱颖而出：

LM Studio：虽然有友好的GUI界面，但Ollama的CLI/API方式更适合自动化和集成
vLLM：专注于高性能推理，但设置复杂；Ollama则追求易用性和快速上手
LocalAI：功能丰富但配置繁琐；Ollama开箱即用，零配置

Ollama在易用性、隐私保护、离线操作、自定义控制和低延迟方面提供了完美平衡。

🌟 核心功能亮点

1. 极简的模型管理

只需一行命令即可下载和运行模型：

# 下载并运行最新的Llama 3.3模型
ollama run llama3.3

# 运行DeepSeek-R1推理模型
ollama run deepseek-r1

# 使用小巧的Phi-4模型
ollama run phi4

2. 丰富的模型库

Ollama支持在 ollama.com/library 上的大量模型。以下是一些热门模型示例：

🌟 最新热门模型

模型	参数量	大小	下载命令
DeepSeek-R1	7B	4.7GB	`ollama run deepseek-r1`
DeepSeek-R1	671B	404GB	`ollama run deepseek-r1:671b`
QwQ	32B	20GB	`ollama run qwq`
Llama 4 Scout	109B	67GB	`ollama run llama4:scout`
Llama 4 Maverick	400B	245GB	`ollama run llama4:maverick`

📊 Llama系列模型

模型	参数量	大小	下载命令
Llama 3.3	70B	43GB	`ollama run llama3.3`
Llama 3.2	3B	2.0GB	`ollama run llama3.2`
Llama 3.2	1B	1.3GB	`ollama run llama3.2:1b`
Llama 3.2 Vision	11B	7.9GB	`ollama run llama3.2-vision`
Llama 3.2 Vision	90B	55GB	`ollama run llama3.2-vision:90b`
Llama 3.1	8B	4.7GB	`ollama run llama3.1`
Llama 3.1	405B	231GB	`ollama run llama3.1:405b`

💎 其他优秀模型

模型	参数量	大小	下载命令
Gemma 3	1B	815MB	`ollama run gemma3:1b`
Gemma 3	4B	3.3GB	`ollama run gemma3`
Gemma 3	12B	8.1GB	`ollama run gemma3:12b`
Gemma 3	27B	17GB	`ollama run gemma3:27b`
Phi 4	14B	9.1GB	`ollama run phi4`
Phi 4 Mini	3.8B	2.5GB	`ollama run phi4-mini`
Mistral	7B	4.1GB	`ollama run mistral`
Granite-3.3	8B	4.9GB	`ollama run granite3.3`

🛠️ 专业领域模型

模型	参数量	大小	下载命令	特点
Code Llama	7B	3.8GB	`ollama run codellama`	代码生成
LLaVA	7B	4.5GB	`ollama run llava`	视觉理解
Moondream 2	1.4B	829MB	`ollama run moondream`	轻量视觉
Neural Chat	7B	4.1GB	`ollama run neural-chat`	对话优化
Starling	7B	4.1GB	`ollama run starling-lm`	通用助手
Llama 2 Uncensored	7B	3.8GB	`ollama run llama2-uncensored`	无审查版

💻 硬件要求

注意： 根据模型大小，您需要相应的显存：

7B模型：至少8GB RAM
13B模型：至少16GB RAM
33B模型：至少32GB RAM
70B+模型：建议64GB RAM以上

选择适合您硬件配置的模型，小型模型如Phi 4 Mini和Gemma 3:1b也能提供出色的性能！

3. 完全的隐私保护

所有处理都在本地进行，确保数据永不离开您的环境——这对敏感应用至关重要：

无需网络连接即可运行
数据完全不会上传到云端
符合GDPR等隐私法规要求
适合处理机密文档和敏感信息

4. 强大的API兼容性

Ollama提供OpenAI兼容的API，让您可以：

无缝替换昂贵的OpenAI API调用
使用现有的代码库，无需重写
支持流式响应和工具调用
完整的REST API和SDK支持

5. 灵活的部署选项

个人电脑：Windows、macOS、Linux原生支持
服务器部署：通过Docker轻松部署
嵌入式系统：支持ARM架构，包括树莓派
GPU加速：自动检测并使用NVIDIA/AMD GPU

ollama v0.11.10 [2025年9月5日] 最新版本亮点

新模型 EmbeddingGemma 是一种新的开源嵌入模型，以其大小而言，提供了同类最佳的性能。
变更内容支持 EmbeddingGemma

🛠️ 快速上手指南

1. 安装Ollama

macOS/Linux：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. 运行您的第一个模型

# 运行一个小型快速模型
ollama run qwen:0.5b

# 或者尝试更强大的模型
ollama run llama3.3:8b

3. 使用API

import requests

response = requests.post('http://localhost:11434/api/chat', 
    json={
        "model": "llama3.3",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "解释什么是量子计算"}
        ]
    })
print(response.json())

💡 典型应用场景

开发者工具

代码助手：使用DeepCoder或StarCoder模型辅助编程
API原型：快速搭建AI功能原型
本地测试：在不产生API费用的情况下测试AI功能

企业应用

文档分析：处理敏感的企业文档
客户支持：构建私有的智能客服系统
知识管理：结合RAG技术构建企业知识库

个人使用

学习助手：离线的AI学习伴侣
创意写作：使用AI进行头脑风暴
隐私对话：完全私密的AI对话体验

研究用途

模型实验：快速测试不同模型的效果
微调研究：使用Modelfile自定义模型行为
性能基准：对比不同模型的表现

🔮 未来展望

根据社区反馈和发展趋势，Ollama正在：

支持更多前沿模型的第一时间适配
改进多模态支持（视觉、音频）
增强分布式部署能力
优化低端硬件的运行效率

下载指南

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页面内可选的下载源包括：
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