✷ 归档 · 11 个实验室 · 58 篇 dispatch
实验室
不用每天手动刷十几个官方博客。OpenAI、Anthropic、DeepMind 等实验室的一手发布，每篇都提炼出核心内容。
Ollama 为 Pro、Max 和 Team 方案推出透明的按 Token 计费模式
Ollama 宣布为其 Pro、Max 和 Team 方案推出按 Token 计费模式并包含每月使用额度，简化了开源模型访问的成本预测。
Claude Desktop 与 Ollama 的集成实现了本地与云端模型的切换
Ollama 现在允许 Claude Desktop 作为第三方网关，因此用户可以在 Ollama 中运行 Claude 以及任何本地或云端模型，而无需将数据发送给 Anthropic。
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 发布
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 是一款拥有 300 亿参数的开源模型，每个 token 的激活参数为 30 亿，专为本地智能体工作流和具有 100 万 token 上下文窗口的多步任务而设计。
Muse Glimmer 发布：Meta Superintelligence Labs 的 30B 智能体多模态模型
Meta Superintelligence Labs 发布了 Muse Glimmer，这是一个针对本地智能体工作负载优化的 30B 多模态模型，具有 128K+ 的上下文长度，现在可通过 Ollama 获取。
Ollama 融资与开源模型平台扩张
Ollama 已筹集 8800 万美元，以扩展其运行和扩展开源 AI 模型的平台，服务于 890 万开发者和 85% 的财富 500 强公司。
Ollama 0.31: 通过多 Token 预测实现更快的 Gemma 4 性能
Ollama 0.31 在 Apple Silicon 上为 Gemma 4 引入了多 Token 预测技术，在不改变模型输出的情况下，使编码代理基准测试中的 Token 生成速度提升了近 90%。
Ollama Apple Silicon MLX 引擎更新
Ollama 更新了其 MLX 引擎，通过支持 NVFP4、内核融合 (kernel fusion) 以及针对智能体工作流的新型状态快照系统，提升了在 Apple Silicon 上的性能。
Ollama 0.30 发布，新增 GGUF 模型支持并提升 NVIDIA 性能高达 20%
Ollama 0.30 通过 llama.cpp 引入了 GGUF 模型兼容性，并在 NVIDIA GPU 上提供了高达 20% 的吞吐量提升，同时通过默认的 Vulkan 加速扩展了硬件支持。
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 发布
NVIDIA Nemotron 3 Ultra 是一款拥有 550B 参数的开源模型，针对长时运行的智能体工作流进行了优化，具有 1M token 上下文窗口并采用 NVFP4 量化以实现高效率。
OpenJarvis 1.0 发布：通过 Ollama 实现本地优先的个人 AI
OpenJarvis 1.0 是一个用于构建本地优先个人 AI 智能体的开源框架，它集成了 Ollama，可以在个人硬件上运行模型。
Ollama 0.19 Preview: MLX Integration for Apple Silicon Acceleration
Ollama 0.19 引入了与 Apple MLX 框架的预览版集成，通过统一内存优化和 NVFP4 支持，显著提升了 Apple Silicon 设备上的性能。
Ollama 0.17: OpenClaw AI 助手简化设置
Ollama 0.17 为 OpenClaw 引入了单命令安装流程，OpenClaw 是一款能够在本地硬件上管理电子邮件、日历和即时通讯应用的个人 AI 助手。
Ollama 为 Claude Code 添加了子代理 (Subagents) 和网页搜索功能
Ollama 现在支持在 Claude Code 中使用子代理和网页搜索，允许模型运行并行任务并访问实时信息，而无需 MCP 服务器或 API 密钥。
Ollama 发布 OpenClaw 个人 AI 编程助手
Ollama 发布了 OpenClaw，这是一款在本地运行的个人 AI 助手，它通过一个集中的网关将 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage 等即时通讯平台与 AI 编程代理连接起来，从而实现私密的、跨平台的代码辅助。
Ollama launch 命令发布
Ollama 在 0.15+ 版本中引入了 'ollama launch' 命令，允许用户在无需手动设置环境变量或配置文件的条件下，设置并运行 Claude Code 和 OpenCode 等编程工具。
Ollama 通过 Z-Image Turbo 和 FLUX.2 Klein 增加了实验性图像生成功能
Ollama 宣布在 macOS 上通过使用 6B 参数的 Z-Image Turbo 模型和 Black Forest Labs 的 FLUX.2 Klein 模型，提供实验性的图像生成功能，这标志着 Ollama 生态系统中首次实现原生文本到图像的能力。
Ollama v0.14.0: Anthropic API 兼容性与 Claude Code 支持
Ollama v0.14.0 引入了对 Anthropic Messages API 的兼容性，使得可以使用 Claude Code 和其他 Anthropic SDK 应用程序配合本地和云端开源模型。
集成了 Ollama 的 OpenAI Codex
Ollama 现在支持 OpenAI Codex CLI 使用开源权重模型，允许使用 gpt-oss:20b 和 gpt-oss:120b 等模型进行本地代码执行和修改。
OpenAI gpt-oss-safeguard 模型通过 Ollama 发布
OpenAI 和 Ollama 发布了基于 Apache 2.0 许可的开源 gpt-oss-safeguard 安全推理模型（20B 和 120B），使组织能够通过透明的推理过程进行策略驱动的内容分类。
MiniMax M2 在 Ollama Cloud 上发布
MiniMax M2 是一款针对编程和智能体工作流优化的高性能模型，现已在 Ollama 的云端平台可用。
NVIDIA DGX Spark 使用 Ollama 的性能表现
Ollama 发布了 NVIDIA DGX Spark 的性能基准测试，展示了使用固件版本 580.95.05 的各种模型（包括 gpt-oss 和 gemma3）的吞吐量。
Ollama 编程模型与集成更新
Ollama 推出了 GLM-4.6 和 Qwen3-Coder-480B 的云端访问权限，同时更新了 Qwen3-Coder-30B 并扩展了对 VS Code、Zed 和 Droid 的集成支持。
Qwen3-VL 发布说明
Ollama 已发布 Qwen3-VL，这是一款功能强大的视觉语言模型，具备先进的空间感知能力、支持 32 种语言的扩展 OCR 功能，以及原生 256K 上下文以实现长视频理解。
NVIDIA DGX Spark 与 Ollama 集成
Ollama 与 NVIDIA 合作，优化了由 GB10 Grace Blackwell 超级芯片驱动的 NVIDIA DGX Spark，使其具备 1 petaFLOP 的性能和 128GB 内存，可高效运行本地语言模型。
Ollama Web Search and Web Fetch API 发布
Ollama 发布了全新的网络搜索和网络抓取 API，旨在通过 REST 和库集成来减少幻觉，并为 LLM 提供实时网络数据。
Ollama 新模型调度更新
Ollama 引入了一个新的模型调度系统，用精确的内存测量取代了内存估算，以减少崩溃并提高 GPU 利用率。
Ollama 云端模型预览
Ollama 推出了云端模型的预览版，使用户能够在数据中心级硬件上运行大规模模型，同时保持相同的本地工具集和 API 集成。
OpenAI gpt-oss 在 Ollama 上发布
Ollama 与 OpenAI 合作集成了 gpt-oss 开源权重模型，提供 20B 和 120B 参数版本，并通过 MXFP4 量化格式针对本地运行进行了优化。
Ollama App Release for macOS and Windows
Ollama 已为 macOS 和 Windows 发布了新的应用程序，该程序提供了一个图形用户界面，用于下载和与本地 AI 模型聊天，包括对文件上传和多模态能力的支撑。
Secure Minions 协议实现加密的 Ollama 与前沿模型协作
Ollama 与斯坦福大学 Hazy Research 实验室宣布推出 Secure Minions，这是一种端到端加密协议，允许本地 Ollama 模型与前沿云端模型协作，同时保持所有数据的机密性。
Ollama Thinking 功能发布
Ollama 引入了启用或禁用模型思考过程的能力，允许用户针对 DeepSeek R1 和 Qwen 3 等模型将内部推理与最终输出分离。
Ollama 新增流式工具调用支持
Ollama 现在支持带有工具调用的流式响应，允许聊天应用接收部分模型输出并实时调用函数。
Ollama 多模态引擎发布
Ollama 推出了全新的多模态引擎，旨在提高视觉模型的本地推理可靠性与准确性，目前支持 Llama 4、Gemma 3、Qwen 2.5 VL 和 Mistral Small 3.1。
Ollama Minions: 本地与云端 LLM 混合协作
Ollama 引入了 Minions，这是一个由斯坦福大学 Hazy Research 开发的框架，通过将工作负载委托给 Llama 3.2 等本地模型，在保持高性能的同时降低了云端 LLM 成本。
Ollama 结构化输出发布
Ollama 现在支持结构化输出，允许用户通过 JSON schema 定义特定格式来约束模型响应，从而提高可靠性和一致性。
Ollama Python 库 0.4 版本发布说明
Ollama Python 库 0.4 引入了直接传递 Python 函数作为工具的功能，并通过 Pydantic 和文档字符串解析自动生 JSON 模式。
Llama 3.2 Vision 已可在 Ollama 中使用
Ollama 已发布对 11B 和 90B 参数规模 Llama 3.2 Vision 的支持，实现了包括 OCR 和图像分析在内的多模态能力的本地执行。
Ollama 上的 IBM Granite 3.0 模型
IBM Granite 3.0 模型（包括稠密模型和混合专家 MoE 变体）现已在 Ollama 上通过 Apache 2.0 许可提供。
Ollama 对 Llama 3.2 的支持
Ollama 现在支持 Meta 的 Llama 3.2，引入了适用于边缘设备的轻量级 1B 和 3B 纯文本模型，以及即将推出的具备视觉能力的 11B 和 90B 模型。
Bespoke-Minicheck: 通过基于事实的真实性检查减少 LLM 幻觉
Ollama 已集成 Bespoke-Minicheck，这是来自 Bespoke Labs 的一个基于事实的真实性检查模型，通过将断言与源文档进行比对来检测幻觉。
Ollama 工具支持发布
Ollama 为 Llama 3.1 等模型引入了工具调用支持，允许本地 LLM 与外部 API、函数和代码解释器进行交互。
Google Gemma 2 在 Ollama 上发布
Google Gemma 2 提供 2B、9B 和 27B 参数变体，现已在 Ollama 上发布，采用全新的架构，提供同类领先的性能和效率，性能优于更大的开源模型。
Ollama and Continue: Setting Up an Open-Source AI Code Assistant
Ollama 和 Continue 使开发者能够在 VS Code 和 JetBrains 中使用 Codestral、Llama 3 和 DeepSeek Coder 等模型构建完全开源、本地运行的 AI 编程助手。
支持 Ollama 的 Firebase Genkit
Google 发布了 Firebase Genkit，这是一个用于构建 AI 驱动应用的开源框架，其特点是原生支持 Ollama，可以在本地运行 Google 的 Gemma 模型。
Llama 3 拒绝率与审查对比
Llama 3 的误拒绝率显著低于 Llama 2，在减少对良性提示词过度拒绝的同时，仍能提供技术协助。
Llama 3 在 Ollama 上的可用性
Ollama 已发布对 Llama 3 的支持，提供 8B 和 70B 参数模型，相较于 Llama 2 在训练数据、上下文长度和分词效率方面均有显著提升。
Ollama Embedding Models Support
Ollama 现在支持嵌入模型，通过将文本转换为向量嵌入，从而实现创建本地检索增强生成（RAG）应用。
Ollama AMD 显卡支持预览版
Ollama 已在 Windows 和 Linux 上推出对 AMD 显卡的预览支持，为广泛的 Radeon、Radeon PRO 和 Instinct 系列显卡提供所有 Ollama 功能的硬件加速。
Ollama Windows 预览版发布
Ollama 已发布 Windows 预览版，使用户能够本地运行、拉取和创建大型语言模型，支持原生 GPU 加速和 API 访问。
Ollama OpenAI 兼容性更新
Ollama 引入了对 OpenAI Chat Completions API 的内置兼容性，允许用户使用现有的 OpenAI 兼容工具和库来运行本地模型。