ollama v0.12.0 发布:引入云端大模型预览,支持本地与云端无缝融合

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福大大架构师每日一题 发表于 2025/09/21 07:30:22 2025/09/21
【摘要】 2025年9月18日,Ollama 发布了 v0.12.0 版本更新,本次更新带来了一个重量级的新特性——云端模型(Cloud Models)预览功能,使开发者不仅能在本地运行模型,还能直接调用云端算力运行超大模型,实现本地与云端的无缝协同。同时,本版本也对多种模型架构的支持、GPU 兼容性以及 API 行为做了重要优化。 一、核心更新亮点 1. 云端大模型(Cloud Models)预览在...

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2025年9月18日,Ollama 发布了 v0.12.0 版本更新,本次更新带来了一个重量级的新特性——云端模型(Cloud Models)预览功能,使开发者不仅能在本地运行模型,还能直接调用云端算力运行超大模型,实现本地与云端的无缝协同。同时,本版本也对多种模型架构的支持、GPU 兼容性以及 API 行为做了重要优化。


一、核心更新亮点

1. 云端大模型(Cloud Models)预览

在 v0.12.0 中,Ollama 首次提供了云端推理能力,开发者可以运行体量更大的模型,而无需担心本地机器显存容量不足。云端模型通过 数据中心级别硬件 提供推理计算,同时保持了 Ollama 一贯的隐私与安全政策——不保留用户数据

通过云端模式,你可以直接调用如 qwen3-coder:480b-cloudgpt-oss:120b-clouddeepseek-v3.1:671b-cloud 等超大模型,并与本地工具链无缝集成。

示例运行命令:

ollama run qwen3-coder:480b-cloud

当前可用的云端模型包括:

  • qwen3-coder:480b-cloud(阿里巴巴长上下文编码及智能体任务优化模型)
  • gpt-oss:120b-cloud(OpenAI 自研推理与智能体任务模型)
  • gpt-oss:20b-cloud
  • deepseek-v3.1:671b-cloud(混合推理模式模型,支持思维链与非思维链模式)

2. 新增模型架构支持

  • BERT 系列模型现已在 Ollama 引擎上运行,更适合各种文本分类、检索与 NLU 场景。
  • Qwen 3 系列模型也已集成至 Ollama 引擎,可在本地和云端流畅运行。

3. GPU 与性能优化

  • 修复了 旧款 NVIDIA GPU 在新驱动环境下无法被检测的问题。
  • 修复了多版本 CUDA 环境下的兼容性问题(Multi-CUDA version skew)。
  • 优化了模型导入流程,避免了 ollama create 导入失败的 bug。
  • 构建系统优化,防止并行构建导致内存或线程资源耗尽。

4. API 行为改进

  • 针对 /api/generate 接口,如果提示中包含初始 <think> 标记,将不会进行重复解析,避免响应异常。
  • API 与 OpenAI 接口现已完全兼容,可直接用 OpenAI SDK 方式调用。
  • 新增远程代理(Remote Proxy)支持,可更方便部署在跨网络环境。

二、使用方法

1. 安装或升级

下载最新 v0.12.0 版本后,即可使用云端功能。


2. 签到认证

云端推理需要在 Ollama 平台进行账号登录:

ollama signin

退出登录:

ollama signout

3. 运行云端模型

CLI 方式运行:

ollama run gpt-oss:120b-cloud

查看已拉取的模型列表:

ollama ls

输出示例:

NAME                      ID            SIZE        MODIFIED
gpt-oss:120b-cloud        569662207105  -           5 seconds ago
deepseek-v3.1:671-cloud   d3749919e45f  -           2 days ago
qwen3-coder:480b-cloud    11483b8f8765  -           2 days ago

4. API 调用示例

JavaScript

import ollama from "ollama";

const response = await ollama.chat({
  model: "gpt-oss:120b-cloud",
  messages: [{ role: "user", content: "天空为什么是蓝色的?" }],
});
console.log(response.message.content);

Python

import ollama

response = ollama.chat(
  model='gpt-oss:120b-cloud',
  messages=[{'role': 'user','content': '天空为什么是蓝色的?'}]
)
print(response['message']['content'])

cURL

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "gpt-oss:120b-cloud",
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": "天空为什么是蓝色的?"
  }],
  "stream": false
}'

三、总结

Ollama v0.12.0 的发布,标志着该平台从本地推理走向了云端与本地融合的新阶段。这不仅解决了本地硬件性能不足的问题,还统一了 API 调用方式,使得开发者能够像使用本地模型一样,轻松调用超大规模云端模型。

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