Ollama Illustrator
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Windows | macOS | Linux
Ollama 是一款 2023 年底推出的开源跨平台大语言模型工具，核心作用是简化大型语言模型的本地部署与管理，让用户无需依赖云服务和复杂基础设施就能便捷使用大模型Ollama。它适配 Windows、macOS、Linux 等系统，凭借 4 - bit 量化技术降低显存需求，普通消费级电脑甚至 8GB 内存的设备也能运行轻量模型Ollama。该软件兼容 Llama 3、DeepSeek、Qwen 等 30 多种主流开源模型，还支持导入 GGUF 等格式的自定义模型，用户通过一行命令就能完成模型的下载、启动与运行，同时提供 REST API 及 Python/JavaScript SDK，可无缝对接 LangChain 等框架Ollama。此外，它允许通过编写 Modelfile 调整模型推理参数来创建个性化模型，数据交互全程在本地完成，能保障隐私安全，广泛适配开发者测试、企业内部文档问答、科研教学等多种场景。
点击「Download」下载安装包（约1.26+GB）
Ollama大语言模型下载推荐
一、优先选择（完美适配 16G 显存）
-
gemma3:12b
- 显存需求：4bit 量化版约 6-7GB，16G 显存留足冗余；
- 优势：Google 推出的模型，中文理解、代码生成能力较强，推理速度快（15-25 tokens/s）；
- 适配场景：Clawdbot 的日常交互、自动化脚本开发。
-
deepseek-r1:8b
- 显存需求：4bit 量化版约 4-5GB；
- 优势：代码能力突出，适配 ComfyUI/SketchUp 的指令控制场景，响应速度快；
- 适配场景：工具调用、代码生成类任务。
二、谨慎选择（接近 16G 显存上限）
- qwen3:8b
- 显存需求：4bit 量化版约 4-5GB，8bit 版约 8-9GB；
- 优势：中文能力强，与 Qwen2.5-14B 同源，切换无适应成本；
- 注意：若选 8bit 版，需预留足够显存，避免同时运行其他程序。
三、不推荐选择（显存不足 / 性能瓶颈）
gpt-oss:20b/qwen3:30b等 20B + 参数模型：4bit 量化版显存占用超 16GB，无法稳定运行；*-cloud后缀模型：依赖云端服务，存在断连 / 额度限制风险，不如本地模型稳定。
四、Ollama没有列出的其他模型推荐
通义千问2.5-14B-Instruct-GGUF（适合16G显存使用，单文件适合Ollama，）
- 下载模型：
在这个网页查找：qwen2.5-14b-instruct-q4_k_m.gguf
- 文件大小：8.99GB（merged split 合并后的单文件，无拆分）；
- 量化级别：Q4_K_M（4bit 最优量化版本）；
- 核心优势：
- 显存占用≈9GB，16G 显存剩余 7GB 冗余，运行稳定不崩溃；
- 推理速度快（15-20 tokens/s），适配 Clawdbot 实时交互；
- 是单文件 GGUF 格式，可直接导入 Ollama，无需处理拆分文件；
- Q4_K_M 是 4bit 量化中效果最优的版本，兼顾性能和精度。
- 下载后安装：
步骤 ：下载的模型存到一个位置
如：C:\AiModels\Ollama_Models\qwen2.5-14b-instruct-q4_k_m.gguf
步骤 2：重新生成正确的 Modelfile（全小写参数）
在 PowerShell 中执行以下命令（复制粘贴即可），注意
parameter是全小写：# 写入模型路径（FROM首字母大写是正确的，仅parameter需小写）
echo "FROM C:\AiModels\Ollama_Models\qwen2.5-14b-instruct-q4_k_m.gguf" > modelfile
# 写入硬件/参数配置（parameter全小写）
echo "parameter num_gpu 1" >> modelfile
echo "parameter num_ctx 8192" >> modelfile
echo "parameter temperature 0.7" >> modelfile步骤 3：重新导入模型到 Ollama
执行导入命令
ollama create qwen2.5:14b-instruct -f modelfile步骤 4：验证导入结果
导入完成后，执行以下命令查看模型列表：
ollama list如果列表中出现
qwen2.5:14b-instruct，说明导入成功；若想测试模型是否能运行，执行：ollama run qwen2.5:14b-instruct输入
你好，能收到回复即代表模型正常工作。
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