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婚纱影楼网站模板,广州17网站一起做网店,重庆做商城网站,zion小程序官网简介 Ollama 0.13.x系列(v0.13.0-v0.13.3)带来全面更新#xff0c;新增多款前沿模型(如DeepSeek-OCR、Cogito-V2.1等)、引入性能基准测试工具Bench、增强工具调用与推理能力、改进GPU与系统兼容性、优化API与嵌入接口、扩展底层引擎架构#xff0c;并提升用户体验。这些更新…简介Ollama 0.13.x系列(v0.13.0-v0.13.3)带来全面更新新增多款前沿模型(如DeepSeek-OCR、Cogito-V2.1等)、引入性能基准测试工具Bench、增强工具调用与推理能力、改进GPU与系统兼容性、优化API与嵌入接口、扩展底层引擎架构并提升用户体验。这些更新标志着Ollama向更成熟、通用的本地大模型运行平台迈进显著扩展了在OCR、代码智能、多语言嵌入等领域的应用能力。Ollama 在 2025 年 11 月至 12 月期间连续发布了v0.13.0、v0.13.1、v0.13.2 和 v0.13.3四个版本带来了大量新特性、模型支持、性能优化和系统兼容性改进。一、新增多款前沿模型支持Ollama 0.13.x 引入了多个全新模型家族。在 v0.13.0 中上线了DeepSeek-OCR专为高精度光学字符识别设计支持通过图像路径直接提取文本或转换为 Markdown同时发布了Cogito-V2.1一款高质量的开源指令调优生成模型。v0.13.1 新增了面向边缘设备的轻量级模型Ministral-3和适用于企业级复杂任务的多模态混合专家模型Mistral-Large-3。到了 v0.13.3又加入了Devstral-Small-224B 参数擅长代码库探索与多文件编辑、rnj-18B 开源稠密模型专精 STEM 与代码任务以及多语言嵌入模型nomic-embed-text-v2显著扩展了 Ollama 在软件工程、科学计算和跨语言检索等领域的应用能力。二、引入性能基准测试工具 Bench从 v0.13.0 起Ollama 官方提供了基于 Go 语言开发的Bench 工具用于量化评估模型性能。该工具支持文本和图像 Prompt、多模型并行测试、可配置生成参数如 temperature、max tokens、seed并能输出 CSV 或 benchstat 格式的详细指标涵盖 prefill、generate、load 和 total 四类耗时极大方便了开发者进行模型选型与优化。三、增强工具调用与推理能力v0.13.1 为Cogito-V2.1新增了完整的工具调用tool calling支持和思维链thinking解析功能使其能更可靠地与外部 API 或函数交互并结构化输出推理过程。v0.13.3 进一步在工具调用响应中增加了logprobs 输出提升调试与可控性。四、GPU 与系统兼容性大幅改进整个 0.13.x 系列持续优化底层硬件支持。修复了多 GPU CUDA 环境下的设备识别问题、旧款 GPU 的 CUDA 计算能力CC检测失败、仅 CPU 系统误驱逐模型等关键缺陷。同时改进了 AMD GPU 的 VRAM 检测、Linux 下 Vulkan 库缺失问题并增强了容器/cgroups 环境中的资源感知精度。Windows 用户还获得了对 PATH 中不兼容 DLL如 ggml-base.dll的自动检测与警告。五、API 与嵌入接口优化嵌入接口/api/embed 和 /v1/embeddings的截断逻辑被重构移除了服务器端强制截断改为更合理的运行时处理。v0.13.3 还调整了嵌入批量大小以提升吞吐并新增了/v1/responsesAPI 接口。错误处理机制也得到加强现在能正确解析非 JSON 格式的流式错误响应避免显示模糊的 “Unmarshal: errors”。六、底层引擎与架构扩展Ollama 升级了 llama.cpp 至新版17f7f4提升 SSM 性能重构了 RoPE旋转位置编码实现增强长上下文稳定性扩展 Gemma 3 架构以支持 rnj-1 模型并为 Cogito-V2.1、Ministral-3 等新增专用解析器确保其独特格式如工具调用、思维链被正确解析。七、用户体验与开发体验提升应用层修复了 macOS/Windows 上 ollama:// 自定义协议的打开逻辑UI 方面解决了模型下载后能力未刷新、文本底部被截断等问题命令行工具文档和选项说明也得到修正。此外模板系统新增yesterdayDate辅助函数方便动态生成提示词。综上Ollama 0.13.x 不仅大幅扩充了支持的模型生态覆盖 OCR、代码智能体、多语言嵌入、边缘部署和企业级 MoE 等场景还在性能评测、硬件兼容性、API 稳定性和开发者工具链方面实现了系统性增强标志着其向更成熟、更通用的本地大模型运行平台迈进。八、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】