Ollama

免费 + $20/月起

Ollama 让你在 macOS、Linux 和 Windows 上快速部署并运行多个主流大模型，轻量、高效、免云端依赖。

5.0(10 条评价)

3 次使用

更新于 2025/10/2

English

访问网站

关于此工具

Ollama 是一个专为本地运行大语言模型而设计的工具，支持 DeepSeek、Llama、Qwen、Gemma 等多个流行模型。用户无需复杂配置，即可在 macOS、Linux 或 Windows 系统上快速启动模型，适合开发者和 AI 爱好者快速测试和部署应用场景。其简洁的界面与命令行工具兼容，让模型加载与切换变得简单高效。\n\n通过 Ollama，你可以摆脱云端依赖，实现更私密、更低延迟的大模型推理体验。对于希望在本地构建 AI 应用、进行原型开发或提升数据隐私控制的用户来说，Ollama 是一款强大而便捷的解决方案。

工具截图

核心功能(3)

本地运行多种主流模型

支持如 Llama 3、Qwen 3、DeepSeek 等大模型，运行速度快，部署简单。

跨平台兼容

适用于 macOS、Linux 和 Windows，提供一致的使用体验。

本地运行

完全本地化运行，确保数据私密性与更低延迟。

应用场景(3)

AI 原型开发

快速加载不同模型，支持本地调试和迭代，适用于开发者原型测试。

教育与学习

便于学习和实践大语言模型原理与效果，无需高配云服务。

隐私场景下的文本处理

在无需联网的情况下进行本地文本生成与分析，适用于高隐私场景。

AI 原型开发

快速加载不同模型，支持本地调试和迭代，适用于开发者原型测试。

教育与学习

便于学习和实践大语言模型原理与效果，无需高配云服务。

隐私场景下的文本处理

在无需联网的情况下进行本地文本生成与分析，适用于高隐私场景。

用户评价

共 10 条评价

5.0

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5.0

2025年9月14日

Ollama is the choice for our users wanting local graphs, works best with 32b param models.

呀

呀买碟

5.0

2025年9月14日

Easy to use, like Docker for AI.

MinChoi

5.0

2025年9月12日

Ollama is the best way to run LLMs locally and the easiest way to test, build, and deploy new models. It has opened my eyes to the world of LLMs, a fantastic product.

Kira

5.0

2025年9月10日

Cheaper than GPT & easier to get structured output.

明

明月几时有

5.0

2025年9月8日

正在用Ollama本地测试和运行LLM——迭代更快、零延迟、完全掌控。就像自己开了个AI实验室，还不用烧GPU的钱

kata

5.0

2025年9月8日

免费玩AI的最佳选择，数据本地跑，安全又放心～

yezi

5.0

2025年9月7日

The product performance is excellent & thorough.

猿

猿大铭

5.0

2025年9月2日

Ollama helped us run local models, evals, all without thinking of overhead

Kalis

5.0

2025年9月2日

Thanks to the whole Ollama team!

一

一路向北

5.0

2025年8月30日

Universal connector for all the local models hooking into our SDK.

常见问题(8)

QOllama 怎么安装和使用？

Ollama 支持 macOS、Windows 和 Linux，可以直接下载或用 Docker 部署，安装后用 `ollama run` 命令即可运行模型。

QOllama 需要多少内存才能跑模型？

一般来说，7B 模型至少需要 8GB 内存，13B 模型推荐 16GB，33B 模型最好有 32GB 内存以上。

QOllama 是免费的吗？

Ollama 本身是开源免费的，但不同模型大小会占用不同存储空间，下载和运行时需考虑硬件成本。

QOllama 本地运行安全吗？

Ollama 在本地运行模型，不依赖云端传输数据，隐私和安全性相对更高，适合对数据敏感的用户。

QOllama 和 Hugging Face 有什么区别？

Hugging Face 偏向云端和社区模型分享，而 Ollama 更强调本地部署和快速运行开源大模型，两者可以结合使用。

QOllama 适合什么人使用？

Ollama 适合开发者、研究人员和需要离线运行大语言模型的团队，尤其适用于隐私要求高的场景。

QOllama 可以自定义模型吗？

支持导入 GGUF 或 Safetensors 模型，还能通过 Modelfile 修改参数和系统提示词，轻松打造定制模型。

QOllama 的 API 怎么用？

Ollama 提供 REST API，可以通过 `generate` 或 `chat` 接口调用模型，适合集成到应用或自动化流程中。

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Ollama 让你在 macOS、Linux 和 Windows 上快速部署并运行多个主流大模型，轻量、高效、免云端依赖。

5.0(10 条评价)

3 次使用

更新于 2025/10/2

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核心功能(3)

本地运行多种主流模型

支持如 Llama 3、Qwen 3、DeepSeek 等大模型，运行速度快，部署简单。

跨平台兼容

适用于 macOS、Linux 和 Windows，提供一致的使用体验。

本地运行

完全本地化运行，确保数据私密性与更低延迟。

应用场景(3)

AI 原型开发

快速加载不同模型，支持本地调试和迭代，适用于开发者原型测试。

教育与学习

便于学习和实践大语言模型原理与效果，无需高配云服务。

隐私场景下的文本处理

在无需联网的情况下进行本地文本生成与分析，适用于高隐私场景。

AI 原型开发

快速加载不同模型，支持本地调试和迭代，适用于开发者原型测试。

教育与学习

便于学习和实践大语言模型原理与效果，无需高配云服务。

隐私场景下的文本处理

在无需联网的情况下进行本地文本生成与分析，适用于高隐私场景。

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2025年9月14日

Ollama is the choice for our users wanting local graphs, works best with 32b param models.

呀

呀买碟

5.0

2025年9月14日

Easy to use, like Docker for AI.

MinChoi

5.0

2025年9月12日

Ollama is the best way to run LLMs locally and the easiest way to test, build, and deploy new models. It has opened my eyes to the world of LLMs, a fantastic product.

Kira

5.0

2025年9月10日

Cheaper than GPT & easier to get structured output.

明

明月几时有

5.0

2025年9月8日

正在用Ollama本地测试和运行LLM——迭代更快、零延迟、完全掌控。就像自己开了个AI实验室，还不用烧GPU的钱

kata

5.0

2025年9月8日

免费玩AI的最佳选择，数据本地跑，安全又放心～

yezi

5.0

2025年9月7日

The product performance is excellent & thorough.

猿

猿大铭

5.0

2025年9月2日

Ollama helped us run local models, evals, all without thinking of overhead

Kalis

5.0

2025年9月2日

Thanks to the whole Ollama team!

一

一路向北

5.0

2025年8月30日

Universal connector for all the local models hooking into our SDK.

常见问题(8)

QOllama 怎么安装和使用？

Ollama 支持 macOS、Windows 和 Linux，可以直接下载或用 Docker 部署，安装后用 `ollama run` 命令即可运行模型。

QOllama 需要多少内存才能跑模型？

一般来说，7B 模型至少需要 8GB 内存，13B 模型推荐 16GB，33B 模型最好有 32GB 内存以上。

QOllama 是免费的吗？

Ollama 本身是开源免费的，但不同模型大小会占用不同存储空间，下载和运行时需考虑硬件成本。

QOllama 本地运行安全吗？

Ollama 在本地运行模型，不依赖云端传输数据，隐私和安全性相对更高，适合对数据敏感的用户。

QOllama 和 Hugging Face 有什么区别？

Hugging Face 偏向云端和社区模型分享，而 Ollama 更强调本地部署和快速运行开源大模型，两者可以结合使用。

QOllama 适合什么人使用？

Ollama 适合开发者、研究人员和需要离线运行大语言模型的团队，尤其适用于隐私要求高的场景。

QOllama 可以自定义模型吗？

支持导入 GGUF 或 Safetensors 模型，还能通过 Modelfile 修改参数和系统提示词，轻松打造定制模型。

QOllama 的 API 怎么用？

Ollama 提供 REST API，可以通过 `generate` 或 `chat` 接口调用模型，适合集成到应用或自动化流程中。

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