一、新增模型
1. DeepSeek-OCR
DeepSeek-OCR 使用光学二维映射 (optical 2D mapping)技术压缩长上下文，在减少视觉 token 的同时，提升 OCR 精度，特别适合文档处理场景，实用价值显著。
该模型已在 Ollama 上支持，可通过以下示例调用：
ollama run deepseek-ocr"/path/to/image\n<|grounding|>Given the layout of the image."
ollama run deepseek-ocr"/path/to/image\nFree OCR."
ollama run deepseek-ocr"/path/to/image\nParse the figure."
ollama run deepseek-ocr"/path/to/image\nExtract the text in the image."
ollama run deepseek-ocr"/path/to/image\n<|grounding|>Convert the document to markdown."2. Cogito-V2.1
这是当前美国公司发布的最佳开源权重指令调优生成模型之一，专注于高质量指令跟随与文本生成。
二、基准测试工具（Bench Tool）
Ollama 的 GitHub 仓库新增了Bench工具，用于测试模型性能。该工具基于Go语言构建，支持可配置参数与多种输出格式。
构建方式
安装 Go 后，在 Ollama 仓库根目录执行：
go build -o ollama-bench bench.go
./bench -model gpt-oss:20b -epochs 6 -format csv无需构建可直接运行：
gorunbench.go-modelgpt-oss:20b-epochs3
功能特点
• 支持单次运行基准测试多个模型 • 支持文本与图片 Prompt • 可配置生成参数（temperature、max tokens、seed 等） • 输出格式支持benchstat与CSV • 提供详细性能指标，包括 prefill、generate、load、total四类耗时
命令示例
• 基本测试：
./bench-modelgemma3-epochs6
• 多模型测试：
./bench -model gemma3,gemma3n -epochs 6 -max-tokens 100 -p"Write me a short story"|teegemma.bench
benchstat -col /name gemma.bench• 图片 Prompt：
./bench-modelqwen3-vl-imagephoto.jpg-epochs6-max-tokens100-p"Describethisimage"
• 高级测试：
./bench-modelllama3-epochs10-temperature0.7-max-tokens500-seed42-formatcsv-outputresults.csv
性能数据示例（Markdown 格式）
三、引擎与系统优化更新
1.DeepSeek-OCR 支持 2.DeepSeek-V3.1 架构支持于 Ollama 引擎 3. 修复Ollama 0.12.11在 CUDA 上的性能问题 4. 修复 Linux 安装包缺失 Vulkan 库的问题 5. 提升容器 / cgroups 环境下的 CPU 与内存检测精度 6. 改进 AMD GPU VRAM 信息检测方式 7. 优化 KV Cache 性能，不再需要碎片化整理
四、版本变更概要
• 引入 DeepSeek-OCR 模型及相关架构支持 • 上线 Cogito-V2.1 模型 • 新增 Bench 基准测试工具，支持多模型与多格式性能输出 • 多项引擎优化（CUDA、Vulkan、GPU、KV Cache 等） • 系统检测能力增强（VRAM、CPU、内存）
总结
Ollama v0.13.0 在模型多样化、性能评测、底层优化等方面都有大幅提升，其中DeepSeek-OCR为文档和图像处理带来更高效的解决方案，Bench 工具让开发者能够科学评估模型表现。对于需要高精度 OCR、跨模态输入、多环境部署的用户来说，这次更新值得关注与升级。