ollama v0.6.6 震撼发布！推理能力翻倍、下载提速 50%，对比 vLLM/LMDeploy 谁更强

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ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;display: table;padding: 0.3em 1em;color: rgb(255, 255, 255);background: rgb(57, 52, 30);border-radius: 8px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 0px 4px 6px;">Ollama v0.6.6 重磅更新：更强推理、更快下载、更稳内存

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">AI 开发者们注意了！ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: inherit;color: rgb(57, 52, 30);">Ollama v0.6.6正式发布，带来多项重大优化，包括ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: inherit;color: rgb(57, 52, 30);">全新模型支持、下载速度提升、内存泄漏修复等，让本地大模型推理更高效、更稳定！

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">? 核心更新亮点

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;color: rgb(57, 52, 30);">1. 两大全新模型上线

ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: 16px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.5em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">
•ingFang SC", Cambria, Cochin, Georgia, Times, "Times New Roman", serif;font-size: inherit;color: rgb(57, 52, 30);">Granite 3.3（2B & 8B）：128K 超长上下文，优化指令跟随与逻辑推理能力，适合复杂任务处理。
•DeepCoder（14B & 1.5B）：完全开源代码模型，性能对标 O3-mini，开发者可低成本部署高质量代码生成 AI！

2. 下载速度大幅提升

•实验性新下载器：通过OLLAMA_EXPERIMENT=client2 ollama serve启用，下载更快、更稳定！
•Safetensors 导入优化：ollama create导入模型时性能显著提升。

3. 关键 BUG 修复

•Gemma 3 / Mistral Small 3.1 内存泄漏问题修复，运行更稳定。
•OOM（内存不足）问题优化，启动时预留更多内存，避免崩溃。
•Safetensors 导入数据损坏问题修复，确保模型完整性。

4. API 与兼容性改进

•支持工具函数参数类型数组（如string | number[]），API 更灵活。
•OpenAI-Beta CORS 头支持，方便前端集成。

? Ollama vs. vLLM vs. LMDeploy：谁才是本地部署王者？

对比维度	Ollama v0.6.6	vLLM	LMDeploy
易用性	⭐⭐⭐⭐⭐（一键安装，适合个人开发者）	⭐⭐⭐（需 Docker/复杂配置）	⭐⭐⭐⭐（零一万物优化，适合企业）
推理速度	⭐⭐⭐（适合中小模型）	⭐⭐⭐⭐⭐（PagedAttention 优化，吞吐量高）	⭐⭐⭐⭐（Turbomind 引擎，低延迟）
内存优化	⭐⭐⭐（自动 CPU/GPU 切换）	⭐⭐⭐⭐⭐（连续批处理，显存利用率高）	⭐⭐⭐⭐（W4A16 量化，省显存）
模型支持	⭐⭐⭐⭐（支持 GGUF 量化，社区丰富）	⭐⭐⭐（需手动转换模型格式）	⭐⭐⭐（主要适配 InternLM 生态）
适用场景	个人开发 / 轻量级应用	高并发生产环境	企业级实时对话 / 边缘计算