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ollama v0.14.2 更新:新增TranslateGemma翻译模型、支持55种语言、CLI优化与MLX构建指南发布!

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2026年1月16日,Ollama v0.14.2正式发布。这次版本更新不仅带来了新的翻译模型集,还在接口规范与交互体验上进行了大幅提升,进一步巩固了Ollama在开源大模型生态中的核心地位。以下是详细更新内容与技术亮点:


一、全新模型:TranslateGemma开放多语言翻译支持

Ollama v0.14.2推出了全新TranslateGemma模型系列。这一系列翻译模型基于Gemma 3架构构建,支持55种语言互译,旨在帮助全球用户打破语言壁障,实现跨语言交流。

TranslateGemma是Ollama针对跨语言任务优化的一类开放模型,标志着Ollama在多语言理解和生成能力上的进一步扩展。


二、功能优化与改进

1. CLI交互优化 —— 支持多行输入

Ollama命令行(CLI)现在新增了更简洁直观的交互方式:

  • 按下 Shift + Enter 可换行输入;
  • 普通 Enter 键则用于发送消息;
  • 在交互模式中增加了新提示:“Press Enter to send”,让多行输入更自然。

这一改进使开发者编写长指令或复合Prompt更加方便,提升人机交互体验。

2. /v1/responses API优化

Ollama进一步改进了/v1/responses接口,使其更好地符合OpenResponses规范。该更新提升了API一致性与兼容性,对于使用Ollama搭建AI应用服务的开发者而言,这意味着更高的稳定性与标准化支持。


三、构建新指南:实验性MLX支持全面上线

此次版本新增了**“Building with MLX(experimental)”章节,为想要探索Ollama与MLX库(机器学习加速框架)**集成的开发者提供完整构建步骤。

构建过程包括:
  • 编译MLX库:

    cmake –preset MLX
    cmake –build –preset MLX –parallel
    cmake –install build –component MLX

  • 编译带MLX功能的Ollama运行时:

    go build -tags mlx -o ollama-mlx .

  • 启动服务器:

    ./ollama serve

  • CUDA版本构建:

    当需要使用CUDA加速时,可选用预设“MLX CUDA 13”或“MLX CUDA 12”:

    cmake –preset 'MLX CUDA 13'
    cmake –build –preset 'MLX CUDA 13' –parallel
    cmake –install build –component MLX

    这部分更新让Ollama更好地支持自定义加速和实验性运行环境,为AI开发者提供更多性能调优空间。


    四、新增集成:Onyx与Marimo正式支持Ollama

    v0.14.2在文档中正式新增两个关键集成支持,为用户提供更多使用场景。

    1. Onyx 集成

    Onyx是一个可自托管的聊天UI,现已无缝对接Ollama模型,支持:

    • 定制智能代理;
    • 网页搜索与深度研究;
    • 文档与应用RAG检索;
    • Google Drive、Slack等应用连接;
    • 图片生成功能;
    • 用户组管理、RBAC、SSO安全认证。

    安装只需按照Onyx官方快速部署指南,选择Ollama作为LLM提供者,配置API地址即可完成接入(如Docker环境下使用http://host.docker.internal访问主机)。

    2. Marimo 集成

    Marimo是一款交互式Python笔记工具,支持通过Ollama提供AI功能:

    • 在设置界面的AI标签中配置Ollama的Base URL(默认http://localhost:11434/v1);
    • 开启与关闭指定模型;
    • 新增模型;
    • 支持内置AI聊天与代码自动补全。

    通过简单配置后,即可在Marimo环境中调用Ollama提供的智能交互及推理服务。


    五、Claude Code集成文档修订

    Ollama官方完善了与Claude Code兼容的API文档,现需设置以下环境变量:

    export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
    export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
    export ANTHROPIC_API_KEY=ollama

    或者直接运行:

    ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 ANTHROPIC_API_KEY=ollama claude –model qwen3-coder

    此优化让 Claude Code 工具可顺利使用 Ollama 本地模型作为后端。


    六、其他文档与库更新

    此次更新还包括:

    • 增加了Onyx、Marimo文档与多张集成截图;
    • 修复了旧版macOS自动更新签名验证问题;
    • 更新**Observability(可观测性)**集成:新增Opik、Lunary、OpenLIT、MLflow Tracing的支持;
    • README文档优化,新增MLX构建说明与相关项目链接;
    • 代码层面优化了tool_test.go中ToolCallFunctionArguments API检测逻辑。

    七、总结

    代码地址:github.com/ollama/ollama

    Ollama v0.14.2是一个集模型扩展、命令行体验优化、API规范化与环境构建指南于一体的版本。
    不仅强化了多语言支持,还让开发者在本地构建、部署与集成第三方工具时更高效、更稳定。

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