北京
ollama v0.19.0于2026年3月30日正式發布，作為本地大模型部署與運行的核心工具，本次更新聚焦用戶體驗優化、功能增強與底層問題修復，覆蓋應用交互、插件能力、API性能、模型兼容、MLX運行器、注意力機制等多個核心維度，同時包含26次提交、58個文件改動，全面提升ollama的穩定性、兼容性與實用性。
一、核心功能更新
1.應用體驗優化
ollama應用將不再錯誤顯示“模型已過時”提示，徹底解決此前版本中模型狀態判斷異常的問題，避免用戶被無效提示干擾，提升使用流暢度。2.Web搜索插件集成
ollama launch pi功能新增內置Web搜索插件，該插件直接使用ollama官方Web搜索能力，無需額外配置即可讓本地模型具備聯網搜索能力，拓展本地大模型的信息獲取邊界，支持實時檢索最新數據。3.Anthropic兼容API性能提升
優化使用Anthropic兼容API時的KV緩存命中率，減少重復計算與資源消耗，提升API調用的響應速度與效率，尤其在高頻、長對話場景下效果顯著。4.Qwen3.5模型工具調用修復
修復Qwen3.5模型工具調用解析問題，解決此前版本中工具調用內容被錯誤輸出在思考模塊的問題，確保工具調用邏輯清晰、結果準確，保障Qwen3.5模型的函數調用能力正常生效。5.MLX運行器增強
? MLX運行器在提示詞處理過程中會創建周期性快照，實現狀態的持續備份，避免處理中斷導致的進度丟失；
? 修復MLX運行器中KV緩存快照的內存泄漏問題，優化內存資源占用，提升長時間運行的穩定性；
? 優化MLX運行器的緩存驅逐與LRU跟蹤邏輯，提升緩存管理效率；
? 合并setStateRaw與setStateDetached為setState，簡化API調用邏輯，降低開發與使用復雜度。
6.模型兼容與機制修復
? 修復Grok模型的Flash Attention錯誤啟用問題，確保Grok模型在ollama中運行時，注意力機制配置符合模型特性，避免性能異常或兼容性問題；
? 解決qwen3-next:80b模型無法在ollama中加載的問題，完善對該大參數模型的支持，拓展ollama可運行的模型范圍。
? ggml模塊：強制關閉Grok模型的Flash Attention，從底層解決Grok模型注意力機制配置錯誤問題。
? MLX模塊：修復KV緩存快照內存泄漏，優化內存管理；
? MLX運行器：改進緩存驅逐與LRU跟蹤邏輯，提升緩存效率；
? MLX運行器：在預填充階段調度周期性快照，實現狀態自動備份；
? MLX運行器：合并setState相關接口，簡化調用邏輯；
? 文檔：更新VS Code相關文檔，完善開發工具集成說明；
? launch模塊：隱藏VS Code集成入口、Cline集成入口；
? launch/vscode模塊：優先使用已知VS Code路徑，而非PATH中的code命令，提升工具調用準確性。
? TUI模塊：更新聊天標題，優化交互界面展示；
? CI模塊：在Linux系統中包含MLX JIT頭文件，完善編譯依賴；
? launch模塊：對本地模型，當服務器上下文長度低于64k時發出警告，幫助用戶提前規避長文本處理問題；
? CI模塊：強化CUDA包含路徑處理，提升GPU環境兼容性；
? 模型解析器：修復Qwen3.5工具塊在思考塊中啟動時的關閉邏輯，解決工具調用解析異常；
? 解析器：優化Qwen3.5流式工具調用解析，并添加回歸測試，保障功能穩定性；
? 應用模塊：修復模型“過時”錯誤提示，優化用戶體驗；
? Anthropic模塊：修復因工具調用參數重排序導致的KV緩存復用降級問題，提升API性能；
? launch模塊：跳過MLX模型的上下文長度警告，并顯示模型名稱，優化提示邏輯；
? Anthropic模塊：修復內容塊中的空輸入問題，避免API調用異常；
? 服務器模塊：拉取模型時保留原始清單字節，保障模型完整性。
? MLX模塊：修復視覺能力與最低版本兼容問題，完善多模態支持；
? launch模塊：自動安裝pi并管理Web搜索生命周期，簡化插件使用流程；
? launch模塊：優化已添加模型的多選功能，提升操作便捷性；
? 回滾上下文長度警告變更，調整提示策略。
? 模型模塊：為qwen3-next添加對傳統ssm_in投影的兼容性，解決模型加載失敗問題；
? 命令模塊：在配置中設置OpenCode默認模型，優化模型調用默認配置。
代碼地址：bgithub.xyz/ollama/ollama
ollama v0.19.0版本從用戶體驗、功能拓展、底層性能、模型兼容四大方向發力，新增Web搜索插件拓展本地模型能力，修復多模型（Qwen3.5、Grok、qwen3-next:80b）的核心問題，優化MLX運行器與KV緩存機制，同時完善API、CI、工具集成等模塊的細節，全面提升ollama的穩定性、兼容性與易用性，為本地大模型開發者與用戶提供更優質的運行環境。
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