大家好，我是 Ai 學(xué)習(xí)的老章。

繼續(xù)講講本號老朋友——Ollama:

就像之前介紹的，最近的 Ollama 上線了越來越多的云端大模型

比如最近大火的頂級大模型 Google 的 Gemini 3 Pro:

官方特別說明：云端模型僅在 Ollama 的云平臺上可用，運行時會明確顯示正在連接到 Ollama 的云平臺。這是與 Google 合作，使用 Google Cloud 提供的服務(wù)。

還有云端運行我之前特別喜歡、強烈推薦過的國產(chǎn)大模型 Kimi K2 Thinking:

相關(guān)閱讀：

截止發(fā)文，它支持的云端??頂級大模型還有：GLM-4.6、MiniMax-M2、DeepSeek-V3.1:671B 等等

Ollama 的初衷是讓 AI 能夠像普通軟件一樣本地運行，很多人特別喜愛它的純粹：

1. 隱私:本地運行意味著數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不出家門，絕對安全

2. 免費:只要有顯卡，電費就是唯一的成本

3. 極客精神:掌控一切的感覺

看到 Ollama 開始搞云端，大家難免擔(dān)心

我倒覺得此舉甚好，畢竟本地部署大模型這事兒是有天花板的，本身就很小眾且問題多多：

?硬件門檻高- 大模型需要昂貴的 GPU(70B+ 模型可能需要 48GB+ VRAM) ?性能受限- 推理速度取決于本地硬件 ?準(zhǔn)確性問題- 量化后的小模型可能不如云端大模型準(zhǔn)確 ?維護(hù)成本- 需要自己管理環(huán)境、更新模型

對于絕大多數(shù)用戶，要在本地運行這些 SOTA(State of the Art) 級別的超大模型，硬件成本是天文數(shù)字，絕大多數(shù)人沒有本地運行大模型的硬件：

而極簡的 Ollama App 直接云端模型就很省事

?零硬件要求- 任何設(shè)備都能用 ?頂級模型- 可以使用 671B 這種超大模型 ?即開即用- 無需配置環(huán)境 ?性能穩(wěn)定- 數(shù)據(jù)中心級別的算力

我的觀點是：Ollama 這一步走得非常對。

Ollama 從第一天起，核心價值就不是"本地",而是"標(biāo)準(zhǔn)化"。

它把千奇百怪的模型運行方式，統(tǒng)一成了一個優(yōu)雅的ollama run和一套標(biāo)準(zhǔn)的 API?，F(xiàn)在，它把這個標(biāo)準(zhǔn)延伸到了云端：

• 統(tǒng)一模型格式:就像 Docker 統(tǒng)一了應(yīng)用打包格式，Ollama 用 Modelfile 統(tǒng)一了模型打包格式。你不需要關(guān)心模型是 GGUF 還是 SafeTensors，不需要關(guān)心量化方式，ollama pull就完事了。

• 統(tǒng)一運行接口:無論是 Llama、Mistral、Gemma 還是 Qwen，都是同一套 API。開發(fā)者不需要為每個模型學(xué)習(xí)不同的調(diào)用方式。

• 統(tǒng)一開發(fā)體驗:從命令行到 API，從本地到云端，體驗一致。這才是 Ollama 的護(hù)城河。

如果 Ollama 只做本地，它的用戶永遠(yuǎn)局限在"有錢買顯卡的極客圈"。Ollama 如果只守著"本地"這一畝三分地，就意味著它的用戶永遠(yuǎn)無法通過這個熟悉的工具體驗最頂尖的模型能力。這反而是一種限制。

更何況 Ollama 也沒做"二選一",而是"既要又要"，它做的是Local + Cloud。

• 日常輕量任務(wù)(寫代碼片段、整理筆記、處理隱私數(shù)據(jù)):用本地模型，快、免費、安全

• 攻堅重型任務(wù)(復(fù)雜推理、長文本分析、追求極致效果):一鍵切換到云端大模型

最牛的地方在于，你不需要換工具，不需要改代碼，甚至不需要換 API。

這種無縫切換的體驗，才是 Ollama 的殺手锏。

從公司戰(zhàn)略角度看，云端服務(wù)提供了一個清晰的商業(yè)模式：

• 免費用戶：用本地模型或云端免費額度

• 付費用戶：需要大模型算力的企業(yè)和開發(fā)者

讓愿意付費的人付費，讓免費用戶繼續(xù)免費。

這不是"變了",而是"成熟了"。

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