ollama 模型推荐
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Ollama 本地模型推荐(2026)
| 模型名称 | 主要领域 | 模型特点 | 推荐配置 | 最低可用配置 |
|---|---|---|---|---|
| qwen3.6 | 全能主力 / 日常开发 | 综合能力最均衡,适合作为默认主力模型 | 24GB+ VRAM / 64GB RAM | 16GB RAM(8B量化) |
| qwen3:8b | 小显存万能模型 | 小模型里综合能力极强,适合轻量本地AI | 8GB VRAM / 16GB RAM | 16GB RAM CPU运行 |
| kimi-k2.6 | Agent Coding / 自动开发 | 多文件工程、重构、工具调用极强 | 48GB+ VRAM / 多卡 | 云端更现实 |
| deepseek-coder | 代码生成 / 补全 | 写函数、补全、算法能力强 | 16GB VRAM | 8GB VRAM |
| deepseek-r1 | 推理 / 数学 / 面试 | reasoning 极强,适合复杂分析 | 24GB+ VRAM | 16GB RAM |
| glm-5.1 | 中文工程 / 企业开发 | 中文理解优秀,偏工程师风格 | 24GB VRAM | 16GB RAM |
| mistral-small | RAG / 知识库 | 幻觉低,适合文档问答 | 16GB RAM | 8GB VRAM |
| ministral | 本地知识助手 | 轻量RAG、低资源部署优秀 | 8GB VRAM | 16GB RAM CPU运行 |
| qwen-vl | OCR / 多模态 / UI分析 | 看图、识别界面、OCR 很强 | 24GB VRAM | 16GB VRAM |
| qwen3-tts | 语音 / TTS | 中文语音生成效果优秀 | 16GB RAM | 8GB RAM |
| gemma4 | 轻量通用聊天 | Google系小模型,适合轻量聊天 | 8GB VRAM | 16GB RAM |
| gemma4:31b | 中大型通用模型 | 通用能力不错,但非coding特化 | 24GB+ VRAM | 64GB RAM CPU运行 |
| nemotron-3-super | 推理实验 / 结构化输出 | NVIDIA系,适合研究用途 | 24GB+ VRAM | 不推荐低配运行 |
| llama3.3 | 通用英文助手 | 英文生态成熟,兼容性优秀 | 16GB VRAM | 8GB VRAM |
| phi4 | 超轻量办公助手 | 微软系,小模型能力优秀 | 8GB RAM | 4GB RAM |
| codestral | 专业代码模型 | Mistral系 coding 特化 | 16GB VRAM | 8GB VRAM |
| command-r | 长上下文 / RAG | 长文档与检索能力优秀 | 24GB VRAM | 64GB RAM CPU运行 |
| yi-34b | 中文长文本 | 中文长文、总结能力不错 | 24GB VRAM | 64GB RAM CPU运行 |