Ollama 0.34.0

Sürüm: 0.14.2

Yeni Model Desteği

• Google FunctionGemma: Google'ın fonksiyon çağırma (function calling) görevleri için özelleştirilmiş modeli artık Ollama üzerinde kullanılabilir.

Önemli Değişiklikler

• BERT Mimarisi: BERT tabanlı modeller artık Ollama'nın ana motoru üzerinde doğrudan çalışabiliyor.
• DeepSeek-V3.1 Geliştirmeleri: DeepSeek-V3.1 için yerleşik bir render motoru ve araç ayrıştırma (tool parsing) yetenekleri eklendi. Bu, modelin araçlarla çok daha verimli etkileşim kurmasını sağlar.

Giderilen Hatalar

• Araç Özellikleri: Araçlardaki iç içe geçmiş özelliklerin (nested properties) düzgün şekilde işlenmemesine (render edilmemesine) neden olan sorun giderildi.

Sürüm: 0.13.4

Sürüm: 0.13.3

Yeni Özellikler ve İyileştirmeler

• Flash Attention Varsayılan Oldu: Flash Attention, mistral-3, gemma3, qwen3-vl gibi görsel modeller (vision models) için artık varsayılan olarak etkinleştirildi.
  • Fayda: Bu, girdi olarak görsel sağlandığında bellek kullanımını ve performansı önemli ölçüde iyileştirir.

Giderilen Hatalar

• Çoklu GPU Tespiti: Çoklu CUDA GPU sistemlerinde GPU tespitinde yaşanan sorun düzeltildi.
• Derin Arama Modeli: Ollama uygulamasında düşünme (thinking) devre dışı bırakılmış olsa bile, deepseek-v3.1 modelinin her zaman düşünmeye devam etmesi sorunu giderildi.

Sürüm: 0.13.1

Yeni Özellikler ve Geliştirmeler

• Model Desteği:
  • DeepSeek-OCR modeli artık destekleniyor.
  • Ollama'nın motoru artık DeepSeek-V3.1 mimarisini destekliyor.
• Performans İyileştirmeleri:
  • KV önbellek performansı geliştirildi. Artık parçalanma giderme (defragmentation) gerektirmiyor, bu da performansı artırır.
  • AMD GPU'lar için VRAM bilgi tespiti iyileştirildi.
• Sistem Tespiti: Kapsayıcılarda (containers) ve cgroups içinde çalışırken CPU ve bellek tespiti geliştirildi.

Giderilen Hatalar

• CUDA Performansı: Ollama 0.12.11 sürümünde CUDA'da ortaya çıkan performans sorunları düzeltildi.
• Linux Kurulumu: Linux kurulum paketlerinde gerekli Vulkan kütüphanelerinin eksik olması sorunu giderildi.

Yeni Özellikler ve İyileştirmeler

• Logprobs Desteği: Ollama'nın yerel API'si ve OpenAI uyumlu API'si, artık Logprobs özelliğini destekliyor.
• WebP Desteği: Ollama'nın yeni uygulaması, WebP görüntülerini destekliyor.
• GPU Yönetimi: Ollama, modelleri planlarken artık tümleşik GPU'lar (iGPUs) yerine ayrılmış GPU'ları (dedicated GPUs) tercih edecek.
• Vulkan Etkinleştirme: Artık OLLAMA_VULKAN=1 ortam değişkenini ayarlayarak Vulkan'ı etkinleştirebilirsiniz. (Örn: OLLAMA_VULKAN=1 ollama serve)
• Render Performansı: Ollama'nın yeni uygulamasında, özellikle kod renderlama sırasında görüntüleme performansı iyileştirildi.

Giderilen Hatalar

• Tool Call ID: OpenAI uyumlu API kullanılırken tool_call_id'nin atlanması sorunu düzeltildi.
• Araç Tanımları: Araç tanımlarında (tool definitions) belirtilmediği takdirde required alanı artık atlanacaktır.
• Model Oluşturma: ollama create komutu çalıştırılırken verilerin hem consolidated.safetensors hem de diğer safetensor dosyalarından içe aktarılması sorunu düzeltildi.

Giderilen Hatalar ve Kararlılık

• Qwen3-VL Model Düzeltmesi: qwen3-vl:235b ve qwen3-vl:235b-instruct modelleri çalıştırılırken oluşan hatalar giderildi.
• VRAM Tespiti: Eskimiş VRAM verilerinin okunması hatası düzeltildi ve Intel GPU'lar için Vulkan bellek tespiti eklendi.
• Asılma Sorunu: CPU keşfi sırasında uygulamanın takılması (hanging) sorunu çözüldü.

Yeni Özellikler ve İyileştirmeler

• Vulkan Flash Attention: Vulkan için Flash Attention özelliği etkinleştirildi (şu anda kaynak koddan derlenmeyi gerektiriyor). Bu, GPU performansını artırır.
• API İyileştirmesi: Ollama'nın /api/chat API'si artık araç çağrısı kimliklerini (tool call IDs) döndürecek.
• CLI Geliştirmesi: ollama run komutu artık gömme modelleri (embedding models) ile de çalışıyor.
• Kullanıcı Deneyimi: Etkileşimli modda bulut modeline geçiş yapılırken Ollama artık oturum açma talimatlarını gösteriyor.

Giderilen Hata

• CPU Performansı: Yalnızca işlemci (CPU) ile çalışan sistemlerde oluşan performans düşüşü düzeltildi. Bu, uygulamanın bu tür yapılandırmalarda daha verimli çalışmasını sağlar.