Ollama 2026年5月更新:v0.24.0+Codex App桌面体验+MLX采样器重构

⏰ 发布时间：2026-05-14

⭐ 版本：v0.24.0

🆓 费用：免费开源

重磅！Ollama 直接从 v0.23.x 跳到 v0.24.0，这次是大版本更新——新增 Codex App 支持，OpenAI 的桌面编码体验终于能跟 Ollama 联动了。内置浏览器、Review 模式、多模型并行，这波升级太香了 🔥

🔥 这次更新了什么？

🚀 Codex App 桌面体验

Ollama 0.24 首次支持 Codex App——OpenAI 的桌面编码工具。一行命令启动：

ollama launch codex-app

功能亮点：

1. 内置浏览器 — Codex 可以直接加载本地服务器和网站，你可以直接在页面上标注来请求代码修改。前端开发者的福音！
2. Review 模式 — 在应用内审阅代码、留评论、迭代修改，不用离开工作区
3. 并行线程 — 支持同时处理多个 Codex 线程，配合内置的 worktree 和 git 功能

🧠 推荐模型（按场景）

高难度编码和 Agent 任务：

• kimi-k2.6 — 支持视觉，综合能力最强
• glm-5.1 — 代码能力出色

本地使用（无需 Ollama Cloud 订阅）：

• nemotron-3-super — NVIDIA 出品，性价比高
• gemma4:31b — Google 出品，Mac MTP 加速
• qwen3.6 — 阿里出品，中文友好

🍎 MLX 采样器重构

Apple Silicon 用户注意！MLX 采样器完全重写，生成质量显著提升。之前可能遇到的重复输出、断句不自然等问题应该改善不少。

🔄 恢复旧配置

如果升级后想恢复之前的 Codex App 配置：

ollama launch codex-app --restore

✅ 适合哪些人？

✅ 用 Codex 的开发者 — 桌面体验大升级，内置浏览器和 Review 模式太方便了

✅ Mac 用户 — MLX 采样器重构，生成质量提升

✅ 多任务并行需求 — Codex App 支持多线程同时处理

⚠️ 纯本地轻度使用 — Codex App 需要 Ollama Cloud 订阅才能用高级模型，本地模型也够用

🛠️ 快速上手

# 升级 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 启动 Codex App
ollama launch codex-app

# 拉取推荐模型
ollama pull gemma4:31b
ollama pull qwen3.6

❓ 常见问题

Q：Codex App 是免费的吗？

A：Codex App 本身免费，但使用 kimi-k2.6、glm-5.1 等高级模型需要 Ollama Cloud 订阅。本地模型（gemma4:31b、qwen3.6 等）完全免费。

Q：MLX 采样器重构对生成质量有什么影响？

A：主要是减少了重复输出和断句不自然的问题，整体生成更流畅、更连贯。Apple Silicon 用户体感最明显。

Q：v0.23.x 直接跳到 v0.24.0，中间版本怎么办？

A：正常升级即可，Ollama 会自动处理版本跳跃。建议升级后重新拉取常用模型以获得最佳体验。

写在最后

Ollama v0.24.0 是今年最大的一次更新，Codex App 的支持让 Ollama 从一个"本地模型运行工具"进化成了"完整的编码工作台"。内置浏览器标注 + Review 模式 + 多线程并行，这个组合拳打得太漂亮了。Mac 用户还有 MLX 采样器重构的额外惊喜。强烈建议升级 🚀

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⏰ 发布时间：2026-05-05 / 2026-05-08

⭐ 版本：v0.23.1 / v0.23.2

🆓 费用：免费开源

🔥 Mac 用户尖叫！Gemma 4 终于支持 MTP 加速了，coding 任务速度直接翻倍 💪

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📅 v0.23.1 — Gemma 4 MTP 加速，Mac 编码速度翻倍

🔥 这次更新了什么？

1. Gemma 4 MTP 加速 — 在 Mac 的 MLX 上首次支持多词元预测推理，31B 模型 coding 速度提升 超 2 倍
2. MLX 线程优化 — 修复了之前版本的部分线程问题，更稳定
3. Go 1.26 升级 — 底层依赖更新，性能和兼容性更好

✅ 适合哪些人？

• ✅ Mac 用户 — MTP 加速专门为苹果芯片优化，必升
• ✅ 代码写手 — coding 任务速度翻倍，效率提升明显
• ⚠️ Windows/Linux 用户 — 标准 CUDA 版本暂无 MTP，但影响不大

🛠️ 快速上手

ollama run gemma4:31b-coding-mtp-bf16

老规矩，先拉取模型：

ollama pull gemma4:31b-coding-mtp-bf16

❓ 常见问题

Q：MTP 是什么？

A：Multi-token Prediction，一次性预测多个词元，减少推理延迟 🍎

Q：只有 Mac 能用吗？

A：目前 MTP 加速仅支持 Mac MLX 版本，CUDA 版本暂未上线

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📅 v0.23.2 — API 延迟暴降 6.7 倍，VS Code 用户狂喜

📅 发布日期：2026-05-08

v0.23.2 虽然没有 v0.23.1 那么炸裂的 MTP 加速，但有一个非常实用的优化：/api/show 接口加了缓存，中位延迟直接降了 6.7 倍！如果你用 VS Code + Ollama 插件，加载模型信息时会明显感觉到变快了 ⚡

🔥 这次更新了什么？

1. /api/show 缓存加速 — 模型信息接口加了缓存，中位延迟降低 ~6.7 倍，VS Code 等集成工具加载速度显著提升
2. Claude Desktop 分离 — ollama launch 不再默认包含 Claude Desktop（第三方集成仅限 Anthropic 模型）。需要恢复的话：ollama launch claude-desktop --restore
3. 备份流程优化 — 管理 launch 集成时的备份流程更清晰了
4. MLX 图片生成布局优化 — MLX runner 的图片生成界面更整洁

✅ 适合哪些人？

• ✅ VS Code + Ollama 用户 — API 缓存加速，模型信息加载快了 6 倍多
• ✅ 用第三方集成工具的 — 所有调用 /api/show 的工具都会受益
• ⚠️ Claude Desktop 用户 — 注意 launch 行为变了，可能需要手动恢复

🛠️ 快速上手

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

如果你之前通过 ollama launch 集成了 Claude Desktop，恢复方式：

ollama launch claude-desktop --restore

❓ 常见问题

Q：6.7 倍延迟降低是什么概念？

A：之前 VS Code 打开 Ollama 模型信息可能要等 1-2 秒，现在基本是瞬间返回 🚀

Q：为什么要把 Claude Desktop 从 launch 里去掉？

A：因为 Claude Desktop 的第三方集成只支持 Anthropic 自家模型，放在 Ollama 的 launch 里容易让用户误解，所以单独分出来了

📝 写在最后

Ollama 5 月连续发了两个版本，v0.23.1 给 Mac 用户带来 MTP 加速的大惊喜，v0.23.2 则在 API 性能上做了实用优化。如果你是 VS Code + Ollama 的组合用户，v0.23.2 的缓存加速真的能感受到差异 👍