
Ollama v0.7
Ollama v0.7, birinci sınıf çok modlu yapay zeka desteği için yeni bir motor sunarak, Llama 4, Gemma 3, Qwen 2.5 VL ve Mistral Small 3.1 gibi gelişmiş vizyon modellerinin yerel olarak çalıştırılmasını iyileştirilmiş güvenilirlik ve bellek yönetimi ile sağlar.
https://ollama.com/blog/multimodal-models?ref=aipure&utm_source=aipure

Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 9, 2025
Ollama v0.7 Aylık Trafik Trendleri
Ollama v0.7, görüntü desteği yeniden yapılandırması ve gelişmiş OCR yeteneklerine sahip Qwen 2.5 VL'nin tanıtılmasına rağmen, trafikte %5,5'lik bir düşüş yaşayarak 298.679 daha az ziyaret aldı. Bu düşüş, resimlerin yerel olarak indirilmesiyle çözülen URL işlemeyle ilgili hata düzeltmeleri ve kullanıcı deneyimi sorunlarına bağlanabilir.
Ollama v0.7 Nedir
Ollama v0.7, yerel büyük dil modeli dağıtımında önemli bir evrimi temsil ediyor ve önceki llama.cpp bağımlılığının ötesine geçerek çok modlu yapay zeka yetenekleri için yeni bir özel motor sunuyor. Bu sürüm, çok modlu modelleri birinci sınıf vatandaşlar yapmaya odaklanıyor ve kullanıcıların bulut hizmetleri gerektirmeden gelişmiş vizyon-dil modellerini yerel olarak çalıştırmasına olanak tanıyor. Sistem, 8 GB RAM makineleri için uygun olan 7B parametrelerden, 32 GB RAM gerektiren daha büyük 33B modellere kadar çeşitli model boyutlarını destekleyerek, farklı donanım yapılandırmaları için gelişmiş yapay zekayı erişilebilir hale getiriyor.
Ollama v0.7 Temel Özellikleri
Ollama v0.7, Meta Llama 4, Google Gemma 3, Qwen 2.5 VL ve Mistral Small 3.1 gibi gelişmiş görüntü-dil modellerinin yerel olarak yürütülmesini sağlayan, çok modlu yapay zeka modelleri için birinci sınıf destek getiren çığır açan yeni bir motor sunuyor. Bu güncelleme, Ollama'nın büyük dil modellerini yerel olarak çalıştırma konusundaki kendine özgü kullanım kolaylığını korurken, gelişmiş bellek yönetimi, model modülerliği ve görüntüleri ve metni birlikte işlemede gelişmiş doğruluk özelliklerine sahiptir.
Yeni Çok Modlu Motor: Her modelin kendi projeksiyon katmanını uygulamasına ve çok modlu girdileri bağımsız olarak işlemesine olanak tanıyan, güvenilirliği artıran ve model entegrasyonunu basitleştiren bağımsız model mimarisi
Gelişmiş Bellek Yönetimi: Bellek verimliliğini ve performansı en üst düzeye çıkarmak için donanıma özgü yapılandırmalara sahip akıllı görüntü önbellekleme sistemi ve optimize edilmiş KV önbelleği
Gelişmiş Doğruluk İşleme: Her modelin eğitim mimarisine özgü uygun meta veri yönetimi ve dikkat mekanizmaları ile büyük resimlerin ve belirteçlerin geliştirilmiş işlenmesi
Çoklu Model Desteği: Her biri kendi uzmanlık yeteneklerine sahip Llama 4, Gemma 3, Qwen 2.5 VL ve Mistral Small 3.1 dahil olmak üzere çeşitli görüntü-dil modellerinin entegrasyonu
Ollama v0.7 Kullanım Alanları
Belge Analizi: Belgelerden bilgi işleme ve çıkarma, karakter tanıma ve resimlerdeki çok dilli metnin çevrilmesi dahil
Görsel Soru-Cevap: Ayrıntılı açıklamalar ve görsel içerikle ilgili belirli soruları yanıtlama dahil, resimlerle ilgili doğal dil etkileşimlerini etkinleştirme
Konum Tabanlı Analiz: Resimlerdeki konumlar, simge yapılar ve coğrafi özellikler hakkında bilgi analiz etme ve sağlama, mesafe hesaplamaları ve seyahat önerileri dahil
Çoklu Görüntü Karşılaştırması: Ortak öğeleri ve farklılıkları belirleyerek, aynı anda birden fazla görüntüdeki ilişkileri ve kalıpları analiz etme
Artıları
Bulut bağımlılığı olmadan gelişmiş çok modlu modellerin yerel yürütülmesi
Model işlemede gelişmiş güvenilirlik ve doğruluk
Çoklu model mimarileri için esnek destek
Verimli bellek yönetimi ve donanım optimizasyonu
Eksileri
Daha büyük modeller için önemli donanım kaynakları gerektirir
Sınırlı Windows desteği (WSL2 gerektirir)
Bazı özellikler hala deneysel aşamada
Ollama v0.7 Nasıl Kullanılır
Ollama'yı Kurun: Ollama'yı sisteminize kurun (MacOS, Linux ve Windows'u WSL2 aracılığıyla destekler). Yeterli RAM'e sahip olduğunuzdan emin olun - 7B modeller için en az 8 GB, 13B modeller için 16 GB ve 33B modeller için 32 GB.
Ollama Hizmetini Başlatın: Ollama hizmetini başlatmak için 'ollama serve' komutunu çalıştırın. Daha hızlı indirmeler için isteğe bağlı olarak şunu kullanabilirsiniz: OLLAMA_EXPERIMENT=client2 ollama serve
Modeli Çekin: 'ollama pull <model_name>' kullanarak istediğiniz çok modlu modeli indirin. Mevcut modeller arasında llama4:scout, gemma3, qwen2.5vl, mistral-small3.1, llava, bakllava ve daha fazla vizyon modeli bulunur.
Modeli Çalıştırın: 'ollama run <model_name>' kullanarak modeli başlatın. Örneğin: 'ollama run llama4:scout' veya 'ollama run gemma3'
Görüntüleri Girin: Metin isteminizden sonra görüntü dosyasının yolunu sağlayarak görüntüleri girebilirsiniz. Tek bir istemde veya takip soruları aracılığıyla birden fazla görüntü eklenebilir. WebP görüntü formatını destekler.
Modelle Etkileşim Kurun: Görüntüler hakkında sorular sorun, analiz isteyin veya takip konuşmaları yapın. Model, ilgili yanıtlar sağlamak için hem metni hem de görüntüleri işleyecektir.
İsteğe Bağlı: API/Kitaplıkları Kullanın: Programlı erişim için Ollama ile API'si veya resmi Python/JavaScript kitaplıkları aracılığıyla da etkileşim kurabilirsiniz. Çok modlu yetenekler CLI ve kitaplıklar arasında çalışır.
İsteğe Bağlı: Web Arayüzünü Kullanın: Daha kullanıcı dostu bir arayüz için, Ollama'nın çok modlu özelliklerini destekleyen çeşitli topluluk tarafından oluşturulmuş Web Arayüzlerini ve istemcilerini kullanabilirsiniz.
Ollama v0.7 SSS
Ollama, g\"örme yeteneklerini y\"önetebilen yeni bir motorla artık çok modlu modelleri destekliyor. Meta Llama 4, Google Gemma 3, Qwen 2.5 VL ve Mistral Small 3.1 gibi modelleri destekliyor. G\"üncelleme, g\"örüntü analizi, çoklu g\"örüntü i\"şleme, belge tarama ve karakter tanıma gibi özellikleri i\"çeriyor.
Popüler Makaleler

FLUX.1 Kontext 2025 İncelemesi: Photoshop'a Rakip En İyi Yapay Zeka Görüntü Düzenleme Aracı
Jun 5, 2025

2025'te FLUX.1 Kontext, Midjourney V7, GPT-4o Image ve Ideogram 3.0 Karşılaştırması: FLUX.1 Kontext Gerçekten Görüntü Üretimi İçin En İyi Yapay Zeka mı?
Jun 5, 2025

Yapay Zeka ile Viral Konuşan Bebek Podcast Videoları Nasıl Oluşturulur: Adım Adım Kılavuz (2025)
Jun 3, 2025

2025'teki En İyi 5 NSFW Karakter Oluşturucu
May 29, 2025
Ollama v0.7 Web Sitesi Analitiği
Ollama v0.7 Trafik ve Sıralamaları
5.1M
Aylık Ziyaretler
#10016
Küresel Sıralama
#247
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Mar 2025-May 2025
Ollama v0.7 Kullanıcı İçgörüleri
00:04:16
Ort. Ziyaret Süresi
4.93
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
33.47%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
Ollama v0.7'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
CN: 32.76%
US: 14.47%
IN: 5.4%
RU: 3.52%
DE: 3.3%
Others: 40.55%