发布时间：
预发布：2025年9月26日
正式发布：2025年9月27日

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一、版本亮点概述

在 ollama v0.12.3 中，官方带来了两款重量级新模型，并针对此前版本的多项功能问题进行了修复与优化，同时还引入了新的模型架构实现及更健壮的解析逻辑。

本次更新的核心变化主要包括：

• 新增 DeepSeek-V3.1-Terminus 混合模型
• 新增 Kimi-K2-Instruct-0905 MoE 模型
• 改进工具调用参数解析与 CLI 登录流程
• 修复 qwen3-coder 的 Unicode 解析问题
• 优化 /load 模型加载失败的回滚处理
• 新增 DeepSeek2 模型实现
• 加强流式解析的多语言与 Emoji 支持

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二、新增模型介绍

1. DeepSeek-V3.1-Terminus

• 混合架构，支持 思考模式 与 非思考模式
• 比上一版本在各类基准测试中输出更加稳定可靠
• 两种运行方式：
  • 云端运行：

    ollama run deepseek-v3.1:671b-cloud
    

  • 本地运行（需 500GB+ 显存）：

    ollama run deepseek-v3.1
    

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2. Kimi-K2-Instruct-0905

• 最新且最强大的 Kimi K2 系列版本
• MoE（混合专家模型）架构
• 启用参数：32B
• 总参数量：1T
• 云端运行方式：

  ollama run kimi-k2:1t-cloud
  

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三、功能修复与改进

1. 工具调用参数解析

修复了某些情况下工具调用参数以 字符串化 JSON 形式传递时未正确解析的问题，保障了调用数据的可用性。

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2. CLI 登录体验优化

ollama push 命令在推送模型时，若需要登录，将直接提供可点击的 URL，方便设备进行登录操作。

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3. Unicode 输出问题修复

针对 qwen3-coder 模型，修复了其输出时 Unicode 字符编码错误 的问题，包括 emoji、阿拉伯文等多语言场景。

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4. 模型加载回退机制

在交互模式下，当使用 /load 加载模型失败（如模型未找到）时，会自动恢复之前的运行参数 runOptions，避免交互会话状态丢失。

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四、技术实现细节

1. DeepSeek2 模型实现

• 基于 DeepSeek 2 架构，但参考了 DeepSeek 3 的设计理念
• 支持 稀疏 MoE 与 密集 MLP 混合网络结构
• 引入 RoPE（旋转位置编码） 多参调整机制
• 完整实现 注意力机制、专家路由与加权、BPE 分词器 等模块
• 支持多语言分词，包括中文、日文、符号等

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2. runOptions 拷贝功能增强

新增 Copy() 方法实现深浅拷贝混合逻辑，确保：

• Messages、Images、Options 等可变结构深拷贝
• 指针类型如 KeepAlive 保持浅拷贝（共享引用）
• Think 对象新建副本，避免思考模式状态污染
  并提供多组单元测试验证：
• 数据一致性
• 空值与空集合保持原样
• 修改原始对象不影响副本

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3. qwen3-coder Unicode 解析优化

• 新增基于 utf8.DecodeLastRuneInString 的末尾空白字符统计逻辑
• 正确处理多语言字符、emoji、阿拉伯文、非断行空格等场景
• 流式解析测试案例覆盖：
  • Emoji 原样保留
  • 阿拉伯文本连续性
  • 中文、英文混合段落
  • 非断行空格跨数据块保留

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五、测试增强

• 为 PushHandler 增加多种登录与权限测试场景
• runOptions 的拷贝方法增加空、非空多组合测试
• qwen3-coder 流式解析新增 unicode/emoji 的精细化测试用例

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六、ROCm 兼容性修复

本次更新修复了 ROCm 6.4 ~ 7.0 Docker 运行失败的问题，新增必要库依赖：

• libroctx64.so.4
• librocroller.so.1

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七、总结

ollama v0.12.3 不仅带来了两款高性能的新模型，还从 CLI 用户体验、模型解析准确性、容错回退机制等多个方面进行了优化，同时引入了新的 DeepSeek2 架构实现与 Unicode 流式解析支持，使得多语言场景处理更加稳定。