概要
主な機能
- 一コマンドでのモデルダウンロードおよび実行
- ローカルREST API for app integration
- モデलबibliothek with quantized versions
- Custom Modelfile for tailored model configs
- GPU acceleration on supported hardware
- 初期設定後はオフライン実行可能
料金
- モデル
- Freemium
- カテゴリー
- カレタアビチターー (LLMs)
- 評価
- 4.4 / 5 (5)
ユースケース
プライベートオフラインLLMチャット
LLamaまたはMistralのようなモデルをローカルで実行して、外部のクラウドサービスへのパブリックやデータを送信せずにAIアシスタントと対話します。
ローカルAIアプリ開発
OllamaのローカルREST APIを使用して、カスタムアプリケーション、チャットボット、または内部ツールの作成にオープンミリリオンを統合します。
コーディングアシスタント
オファとコードに焦点をあてたモデルを組み合わせて、ローカルの自動補完、リファクタリング、説明ヘルプを提供するようにします。インターネットへの接続なしで使用できます。
研究者向けモデlexperimentation
研究用またはフィナーユーニングワークフローを評価するために、モデルのパフォーマンスを評価するために、カスタムModelfile構成を使用して、異なるオープンモデルを迅速にダウンロード、スワップ、ベンチマークできます。
メリット & デメリット
メリット
- 完全ローカル実行でデータをプライベートに保管
- 無料でオープンソース
- 多くの人気のオープンミリリオンのモデルをサポート
- シンプルなCLIとローカルAPIによる簡単な統合
- クロスプラットフォーム (macOS、Linux、Windows)
デメリット
- より大きなモデルには、堅牢なハードウェアが必要です。
- デフォルトではビルトイングラフィカルインターフェイスはありません。
- ローカルGPUまたはRAMに依存するため、パフォーマンスは依存します。
- 限定されたオープンミリリオンモデルしか使用できず、独自のものは使用できません。
バトル戦績
パンテオンで1バトルに出場。
Last battle
レビュー
5件の評価の平均。
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Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is works offline after initial setup — handled better than most — and free and open source. Requires capable hardware for larger models is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and cross-platform (macOS, Linux, Windows). Works offline after initial setup fits neatly into how we already work, and works offline after initial setup removed a step we used to do by hand. No built-in graphical interface by default, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is custom Modelfile for tailored model configs — handled better than most — and cross-platform (macOS, Linux, Windows). Limited to open-weight models, not proprietary ones is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Skeptical, then convinced
I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on custom Modelfile for tailored model configs, and free and open source caught me off guard. No built-in graphical interface by default is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and simple CLI and local API for easy integration. Local REST API for app integration fits neatly into how we already work, and works offline after initial setup removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.
Q&A
追加使用量はどのように機能しますか？
Pro と Max ユーザーは追加使用量残高を追加できます。Ollama はまずプランに含まれる制限を使用し、次に追加使用量残高を利用します。チーム使用量は組織全体で共有される単一の残高から引きます。
Asked by Ekaterina Orlova · Aug 26, 2025
各モデルはどれくらいの使用量を消費しますか？
モデルは実行難易度に応じて異なる使用量を消費します。モデルの使用レベルを確認するには、モデルのページにアクセスし、gpt-oss:20b などのレベル1（小型・軽量モデル）から deepseek-v4-pro などのレベル4（超重量モデル）までの使用レベルが表示されます。
Asked by Greta Nowak · Aug 21, 2025
利用量はどのように測定されますか？
個人プランでは、モデルと入力・キャッシュ入力・出力トークン数に基づく利用制限があります。モデルごとに計算量が異なるため、固定トークン数で制限するのではなく、各モデルのトークンレートに応じて利用が計算されます。チームプランでは、各メンバーの利用がまず自分の席に含まれる利用枠から消費されます。枠が使い切られたら、チーム共有の余剰利用枠がモデルのトークンレートで引かれます。
Asked by Ravi Kapoor · Aug 16, 2025
各プランの使用制限は？
自前のハードウェアでモデルを実行する場合は常に無制限です。クラウド使用量はプランによって異なります。 - Free：軽量使用。モデルとのチャット、より大きなモデルの評価、小規模モデルを用いたコーディングやAIアシスタント。 - Light：デイリーワーク。大規模モデル、コーディング自動化、深いリサーチ。 - Pro：継続的な使用。継続的なエージェントタスク、複数同時エージェント、大規模モデルを長時間にわたるセッションで使用。 各プランには5時間ごとにリセットされるセッション制限と7日ごとにリセットされる週次制限があります。
Asked by Noor Siddiqui · Aug 12, 2025
Ollamaの速度はどれくらいですか？
速度はモデルサイズ、アーキテクチャ、およびハードウェア最適化によって異なります。すべてのクラウドモデルで低いtime-to-first-tokenと高スループットを目標とし監視しています。将来的に高速パフォーマンスの優先レベルが利用可能になる場合があります。
Asked by Constantin Ionescu · Aug 11, 2025
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