Ollama 融资 8800 万美元，All aboard 开放模型
Ollama: All Aboard Open Models
我和 Michael 从大学创业做起，曾将 Kitematic 卖给 Docker，如今我们带着 Ollama 回归。这款让开发者只需一条命令就能运行开放模型的工具，已服务 890 万用户，被 85% 的 Fortune 500 企业采用。我们坚信 AI 应当像个人电脑一样，属于你自己：拥有模型、掌控数据、无需昂贵的 API 费用。今天，Ollama 宣布从 Benchmark、Y Combinator 等机构获得 8800 万美元融资，我们将继续推动无缝混合推理，让 GLM、Nemotron、DeepSeek 等强大模型触手可及。开放模型不再是实验，而是解决世界难题的关键。
你的模型，你的机器，你的数据。
HN 评论区
57- ollamer
https://github.com/ollama/ollama/issues/11772
一年过去了，像将 MoE 层选择性地卸载到 CPU 这样基本的需求居然还没有实现。在 llama.cpp 上，多亏了 --n-cpu-moe 参数，我能在笔记本电脑上以 40t/s 的速度让 Qwen 35BA3B 这样的模型在 GPU/CPU 混合运行，但在这个靠 VC 融资的笑话里，这简直没法用。
我真搞不懂，你们怎么能把一个封装层做得比它剥离出来的代码还差。
>“这笔资金是为未来提供燃料。Ollama 处于开放模型生态系统的核心位置。”
不。
- fnlsnd
Ollama 终于会正式给 llama.cpp 署名了吗？还是继续把 llama.cpp 的新功能重新包装成他们自己的？
- entropyie
致正在阅读本文的 ollama.com 的各位：既然软件本身已经很好地支持了嵌入模型，而且运行效率也很高，为什么你们的订阅服务里不提供任何嵌入模型呢？
- mottosso
这条线程里对 Ollama 的批评真不少。我理解得对吗？这些批评全都是基于没有正确署名 llama.cpp？除了这点，我找不到其他反对理由，只有一些微小的性能差异。Ollama 的突出之处在于用户界面。人们很容易忽视这一点有多难做、多重要。
- woadwarrior01
我觉得他们到处宣传的“890 万开发者使用 Ollama”这个数据是编造的。我找到一篇 2025 年的文章，指出全球软件开发者总数为 4720 万。即使开发者数量在一年内翻了一番（考虑到“氛围编程”的兴起，这倒也合理），我也认为每 10 个开发者中就有 1 个使用 Ollama 的可能性非常低。
https://www.slashdata.co/post/global-developer-population-tr...