Ollama v0.32.11 已于 2026 年 8 月 14 日发布。本次版本围绕ollama launch生态、模型上下文窗口处理、OpenAI 兼容接口能力以及前端启动入口进行了扩展和调整。从提交变更统计来看本次更新包含3 次提交26 个文件变更2,602 行新增100 行删除2 位贡献者参与本次最值得关注的更新有四项ollama launch dsh支持 DeepSeek Harnessollama launch muse支持 Muse CodeOpenAI 兼容的 Responses API 支持 Web SearchMuse Glimmer 模板完成更新并对齐其推理模板行为此外Ollama 还对模型引用匹配、运行中模型上下文窗口读取、启动器配置保存等底层逻辑进行了整理和复用进一步提升ollama launch管理不同编程智能体工具时的一致性。一、ollama launch dsh正式支持 DeepSeek Harness本次 v0.32.11 最重要的新增能力之一是将 DeepSeek Harness 接入ollama launch。DeepSeek Harness 是一个开源编程智能体工具。通过此次集成用户可以直接使用以下命令启动ollama launch dsh同时dsh也提供了更完整的别名形式ollama launch deepseek-harness在 Ollama 的集成注册信息中DeepSeek Harness 的名称为dsh描述为DeepSeek 的开源智能体框架这意味着用户不再需要自行处理大量与模型、Provider、配置文件及安装过程相关的初始化操作。Ollama 会把 DeepSeek Harness 作为标准的launch集成之一进行管理。1. 自动安装能力当系统中尚未检测到dsh命令时Ollama 可以自动安装 DeepSeek Harness。对应安装包为deepseek-ai/dsh自动安装使用的命令为npminstall-gdeepseek-ai/dshOllama 会通过系统路径检测dsh是否已经存在。如果未安装则执行安装流程。这项集成要求本地具备 Node.js 环境。对于 Windows 用户需要安装 Windows 版本的 Node.js。如果希望手动安装也可以执行npminstall-gdeepseek-ai/dshlatest安装完成后再运行ollama launch dsh即可由 Ollama 接管启动与配置。2. 指定模型启动DeepSeek Harness 集成支持通过--model参数指定模型。例如ollama launch dsh--modelqwen3.5如果希望使用云端模型来源则可以使用ollama launch dsh--modelqwen3.5:cloud这一设计让用户可以在本地模型与云端模型引用之间进行选择同时保持统一的启动命令风格。3. 只配置、不启动如果只想完成配置而不立即启动 DeepSeek Harness可以使用ollama launch dsh--config这适合希望预先准备模型、Provider 或 Web Search 配置的场景。4. Web Search 自动启用DeepSeek Harness 集成中Web Search 会自动开启。不过这项能力有两个前提需要具备 Ollama Cloud 访问权限需要使用支持工具调用的模型如有需要用户可以先执行ollama signin完成登录。这一点也与 v0.32.11 中 OpenAI 兼容 Responses API 支持 Web Search 的更新形成呼应Web 搜索能力正在进入 Ollama 更多接口与智能体集成场景。5. 配置文件位置与配置策略Ollama 会将 DeepSeek Harness 相关设置保存至~/.ollama/launch/dsh/settings.yaml该文件中的设置会在加载顺序中最后生效用于设置模型ProviderWeb Search 连接需要注意的是重复执行ollama launch dsh时Ollama 会保留该文件中的其他设置而不是简单覆盖全部配置。同时Ollama 不会修改以下内容~/.dsh/settings.yaml也不会修改 DeepSeek Harness 自身的ProfilesSessionsCredentials这意味着 Ollama 的配置与 DeepSeek Harness 原有用户配置保持隔离。Ollama 只维护自身启动集成所需的配置文件不会直接改写用户已有的 Harness 配置、会话和认证信息。6. 参数传递规则DeepSeek Harness 集成会拒绝额外的--patch参数。如果需要向 Harness 传递其他参数应当使用--分隔。例如ollama launch dsh ----port3081这样--port 3081会作为 Harness 的参数传递而不是被 Ollama 自身解析。7. 前端与文档入口同步加入在 Ollama 的前端启动命令组件中DeepSeek Harness 也已经出现。其前端展示内容包括标识dsh名称DeepSeek Harness启动命令ollama launch dsh描述DeepSeek 的开源智能体框架专属图标deepseek-harness.svg对应图标同时被加入到应用前端资源与文档图片资源中因此 DeepSeek Harness 不仅能从命令行启动也已经进入 Ollama 的可视化启动入口和集成文档页面。在集成文档索引中DeepSeek Harness 的介绍为带有子智能体和 Web Search 的 DeepSeek 开源智能体框架。这也明确表明子智能体与 Web Search 是该集成的重要能力方向。二、ollama launch muse支持 Muse Codev0.32.11 的另一项重点更新是新增 Muse Code 集成。用户可以通过以下命令启动ollama launch muse同时也支持别名ollama launch muse-codeMuse Code 在 Ollama 集成中的描述为Meta 的智能体式编程命令行工具此次更新为 Muse Code 增加了完整的启动器支持包括集成注册、安装检测、自动安装、模型配置及相关测试。1. Muse Code 被注册为隐藏集成Muse Code 已被加入 Ollama 集成注册表但其被标记为隐藏集成。这意味着它可以通过命令直接使用ollama launch muse但不会出现在常规可见集成列表中。在隐藏集成检查中Muse Code 与已有的隐藏项目一起被排除在ListIntegrationInfos返回的可见集成之外。这样既保留了命令行可用性也避免其在普通集成展示列表中过早出现。2. Muse Code 支持安装检查与自动安装Ollama 为 Muse Code 接入了对应的安装检测逻辑。在启动之前Ollama 会检查 Muse Code 是否已安装。如果未安装则执行相应安装流程。集成注册中包含安装检测自动安装安装命令Muse Code 命令定位这些能力使 Muse Code 与其他ollama launch集成保持一致的使用体验。3. Muse Glimmer 模板更新本次变更中模型渲染器对 Muse Glimmer 的推理模板进行了匹配与更新。提交说明指出渲染器已经对齐 Muse Glimmer reasoning template也就是 Muse Glimmer 的推理模板行为。这项调整的意义在于当模型被用于 Muse Code 场景时Ollama 的模型渲染和推理格式能够更好地匹配 Muse Glimmer 模板要求从而让输出格式、推理模板和工具型编程工作流之间保持一致。此次版本说明中也明确列出了Muse Glimmer template updates因此Muse Code 接入并不仅是增加一个启动命令同时还涉及底层模型模板适配。三、OpenAI 兼容 Responses API 支持 Web Search除了ollama launch生态扩展之外v0.32.11 还宣布OpenAI 兼容的 Responses API 现在支持 Web Search。这意味着Ollama 的 OpenAI 兼容 Responses API 增加了 Web Search 支持能力。这一更新与 DeepSeek Harness 中的自动 Web Search 能力共同构成了本版本的重要方向Ollama 正在将 Web 搜索能力同时带入 API 接口和智能体运行环境。对于使用 OpenAI 兼容接口的应用来说Responses API 的 Web Search 支持意味着相关工作流可以在兼容接口层使用这一能力对于通过ollama launch dsh使用 DeepSeek Harness 的用户则可以在智能体工具场景中自动启用 Web Search。四、模型上下文窗口读取逻辑调整本次版本还对模型上下文窗口的获取方式进行了整理。此前部分上下文窗口相关逻辑位于命令行智能体界面代码中。本次更新将这些能力抽取到cmd/launch/context_window.go中使launch相关功能能够复用统一逻辑。新增的核心能力是LoadedContextWindow该方法用于报告某个模型当前实际运行时使用的上下文长度。这里强调的是“当前实际运行时”的上下文窗口而不是模型训练时声明的最大上下文长度。根据代码说明返回值来自服务端的进程列表也就是当前调度器为模型实际分配的上下文大小。这个大小可能因为以下因素低于模型训练时的最大上限显存适配情况服务端配置调度器实际分配结果如果无法确定当前运行上下文窗口则返回0。1. 从运行中模型列表读取上下文窗口新的逻辑会通过客户端读取运行中模型列表并从中匹配目标模型。如果运行中的模型存在有效的ContextLength则返回对应上下文长度。匹配会同时检查运行中模型的NameModel只要目标模型与其中一个模型引用匹配就可以读取其上下文窗口。2. 支持latest别名匹配本次更新特别处理了:latest标签。例如用户请求的模型引用是ornith而运行中的模型名称是ornith:latest两者会被视为相同模型引用。测试中验证了这一行为当运行列表包含其他模型和ornith:latest时使用ornith查询可以正确得到262144的上下文窗口。3. 支持未指定来源的模型引用匹配除了latest标签外新的SameModelRef逻辑还会处理模型来源是否显式指定的情况。其基本规则包括忽略:latest的显式差异模型基础名称需要一致不区分大小写若两侧来源一致则匹配若任意一侧未指定来源则也允许匹配这让本地模型、未指定来源的模型引用以及显式模型来源之间的比较更加稳定。4. 上下文窗口逻辑从智能体界面迁移到 launch 模块原本在智能体终端界面中使用的以下逻辑被移除并迁移读取运行中模型上下文窗口处理进程模型响应模型引用相同性判断:latest兼容处理迁移后智能体界面直接调用launch.LoadedContextWindow和launch.SameModelRef。这种调整的好处是避免重复实现相同的模型引用判断和上下文窗口读取逻辑使cmd与launch模块使用统一行为。五、启动器保存规范模型名称v0.32.11 还优化了受管理单模型集成的模型保存行为。在准备受管理的单模型集成时Ollama 会在配置完成后检查当前实际模型managed.CurrentModel()如果该方法返回了模型名称Ollama 会使用当前模型名称覆盖原始选择值并把它保存到集成配置中。这一变化的关键在于保存的是经过集成实际确认后的规范模型名称而不只是用户最初输入的模型引用。例如用户使用qwen3.5启动某个受管理集成时实际模型可能被规范化为qwen3.5:latest配置保存后Ollama 会保存规范化后的qwen3.5:latest而不是只保存原始的qwen3.5相关测试验证了这个流程首次启动时用户传入qwen3.5模型列表中存在qwen3.5:latest集成最终使用规范化模型名称配置文件保存qwen3.5:latest第二次启动时可以跳过不必要的重新配置这使后续启动时的模型状态更稳定也避免模型别名与实际模型名称之间出现不一致。六、集成列表与帮助信息更新随着 DeepSeek Harness 和 Muse Code 的加入Ollama 的集成测试、注册表和帮助文本都进行了同步更新。1. DeepSeek Harness 加入启动器排序DeepSeek Harness 已被加入启动器集成顺序中。在启动器展示顺序里dsh位于 Droid 与 Pi 之间。这样当用户查看可启动集成时可以看到 DeepSeek Harness 作为标准选项出现。2. 命令行帮助信息新增 dsh 与 museollama launch的帮助信息新增了dsh DeepSeek Harness并标注其别名deepseek-harness同时还新增了muse Muse Code并标注其别名muse-code帮助示例中也新增ollama launch dsh这使新用户可以直接从命令行帮助中发现 DeepSeek Harness 的启动方式。3. README 支持集成列表更新README 中的已支持集成列表新增了 DeepSeek Harness。更新后的支持范围包括Claude CodeCodexCopilot CLIDeepSeek HarnessDroidOpenCode这说明 DeepSeek Harness 已作为正式可列出的支持集成进入项目说明文档。4. 集成查找测试覆盖新名称与别名集成查找测试新增了以下验证muse可以找到 Muse Codemuse-code可以作为 Muse Code 别名dsh可以找到 DeepSeek Harnessdeepseek-harness可以作为 DeepSeek Harness 别名同时集成注册测试中也纳入了musedsh由此确保新增集成能够被正确注册、查询和启动。七、DeepSeek Harness 文档重点整理本次新增的 DeepSeek Harness 集成文档完整覆盖了安装、启动、模型选择、Web Search、配置位置和参数传递规则。核心使用方式可以概括为以下几类。启动默认配置ollama launch dsh指定本地模型ollama launch dsh--modelqwen3.5指定云端模型ollama launch dsh--modelqwen3.5:cloud仅进行配置ollama launch dsh--config向 Harness 传递额外参数ollama launch dsh ----port3081手动安装 Harnessnpminstall-gdeepseek-ai/dshlatest配置文件则位于~/.ollama/launch/dsh/settings.yaml而 Ollama 不会修改~/.dsh/settings.yaml以及用户原有的配置档案、会话和认证信息。八、v0.32.11 更新总结代码地址github.com/ollama/ollamaOllama v0.32.11 的核心价值在于继续扩展ollama launch对编程智能体工具的覆盖范围同时加强模型运行状态与集成配置的可靠性。本次更新的关键内容可以归纳为新增 DeepSeek Harness 集成支持ollama launch dsh支持deepseek-harness别名自动检测与安装deepseek-ai/dsh支持配置本地模型与云端模型DeepSeek Harness 自动启用 Web SearchWeb Search 需要 Ollama Cloud 访问权限及支持工具调用的模型新增 DeepSeek Harness 图标、前端入口和文档页面新增 Muse Code 集成支持ollama launch muse支持muse-code别名Muse Code 作为隐藏集成注册新增 Muse Code 安装与检测逻辑模型渲染器对齐 Muse Glimmer 推理模板OpenAI 兼容 Responses API 支持 Web Search抽取并统一运行中模型上下文窗口读取逻辑支持:latest模型别名匹配支持未指定模型来源时的引用匹配保存受管理集成时使用规范化后的实际模型名称更新命令行帮助、README、集成注册表、测试和文档索引对于经常使用 Ollama 管理编程智能体工具的用户来说v0.32.11 带来了更丰富的可启动集成对于依赖模型上下文窗口、模型引用规范化和 Web Search 的工作流来说本次版本也进一步统一了底层行为。