一、Ollama概述

Ollama，这是是一个开源的大语言模型平台，它允许用户在本地环境中运行、创建和共享大型语言模型。Ollama提供了丰富的功能和特性，使得用户可以在自己的计算机上轻松地部署和运行大型语言模型。

链接 https://ollama.com/download

下载安装即可。

默认情况下，ollama模型的存储目录如下：

• macOS: ~/.ollama/models
• Linux: /usr/share/ollama/.ollama/models
• Windows: C:\Users.ollama\models

设置新的下载路径：

如果想更改这个默认路径，需要设置一个新的环境变量OLLAMA_MODELS。

这个环境变量应该指向想要保存模型的新目录。

如何设置环境变量：

你可以通过Windows的“系统属性”来设置环境变量。

右键点击“此电脑”或“计算机”，选择“属性”。

点击“高级系统设置”，在弹出的窗口中点击“环境变量”按钮。

在“系统变量”或“用户变量”部分，点击“新建”来创建一个新的环境变量。

输入变量名OLLAMA_MODELS和你选择的目录路径（例如D:\OllamaModels）。

重启Ollama：

设置完环境变量后，需要重启Ollama以使更改生效。

或者重启电脑：为确保更改生效，建议重启电脑。

验证新路径：

可以打开命令提示符（CMD），输入echo %ollama_models%来检查环境变量是否设置成功

启动Ollama后，检查指定的新目录，确保模型被下载并保存在那里。

C:\WINDOWS\system32>echo %ollama_models%D:\ollama

在CMD中输入ollama list命令，查看当前已经存在的模型：

C:\Users\Daniel>ollama listNAME          ID              SIZE      MODIFIEDqwen3:0.6b    7df6b6e09427    522 MB    4 weeks ago

二、Ollama上的Qwen3-VL大模型

Ollama上的Qwen3-VL地址：https://ollama.com/library/qwen3-vl

Qwen3-VL 模型要求 Ollama 0.12.7 版本。

Qwen3-VL 是迄今为止通义千问（Qwen）系列中功能最强大的视觉 - 语言模型。

这一代模型在多个领域实现了升级：文本理解与生成、视觉内容感知与推理、更长上下文支持、空间关系与动态视频理解、AI 智能体交互 ——Qwen3-VL 在每个领域都展现出显著进步。

模型版本

• 20 亿参数（2B）：ollama run qwen3-vl:2b
• 40 亿参数（4B）：ollama run qwen3-vl:4b
• 80 亿参数（8B）：ollama run qwen3-vl:8b
• 300 亿参数（30B）：ollama run qwen3-vl:30b
• 320 亿参数（32B）：ollama run qwen3-vl:32b
• 2350 亿参数（235B）：ollama run qwen3-vl:235b、ollama run qwen3-vl:235b-cloud

核心特性

• 视觉智能体能力：可操作电脑与移动设备界面，识别图形用户界面（GUI）元素、理解按钮功能、调用工具并完成任务。在 OS World 等基准测试中取得全球顶尖成绩，工具使用显著提升细粒度感知任务表现。
• 卓越的文本中心性能：采用文本与视觉模态早期联合预训练，持续强化语言能力。文本任务表现与旗舰语言模型 Qwen3-235B-A22B-2507 持平，成为下一代视觉 - 语言模型中真正 “以文本为基础的多模态 powerhouse”。
• 大幅升级的视觉编程：可从图像或视频生成代码，例如将设计原型转化为 Draw.io、HTML、CSS 或 JavaScript 代码，实现 “所见即所得” 的视觉编程。
• 更优的空间理解：支持从绝对坐标到相对坐标的二维定位，能判断物体位置、视角变化和遮挡关系。新增三维定位功能，为复杂空间推理和具身智能应用奠定基础。
• 长上下文与长视频理解：所有模型原生支持 25.6 万个词元（token）上下文，可扩展至 100 万个词元。能输入数百页技术文档、整本书籍甚至两小时长视频，精准记忆并检索细节（含视频精确到秒的内容）。
• 更强的多模态推理（思考版）：专为理工科（STEM）和数学推理优化。面对复杂学科问题时，可捕捉细节、分步拆解、分析因果，给出符合逻辑的实证答案。在 MathVision、MMMU、MathVista 等推理基准测试中表现优异。
• 升级的视觉感知与识别：通过优化预训练数据的质量和多样性，可识别更广泛的对象 —— 涵盖名人、动漫角色、产品、地标、动植物等，满足日常生活与专业场景的 “万物识别” 需求。
• 多语言及复杂场景下的 OCR 优化：光学字符识别（OCR）支持语言从 10 种扩展至 32 种，覆盖更多国家和地区。在弱光、模糊、文本倾斜等复杂真实场景中表现更稳定，生僻字、古文字和专业术语的识别准确率显著提升，长文档理解与精细结构重建能力进一步增强。

三、升级Ollama版本

由于Qwen3-VL要求Ollama的版本0.1.7，我们在安装Qwen3-VL前先通过ollama --version检查当前安装的版本。

C:\Users\Daniel>ollama --versionollama version is 0.12.3

我们需要升级或者重新安装Ollama。以Windows操作系统为例：

1. 访问 Ollama 官网：https://ollama.com/

点击Download for Windows即可。如果下载太慢，可以将地址复制到迅雷下载。

2. 运行安装程序，它会自动覆盖旧版本，最新版本为0.12.10。

安装完成后，查看此时的版本。

C:\WINDOWS\system32>ollama --versionollama version is 0.12.10

之前下载的qwen3:0.6b模型还在。

C:\WINDOWS\system32>ollama listNAME          ID              SIZE      MODIFIEDqwen3:0.6b    7df6b6e09427    522 MB    4 weeks ago

四、安装Qwen3-VL大模型

我们运行ollama run qwen3-vl:2b安装Qwen3-VL大模型

ollama run qwen3-vl:2b

安装完毕后，我们输入问题你是谁，查看回答。

五、使用Ollama界面进行智能问答

安装好Ollama后，会有一个Ollama可视化界面，我们点击打开。

我们在聊天窗口的右下角选择刚刚安装成功的qwen3-vl:2b大模型。

在聊天窗口输入你是谁，查看回答。

本地上传一张图片，让其理解。

可见，2b大小的模型完成了对图片的理解，但大概花了43秒，后续将介绍如何调用Ollama 云端的Qwen3-VL大模型进行图片理解。

最后

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