近期，科技領域迎來了一項新的技術突破。據WinBuzzer于5月16日報道，開源大語言模型服務工具Ollama宣布成功研發出一款多模態AI定制引擎，這一創新成果標志著Ollama在技術上實現了對llama.cpp框架的直接依賴的擺脫。DbS28資訊網——每日最新資訊28at.com

此前，llama.cpp項目通過整合libmtmd庫，為項目增添了全面的視覺支持功能。這一進展引發了社區對Ollama與llama.cpp之間關系的廣泛討論。針對這一話題，Ollama團隊成員在Hacker News平臺上進行了澄清，強調他們的引擎是基于golang獨立開發的，并未直接借鑒llama.cpp的C++實現，并對社區的反饋表示了感謝。DbS28資訊網——每日最新資訊28at.com

在官方聲明中，Ollama指出，隨著各大科技公司如meta的Llama 4、Google的Gemma 3、阿里巴巴的Qwen 2.5 VL以及Mistral Small 3.1等推出的AI模型復雜性日益增加，現有的技術架構已難以滿足高效處理的需求。因此，Ollama決定推出這款全新的多模態AI定制引擎。DbS28資訊網——每日最新資訊28at.com

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這款新引擎在本地推理精度上實現了顯著突破，特別是在處理大型圖像并生成大量token時，表現尤為突出。Ollama通過引入圖像處理附加元數據，優化了批量處理和位置數據管理，有效避免了圖像分割錯誤導致的輸出質量下降問題。他們還采用了KVCache優化技術，進一步加速了transformer模型的推理速度。DbS28資訊網——每日最新資訊28at.com

在內存管理方面，新引擎也進行了大幅優化，并新增了圖像緩存功能。這一功能確保了圖像處理后的數據可以重復使用，避免了數據的提前丟棄，從而提高了資源利用效率。為了進一步提升性能，Ollama還與NVIDIA、AMD、Qualcomm、Intel和Microsoft等硬件巨頭展開合作，通過精準檢測硬件元數據，對內存估算進行了優化。DbS28資訊網——每日最新資訊28at.com

針對像meta的Llama 4 Scout（一款擁有1090億參數的混合專家模型MoE）這樣的復雜模型，Ollama的新引擎還支持分塊注意力（chunked attention）和2D旋轉嵌入（2D rotary embedding）等先進技術。這些技術的引入，使得Ollama在處理復雜模型時能夠展現出更高的效率和準確性。DbS28資訊網——每日最新資訊28at.com

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