发布时间：
预发布：2025年9月26日
正式发布：2025年9月27日
一、版本亮点概述
在ollama v0.12.3中，官方带来了两款重量级新模型，并针对此前版本的多项功能问题进行了修复与优化，同时还引入了新的模型架构实现及更健壮的解析逻辑。
本次更新的核心变化主要包括：
• 新增DeepSeek-V3.1-Terminus混合模型
• 新增Kimi-K2-Instruct-0905MoE 模型
• 改进工具调用参数解析与 CLI 登录流程
• 修复 qwen3-coder 的 Unicode 解析问题
• 优化
/load模型加载失败的回滚处理• 新增DeepSeek2模型实现
• 加强流式解析的多语言与 Emoji 支持
• 混合架构，支持思考模式与非思考模式
• 比上一版本在各类基准测试中输出更加稳定可靠
• 两种运行方式：
• 云端运行：
.
ollama run deepseek-v3.1:671b-cloud• 本地运行（需 500GB+ 显存）：
.
ollama run deepseek-v3.1• 最新且最强大的 Kimi K2 系列版本
•MoE（混合专家模型）架构
• 启用参数：32B
• 总参数量：1T
• 云端运行方式：
.
ollama run kimi-k2:1t-cloud修复了某些情况下工具调用参数以字符串化 JSON形式传递时未正确解析的问题，保障了调用数据的可用性。
2. CLI 登录体验优化
ollama push命令在推送模型时，若需要登录，将直接提供可点击的 URL，方便设备进行登录操作。
3. Unicode 输出问题修复
针对qwen3-coder模型，修复了其输出时Unicode 字符编码错误的问题，包括 emoji、阿拉伯文等多语言场景。
4. 模型加载回退机制
在交互模式下，当使用/load加载模型失败（如模型未找到）时，会自动恢复之前的运行参数runOptions，避免交互会话状态丢失。
四、技术实现细节 1. DeepSeek2 模型实现
• 基于DeepSeek 2架构，但参考了DeepSeek 3的设计理念
• 支持稀疏 MoE与密集 MLP混合网络结构
• 引入RoPE（旋转位置编码）多参调整机制
• 完整实现注意力机制、专家路由与加权、BPE 分词器等模块
• 支持多语言分词，包括中文、日文、符号等
新增Copy()方法实现深浅拷贝混合逻辑，确保：
•
Messages、Images、Options等可变结构深拷贝• 指针类型如
KeepAlive保持浅拷贝（共享引用）•
Think对象新建副本，避免思考模式状态污染
并提供多组单元测试验证：• 数据一致性
• 空值与空集合保持原样
• 修改原始对象不影响副本
• 新增基于
utf8.DecodeLastRuneInString的末尾空白字符统计逻辑• 正确处理多语言字符、emoji、阿拉伯文、非断行空格等场景
• 流式解析测试案例覆盖：
• Emoji 原样保留
• 阿拉伯文本连续性
• 中文、英文混合段落
• 非断行空格跨数据块保留
• 为
PushHandler增加多种登录与权限测试场景• runOptions 的拷贝方法增加空、非空多组合测试
• qwen3-coder 流式解析新增 unicode/emoji 的精细化测试用例
本次更新修复了 ROCm 6.4 ~ 7.0 Docker 运行失败的问题，新增必要库依赖：
•
libroctx64.so.4•
librocroller.so.1
ollama v0.12.3不仅带来了两款高性能的新模型，还从 CLI 用户体验、模型解析准确性、容错回退机制等多个方面进行了优化，同时引入了新的 DeepSeek2 架构实现与 Unicode 流式解析支持，使得多语言场景处理更加稳定。
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