ollama v0.13.5 發布詳解：新模型接入、引擎升級與工具能力增強

ollama v0.13.5 于 2025 年 12 月 19 日正式發布。本次版本更新規模較大，共合并 10 次提交，涉及約 150 個文件的調整，新增代碼 10997 行，刪除代碼 6838 行。更新內容主要集中在模型支持、引擎能力、工具定義與解析、以及底層推理和運行時優化等方面。

一、新模型支持：FunctionGemma 接入

在 v0.13.5 中，ollama 正式引入了 Google 的 FunctionGemma 模型，并完成了對應的解析器和渲染器支持。這一更新使 FunctionGemma 能夠在 ollama 生態中以原生方式運行，并正確處理函數聲明、函數調用和函數響應等結構化內容。

同時，SentencePiece 分詞解析邏輯也進行了擴展，新增了對多種函數相關控制符號的識別，包括函數聲明、函數調用、函數返回以及轉義標記等。這保證了 FunctionGemma 在使用 spm 分詞器時能夠正確區分普通 token 與控制 token。

二、BERT 架構模型全面切換至 Ollama 引擎

本次更新的一個重要變化是：BERT 架構模型開始統一使用 Ollama 自研引擎運行，而不再依賴舊的執行路徑。

在架構判定與運行能力上完成了多項調整：

• ? 將 bert 明確列為需要 Ollama Engine 的架構類型

• ? 在特性判斷中，bert 開始支持 flash attention

• ? nomic-bert 等相關模型也統一納入新的引擎判定邏輯

這一變化為 BERT 及相關嵌入模型帶來了更一致的執行方式，也為后續功能擴展提供了更穩定的基礎。

三、DeepSeek-V3.1 內置渲染與工具解析能力

ollama v0.13.5 針對 DeepSeek-V3.1 增加了內置 renderer 和 tool parsing 能力，使模型在輸出結構化結果時可直接由引擎完成解析和渲染。

同時，補充并修復了工具定義中嵌套屬性無法正確處理的問題，使 DeepSeek 系列模型在使用復雜工具參數結構時更加可靠。

此外，還新增并完善了 DeepSeekV3 家族的專用解析器邏輯，進一步提升了該系列模型在 ollama 中的可用性與一致性。

四、工具定義系統增強：支持嵌套屬性

在 API 類型層面，本次更新擴展了 ToolProperty 結構，新增了對 properties 字段的支持，使工具參數能夠表達任意層級的嵌套對象結構。

這一能力不僅支持簡單對象嵌套，還支持深層多級嵌套，并通過新增的單元測試覆蓋了以下場景：

• ? 對象屬性的嵌套定義

• ? 多層對象中繼續包含對象屬性

• ? JSON 的反序列化與序列化回環校驗

這使得 ollama 在函數調用和工具調用場景下，可以完整表達復雜參數定義，提升了與現代大模型工具調用規范的兼容性。

五、GGML 與底層推理邏輯更新

v0.13.5 更新了 GGML 版本引用，并同步調整了相關構建配置文件。Makefile 中的 GGML 上游提交指針發生變更，保證引擎使用最新的底層實現。

在 KV Cache 和因果掩碼構建邏輯中，也進行了精簡和修復：

• ? 移除了多余的 MaskBatchPadding 和 MaskDType 默認初始化邏輯

• ? 簡化了掩碼構建過程，僅按當前 batch 大小生成 mask

• ? 修復了 padding mask 計算中的冗余代碼

這些調整有助于減少不必要的內存占用，并提升推理階段的穩定性。

六、llama.cpp 集成與初始化流程整理

在 llama.cpp 對接代碼中，本次版本對模型初始化、上下文創建和采樣器初始化流程進行了較大幅度的整理：

• ? 引入了基于 impl 的封裝結構來管理模型與上下文生命周期

• ? 清理了重復的返回路徑和無效代碼

• ? 修正了模型加載失敗與上下文創建失敗時的處理邏輯

• ? 優化了采樣器初始化與 logit bias 注入流程

同時，在模型元信息解析中，采樣參數讀取邏輯被去重處理，避免重復判斷配置標志，提高了代碼可讀性和一致性。

七、其他雜項與維護性改進

除核心功能外，v0.13.5 還包含一系列維護性更新，例如：

• ? 清理不再需要的冗余代碼

• ? 調整類型定義，引入 ConfigV2 和 RootFS 相關類型

• ? 回滾 granite-embedding 相關變更

• ? 更新同步規則，補充 llama.cpp 中 mtmd 工具和模型源碼的同步路徑

總體來看，ollama v0.13.5 是一次偏向基礎能力增強與架構統一的版本更新。它在模型支持范圍、工具系統表達能力以及底層執行穩定性方面都邁出了重要一步。對于使用 BERT、DeepSeek、FunctionGemma 等模型的用戶而言，這一版本提供了更完善、更一致的運行體驗，也為后續功能擴展奠定了堅實基礎。

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