Wer KI-Modelle lieber auf dem eigenen Server als in fremden Clouds laufen lässt, kennt Ollama als eines der bequemsten Werkzeuge dafür. Mit Version 0.35.1, veröffentlicht am 2. Oktober 2026, wandert eine Woche nach ihrem eigenen Debüt eine komplette neue Modellklasse direkt in den lokalen Server: Cloudflares offene Entscheidungsmodelle.
NEU: ENTSCHEIDUNGSMODELLE STATT CHAT
Cloudflare hatte Anfang Oktober mit Clef (27 Milliarden Parameter) und Clef-flash (9 Milliarden Parameter) zwei offen lizenzierte KI-Modelle vorgestellt, die sich nicht auf lange Unterhaltungen spezialisieren, sondern auf klare Entscheidungen: Ja-oder-Nein-Fragen, Ranglisten, Mehrfachauswahl. Ollama bindet beide Modelle jetzt über einen eigenen Endpunkt /v1/systemone ein.
Damit lässt sich zum Beispiel ein Klassifizierungsschritt in einer eigenen Automatisierung — etwa „Ist diese E-Mail Spam?“ oder „Welche der fünf Kategorien passt am besten?“ — lokal und ohne Cloud-API gegen ein spezialisiertes Modell laufen, statt dafür ein großes Allzweck-Chatmodell zu bemühen.
KLARE GRENZEN STATT VERWECHSLUNG
Damit niemand aus Versehen ein Entscheidungsmodell als Chat-Assistenten missbraucht, zeigen ollama show und die Modellliste für diese Modelle konsequent nur die Fähigkeit „decision“ an. Clients, die nach chat-, tool- oder denkfähigen Modellen suchen, bekommen Clef und Clef-flash dadurch gar nicht erst zur Auswahl angeboten — ein kleines, aber sinnvolles Sicherheitsnetz gegen falsch eingesetzte Spezialmodelle.
MEHR SPIELRAUM BEI DER WEB-SUCHE
Modelle, die Ollamas Web-Suchfunktion nutzen, dürfen pro Antwort jetzt bis zu zehn Suchanfragen stellen statt bisher drei. Für Rechercheaufgaben, bei denen ein Modell mehrere Quellen gegeneinander abgleichen soll, ist das ein spürbarer Unterschied — bisher musste man sich dafür oft mit eigenen Workarounds behelfen.
CAPABILITY-ANGABEN IM MODELFILE
Wer eigene Modelle über ein Modelfile baut, kann jetzt explizit per CAPABILITY-Deklaration festlegen, was ein Modell können soll — etwa Chat, Tools, Denken oder eben Entscheidungen. Diese Angabe bleibt über Erstellung, Vererbung und Export hinweg erhalten, statt bei jedem Ableitungsschritt neu geraten werden zu müssen. Für alle, die eigene Modellfamilien pflegen oder weitergeben, ist das ein kleiner, aber willkommener Ordnungsgewinn.
Abgerundet wird das Release durch aktualisierte llama.cpp– und MLX-Engines im Unterbau, die wie üblich für Geschwindigkeits- und Kompatibilitätsverbesserungen sorgen, ohne dass Nutzer selbst etwas umstellen müssen.
SO AKTUALISIERST DU
Unter Linux und macOS reicht in der Regel der eingebaute Updater oder ein erneuter Lauf des Installationsskripts, unter Windows die Update-Benachrichtigung der Anwendung. Wer Ollama in einem Container betreibt, zieht einfach das neue Image. Ein Neustart des Dienstes danach stellt sicher, dass auch laufende Modell-Server die neue Version nutzen.
FAZIT: Kleine Version, konkreter Nutzen
0.35.1 ist kein Release mit großer Überschrift, aber mit handfestem Mehrwert für alle, die lokale KI nicht nur zum Chatten, sondern als Baustein in eigenen Automatisierungen einsetzen. Spezialisierte, kleine Entscheidungsmodelle statt eines überdimensionierten Allzweck-Modells für jede Mini-Entscheidung — das passt gut zu der Richtung, in die sich selbst gehostete KI gerade entwickelt: zielgerichteter statt größer.