So aktualisieren Sie Ollama und seine Modelle unter Windows, macOS und Linux

Um Ollama unter Windows oder macOS zu aktualisieren, klicken Sie auf das Ollama-Symbol in der Taskleiste oder Menüleiste und wählen Sie Neu starten, um zu aktualisieren – die Desktop-App lädt neue Versionen im Hintergrund automatisch herunter. Unter Linux führen Sie das offizielle Installations-Skript erneut aus: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh. Wichtig: Dadurch wird ausschließlich die Ollama-Laufzeitumgebung aktualisiert. Ihre heruntergeladenen Modelle werden separat aktualisiert, und zwar mit ollama pull.

Dieser Leitfaden bietet einen vollständigen Überblick: Prüfung der aktuell ausgeführten Version, Plattform-spezifische Aktualisierungsschritte, die häufig übersehene Unterscheidung zwischen einer Ollama-Aktualisierung und einer Modellaktualisierung, Auswirkungen eines erneuten Pulls auf Ihren Speicherplatz sowie Möglichkeiten zum Rollback, falls eine neue Version Probleme verursacht. Falls Sie das Tool selbst bewerten und nicht betreiben, beginnen Sie am besten mit unserem umfassender Ollama-Leitfaden.

Prüfen Sie, welche Version Sie gerade ausführen

In jeder Terminal-Anwendung – PowerShell, Terminal.app oder einer Linux-Shell:

ollama --version
# ollama-Version ist 0.5.7 (Ihre Versionsnummer kann abweichen)

ollama -v ist die Kurzform. Falls der Ollama-Server läuft (er lauscht standardmäßig auf Port 11434), können Sie ihn auch über HTTP abfragen – praktisch für Remote-Maschinen und Container:

curl http://localhost:11434/api/version
# {"version":"0.5.7"}

Vergleichen Sie dies mit der neuesten Version auf der GitHub-Releases-Seite des Projekts (github.com/ollama/ollama/releases) – dort finden Sie auch das Changelog. Ein nützlicher Hinweis: Falls CLI und laufender Server unterschiedliche Versionen haben – was unmittelbar nach einem Update häufig vorkommt, bevor etwas neu gestartet wird – ollama --version gibt eine Warnung zum Versionskonflikt aus. Ein Neustart der Anwendung oder des Dienstes behebt dies.

Ollama selbst aktualisieren

Die richtige Methode hängt von Ihrer Installationsart ab:

Plattform / Installationsmethode	So aktualisieren Sie
Windows (Installer)	Automatisch – Symbol in der Taskleiste → Neu starten, um zu aktualisieren; oder führen Sie die aktuellste Version von OllamaSetup.exe
macOS (Desktop-App)	Automatisch – Symbol in der Menüleiste → Neu starten, um zu aktualisieren; oder laden Sie die neue Version herunter und ersetzen Sie damit die App
macOS (Homebrew CLI)	brew upgrade ollama
Linux (Installationsskript)	Erneut ausführen curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Linux (manuelles Tarball)	Laden Sie das neue Tarball von GitHub releases herunter und extrahieren Sie es über die alte Installation
Docker (beliebiges Betriebssystem)	docker pull ollama/ollama, erstellen Sie dann den Container neu

Windows

Die Windows-App prüft automatisch auf Updates. Wenn eines verfügbar ist, klicken Sie auf das Ollama-Symbol im System-Tray und wählen Sie Neu starten, um zu aktualisieren. Das ist der gesamte Prozess.

Zum manuellen Aktualisieren – oder wenn das Tray-Symbol nichts anbietet – laden Sie die neueste OllamaSetup.exe von ollama.com/download herunter und führen Sie sie aus. Sie wird über die vorhandene Kopie installiert, ohne dass eine Deinstallation erforderlich ist, in Ihr Benutzerprofil unter %LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama, daher sind keine Administratorrechte erforderlich. Ihre Modelle liegen separat unter C:\Users\\.ollama und werden nicht verändert.

macOS

Gleiches Muster: Die App lädt Updates im Hintergrund herunter und das Menüleisten-Symbol bietet Neu starten, um zu aktualisieren an, wenn eines bereitgestellt ist. Der manuelle Weg besteht darin, den neuesten macOS-Build von ollama.com/download zu holen und die App in /Applications.

zu ersetzen. Falls Sie die CLI über Homebrew statt über die Desktop-App installiert haben, aktualisieren Sie sie auf die gleiche Weise, wie Sie sie installiert haben: brew upgrade ollama. Beachten Sie, dass der Homebrew-Build der offiziellen Version um einige Tage hinterherhinken kann, und das Ausführen des Homebrew-installierten Servers neben der Desktop-App ist eine klassische Ursache für Versionskonflikt-Warnungen – wählen Sie einen aus und halten Sie sich daran.

Linux

Die gleiche Einzeiler, die für eine Neuinstallation verwendet wird (durchlaufen in unserem Ollama-Installationsanleitung), führt auch Aktualisierungen durch:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Das Skript erkennt Ihren GPU-Stack, ersetzt die Binärdatei und berührt das Modellverzeichnis nicht. Falls Ollama als systemd-Service läuft – das ist die Voreinstellung, wenn das Skript es eingerichtet hat – starten Sie es neu, damit der Server mit der neuen CLI übereinstimmt:

sudo systemctl restart ollama
ollama -v

Falls Sie nicht in ein Skript pipen möchten sh, laden Sie das Linux-Tarball (z. B. ollama-linux-amd64.tgz) von der GitHub-Releases-Seite herunter und extrahieren Sie es über die alte Installation. Die genauen manuellen Schritte haben sich zwischen den Versionen geändert, daher folgen Sie den aktuellen Linux-Anweisungen in der Ollama-eigenen Dokumentation statt eines alten Blog-Posts.

Docker

docker pull ollama/ollama
docker stop ollama && docker rm ollama
docker run -d --name ollama -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama

Solange Ihre Modelle auf einem benannten Volume oder Bind Mount unter /root/.ollama (wie oben) gespeichert sind, bleiben sie erhalten, wenn der Container neu erstellt wird. Fügen Sie Ihre üblichen GPU-Flags zum ausführen Befehl hinzu. Um eine Version festzulegen statt latestzu verfolgen, verwenden Sie einen Version-Tag wie ollama/ollama:0.5.7.

Ollama aktualisieren vs. Ein Modell aktualisieren – das ist nicht dasselbe

Das ist die Unterscheidung, die Leute übersehen. Ollama das Programm ist der Server, die CLI und die Inference-Runtime. Modelle sind Datendateien, die aus der ollama.com-Registry abgerufen und lokal gespeichert werden. Die Aktualisierung des einen führt niemals zu einer Aktualisierung des anderen.

Zwei praktische Konsequenzen. Erstens: Das Aktualisieren der Ollama-Binärdatei ändert nie Ihre Modellgewichte – ein Modell, das sich gestern auf eine bestimmte Weise verhielt, verhält sich nach einer App-Aktualisierung gleich (Inference-Engine-Fixes können die Ausgabe subtil beeinflussen, aber die Gewichte sind identisch). Zweitens: Neu veröffentlichte Modelle erfordern oft eine neuere Runtime: Falls Sie einen Fehler der Art „dieses Modell erfordert eine neuere Version von Ollama“ sehen, ist die Lösung, die App zu aktualisieren, nicht das Modell.

Inzwischen werden Modell-Tags stromaufwärts neu veröffentlicht. Ein Tag wie llama3.3:70b kann von seinem Publisher aktualisiert werden – eine korrigierte Chat-Vorlage, aufgefrischte Gewichte, eine andere Standard-Quantisierung. Ihre lokale Kopie ist auf das eingefrorene, was Sie heruntergeladen haben, bis Sie es explizit erneut abrufen.

Ein Modell erneut pullen, um die neuere Version zu erhalten

Das Aktualisieren eines Modells ist ein Befehl:

ollama pull llama3.3

Modelle werden als inhaltlich adressierte Layer (Blobs, benannt nach SHA-256-Digest) gespeichert, daher vergleicht ein erneutes Abrufen Manifeste und lädt nur die Layer herunter, die sich geändert haben. Falls sich nichts geändert hat, wird der Befehl überprüft und beendet sich schnell – das erneute Abrufen eines aktuellen Modells ist preiswert und sicher. Um zu sehen, wann ein Tag zuletzt neu veröffentlicht wurde, überprüfen Sie dessen Seite unter ollama.com/library; lokal zeigt ollama list eine MODIFIED-Spalte an, die Ihnen anzeigt, wann Sie jedes Modell zuletzt abgerufen oder erstellt haben.

Es gibt keinen integrierten Befehl „alle Modelle aktualisieren“. Unter macOS oder Linux macht eine Shell-Schleife es:

ollama list | tail -n +2 | awk '{print $1}' | while read m; do ollama pull "$m"; done

Ein Wort der Warnung: Ein neu veröffentlichter Tag verweist manchmal auf eine andere Standard-Quantisierung oder Parameteranzahl als das, das Sie ursprünglich abgerufen haben, was die Speicheranforderungen ändert. Falls ein Modell nach einer Aktualisierung plötzlich nicht mehr passt, führen Sie dessen neue Größe durch den VRAM-Rechner durch, bevor Sie Ihre GPU beschuldigen. Und falls Sie ohnehin neu bewerten, was ausgeführt werden soll, ist unsere Zusammenfassung der beste lokale Modelle für Ollama der richtige Ausgangspunkt.

Wo Modelle gespeichert werden und wie sich Aktualisierungen auf den Speicherplatz auswirken

Plattform	Standardmodell-Speicherort
Windows	C:Users.ollamamodels
macOS	~/.ollama/models
Linux (Script-Installation, systemd-Dienst)	/usr/share/ollama/.ollama/models
Linux (manuell als Ihr Benutzer ausführen)	~/.ollama/models
Docker	~/.ollama/models innerhalb des Containers

Sie können dies mit der OLLAMA_MODELS Umgebungsvariablen verschieben (für den Server-Prozess setzen, nicht nur für Ihre Shell).

In diesem Verzeichnis enthalten manifests die Beschreibung jedes Modell-Tags und blobs die tatsächlichen Layer. Da Layer inhaltsadressierbar sind, teilen zwei Tags, die eine gemeinsame Basis haben, die gemeinsamen Layer und laden diese nur einmal herunter. Wenn ein erneutes Abrufen neue Layer bringt, werden die ersetzten Schichten unreferenziert, und Ollama bereinigt unreferenzierte Blobs beim Start des Servers – daher kann die Festplattennutzung nach einem Update kurzzeitig ansteigen und nach einem Neustart wieder sinken. (Das Setzen von OLLAMA_NOPRUNE deaktiviert diese Bereinigung.) Um Speicherplatz gezielt freizugeben, entfernen Sie mit ollama rm . Unser Leitfaden zum Entfernen eines Ollama-Modells behandelt jede Plattform.

Zurückrollen auf eine frühere Version

Linux: das Installationsskript akzeptiert eine Versionspinnadelung, die der sauberste Rollback-Weg ist. Wählen Sie das gewünschte Release von der GitHub-Releases-Seite aus und führen Sie dann folgende Schritte durch:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.5.7 sh

Windows und macOS: laden Sie das Installationsprogramm oder das App-Bundle für das ältere Release von der GitHub-Releases-Seite herunter und installieren Sie es über die aktuelle Version. Hinweis: Die Desktop-Apps aktualisieren sich selbst, und zum aktuellen Zeitpunkt stellen sie keine unterstützte Einstellung zum Anheften einer Version bereit – erwarten Sie, dass die Aufforderung „Zum Aktualisieren neu starten“ zurückkommt. Wenn das Festlegen auf eine genaue Version wichtig ist (beispielsweise für einen Produktionsrechner), ist der Linux-Dienst oder ein versionierbares Docker-Image der zuverlässige Weg.

Modelle sind schwieriger zurückzufahren: Die Registry bietet Ihnen keine einfache Möglichkeit, den Build von gestern eines Tags abzurufen, und ein erneutes Abrufen ersetzt Ihr lokales Manifest. Bevor Sie ein Modell, auf das Sie angewiesen sind, erneut abrufen, behalten Sie den aktuellen Build unter einem neuen Namen:

ollama cp llama3.3 llama3.3-known-good
ollama pull llama3.3

ollama cp ist praktisch kostenlos – es erstellt ein neues Manifest, das auf die gleichen Layer verweist – und da diese Layer referenziert bleiben, werden sie durch Bereinigung nicht gelöscht. Falls der aktualisierte Build nicht mehr funktioniert, führen Sie llama3.3-known-good stattdessen aus. Die zusätzlichen Festplattenkosten sind nur die geänderten Layer.

Häufig gestellte Fragen

Löscht das Aktualisieren von Ollama meine Modelle?

Nein. Updates ersetzen nur die Binärdatei und App-Dateien; Modelle befinden sich in einem separaten Verzeichnis (siehe die Tabelle oben) und werden niemals angerührt. Eine vollständige Deinstallation ist anders – je nach Plattform kann das Verzeichnis der Modelle entfernt werden oder auch nicht – kopieren Sie daher ~/.ollama/models vorher an einen sicheren Ort, falls hunderte von Gigabyte an Downloads wichtig für Sie sind.

Lädt ollama pull das gesamte Modell erneut herunter?

Nein. Da Layer inhaltsadressierbar sind, lädt ein Pull nur herunter, was sich seit Ihrem letzten Pull geändert hat. Falls das Tag nicht erneut veröffentlicht wurde, überprüft der Befehl Ihre lokale Kopie und ist in Sekunden fertig, ohne etwas herunterzuladen.

Wie aktualisiere ich alle meine Modelle auf einmal?

Es gibt keinen integrierten Befehl dafür. Verwenden Sie eine Shell-Schleife über ollama list, wie oben gezeigt, oder rufen Sie nur eine Handvoll Modelle erneut ab, die Sie tatsächlich ausführen. Da ungeänderte Modelle fast nichts kosten, um sie erneut zu überprüfen, ist das gelegentliche Ausführen der Schleife harmlos.

Warum wird ein neues Modell nicht ausgeführt, bis ich Ollama aktualisiere?

Neue Modellarchitekturen benötigen Unterstützung in der Inference-Runtime von Ollama, daher setzen kürzlich veröffentlichte Modelle häufig eine Mindestversion von Ollama voraus. Falls ein Pull oder Run mit einer Nachricht fehlschlägt, dass das Modell eine neuere Version von Ollama benötigt, aktualisieren Sie zuerst die App selbst und versuchen Sie es erneut.

Kann ich mehrere Versionen beim Aktualisieren überspringen?

Ja. Updates erfolgen nicht inkrementell – jede Version ist ein vollständiger Build, sodass Sie mit einer der oben genannten Methoden problemlos von einer alten Version direkt auf die neueste springen können. Es lohnt sich dennoch, die Versionshinweise auf GitHub kurz durchzusehen, um etwaige Verhaltensänderungen zu erkennen, insbesondere bei größeren Sprüngen.

Aktualisiert sich LM Studio auf die gleiche Weise?

Nein – LM Studio ist eine separate Anwendung mit eigenem In-App-Updater, und ihre Runtime-Engines sowie der Model-Katalog werden unabhängig von Ollama aktualisiert. Wenn Sie beide verwenden, lesen Sie unsere LM Studio – umfassende Anleitung Abschnitt zur Funktionsweise des Update-Prozesses.