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Cómo desinstalar Ollama (2026): macOS, Windows y Linux, de forma limpia

Uninstalling Ollama is straightforward, but the obvious step only removes the smallest part. The application is a few hundred megabytes; the modelos que descargó pueden ocupar decenas o incluso cientos de gigabytes, y se almacenan fuera de la aplicación. A continuación te explicamos cómo eliminarla por completo en cada plataforma.

Respuesta rápida

macOS: cierra Ollama desde la barra de menú, arrastra la aplicación a la Papelera y luego elimina ~/.ollama. Windows: cierra Ollama desde la bandeja del sistema, desinstálalo desde Configuración → Aplicaciones y luego elimina %USERPROFILE%.ollama. Linux: detén y desactiva el servicio, elimina /usr/local/bin/ollama, y luego elimina /usr/share/ollama/.ollama y la ollama usuario. El directorio de modelos es el paso que la gente suele olvidar: ahí es donde realmente reside el espacio en disco.

Paso a paso, según la plataforma

Plataforma Elimina la aplicación Elimina los modelos
macOS Cierra desde la barra de menú → arrastra Ollama a la Papelera rm -rf ~/.ollama
Windows Cierra desde la bandeja del sistema → Configuración → Aplicaciones → Desinstalar Elimina %USERPROFILE%.ollama
Linux sudo systemctl stop ollama && sudo systemctl disable ollama → sudo rm /usr/local/bin/ollama sudo rm -rf /usr/share/ollama

Comprueba cuánto espacio recuperarás realmente

Antes de eliminar nada, vale la pena comprobar qué hay allí: ollama list imprime cada modelo con su tamaño. Un puñado de modelos de tamaño medio más un experimento de 70B routinariamente suma bien más de 100 GB. Si solo quieres recuperar el espacio en lugar de una desinstalación completa, ollama rm modelname elimina modelos individuales y mantiene la herramienta instalada — a menudo el resultado preferible.

Linux: también elimina al usuario del servicio

El instalador de Linux crea un ollama usuario del sistema dedicado y una unidad systemd. Una eliminación completa detiene e inhabilita el servicio, elimina el binario y el directorio de modelos, elimina /etc/systemd/system/ollama.service, luego ejecuta sudo userdel ollama y sudo groupdel ollama. Omitir esos pasos deja una cuenta inofensiva pero desordenada en el sistema.

Análisis de Convly

Antes de desinstalar, pregúntate si el problema es la herramienta o el modelo. La mayoría de las personas que eliminan Ollama en realidad reaccionan a la presión del disco o generación lenta — y ambas normalmente tienen una solución más pequeña: elimina los dos modelos sobredimensionados que probaste una vez, o cambia a una compilación de 4 bits que se ajuste a tu memoria en lugar de desbordar en la RAM del sistema. Si te vas porque el flujo de trabajo de terminal no te conviene, una herramienta gráfica junto a él es un cambio más ligero que una limpieza completa.

Preguntas frecuentes

¿Desinstalar Ollama elimina mis modelos?

No. En todas las plataformas los modelos viven en un directorio separado que sobrevive a la desinstalación — debes eliminar ~/.ollama (o el equivalente de la plataforma) tú mismo.

¿Cómo elimino solo un modelo?

ollama rm modelname. Usa ollama list primero para ver nombres y tamaños.

¿Cuánto espacio en disco usan los modelos de Ollama?

Aproximadamente el tamaño de archivo de cada modelo: alrededor de 4–5 GB para un modelo de 7–8B a 4 bits, ~20 GB para un 32B, y 40 GB o más para un 70B. Se acumulan rápidamente porque nada se elimina automáticamente.

¿Puedo reinstalar Ollama más tarde sin descargar los modelos de nuevo?

Sí — si dejas el directorio de modelos en su lugar y solo eliminas la aplicación, una reinstalación recupera los modelos existentes inmediatamente.

Relacionado: Guía de instalación de Ollama · Ollama models list and sizes · Ollama alternatives.

Escrito por Mustafa Ihsan

Mustafa Ihsan es el fundador y editor de Convly.ai. Construyó y mantiene la base de datos de modelos de IA en vivo del sitio, su índice de relación precio-rendimiento y sus calculadoras gratuitas para requisitos de VRAM, costos de API y economía de auto-alojamiento. Escribe sobre precios de modelos, resultados de puntuaciones de referencia y el hardware necesario para ejecutar modelos de IA localmente, y siempre prefiere números medidos a afirmaciones de proveedores.

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