{"id":2138,"date":"2026-08-07T20:06:06","date_gmt":"2026-08-07T20:06:06","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=2138"},"modified":"2026-08-07T20:06:06","modified_gmt":"2026-08-07T20:06:06","slug":"how-to-update-ollama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-update-ollama\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo actualizar Ollama y sus modelos en Windows, macOS y Linux"},"content":{"rendered":"<div class=\"convly-tldr\">\n<ul>\n<li><strong>Windows y macOS:<\/strong> la aplicaci\u00f3n de escritorio descarga actualizaciones autom\u00e1ticamente; haga clic en el icono de Ollama en la bandeja del sistema o en la barra de men\u00fas y seleccione <strong>Reiniciar para actualizar<\/strong>.<\/li>\n<li><strong>Linux:<\/strong> vuelva a ejecutar el script de instalaci\u00f3n: <code>curl -fsSL https:\/\/ollama.com\/install.sh | sh<\/code>. Esta actualizaci\u00f3n se realiza in situ y deja intactos sus modelos.<\/li>\n<li><strong>Los modelos se actualizan por separado:<\/strong> <code>ollama pull &lt;modelo&gt;<\/code> recupera la versi\u00f3n m\u00e1s reciente de un modelo, descargando \u00fanicamente las capas que han cambiado.<\/li>\n<li><strong>Compruebe su versi\u00f3n<\/strong> con <code>ollama -v<\/code>; en Linux puede revertir la actualizaci\u00f3n pasando <code>OLLAMA_VERSION=&lt;x.y.z&gt;<\/code> al script de instalaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p>Para actualizar Ollama en Windows o macOS, haga clic en el icono de Ollama en la bandeja del sistema o en la barra de men\u00fas y seleccione <strong>Reiniciar para actualizar<\/strong> \u2014 la aplicaci\u00f3n de escritorio descarga nuevas versiones autom\u00e1ticamente en segundo plano. En Linux, vuelva a ejecutar el script oficial de instalaci\u00f3n: <code>curl -fsSL https:\/\/ollama.com\/install.sh | sh<\/code>. Es fundamental destacar que esto actualiza \u00fanicamente el entorno de ejecuci\u00f3n de Ollama. Los modelos que ha descargado se actualizan por separado, mediante <code>ollama pull<\/code>.<\/p>\n<p>Esta gu\u00eda abarca todos los aspectos: c\u00f3mo comprobar qu\u00e9 versi\u00f3n est\u00e1 ejecutando, c\u00f3mo actualizarla en cada plataforma, la diferencia \u2014a menudo ignorada\u2014 entre actualizar Ollama y actualizar un modelo, qu\u00e9 efecto tiene volver a extraer (re-pull) un modelo en su disco y c\u00f3mo revertir los cambios si una nueva versi\u00f3n provoca errores. Si est\u00e1 evaluando la herramienta en s\u00ed y no su mantenimiento, comience con nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/\">gu\u00eda completa de Ollama<\/a>.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a766823db463\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a766823db463\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-update-ollama\/#Check_Which_Version_Youre_Running\" >Compruebe qu\u00e9 versi\u00f3n est\u00e1 ejecutando<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-update-ollama\/#Updating_Ollama_Itself\" >Actualizando Ollama en s\u00ed<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-update-ollama\/#Updating_Ollama_vs_Updating_a_Model_%E2%80%94_Not_the_Same_Thing\" >Actualizar Ollama frente a actualizar un modelo: no es lo mismo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-update-ollama\/#Re-Pull_a_Model_to_Get_the_Newer_Build\" >Volver a descargar (re-pull) un modelo para obtener la versi\u00f3n m\u00e1s reciente<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-update-ollama\/#Where_Models_Are_Stored_and_How_Updates_Affect_Disk\" >D\u00f3nde se almacenan los modelos y c\u00f3mo afectan las actualizaciones al disco<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-update-ollama\/#Rolling_Back_to_a_Previous_Version\" >Revertir a una versi\u00f3n anterior<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-update-ollama\/#Frequently_Asked_Questions\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Check_Which_Version_Youre_Running\"><\/span>Compruebe qu\u00e9 versi\u00f3n est\u00e1 ejecutando<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En cualquier terminal: PowerShell, Terminal.app o una shell de Linux:<\/p>\n<pre><code>ollama --version\n# La versi\u00f3n de Ollama es 0.5.7 (su n\u00famero ser\u00e1 distinto)<\/code><\/pre>\n<p><code>ollama -v<\/code> es la forma abreviada. Si el servidor de Ollama est\u00e1 en ejecuci\u00f3n (escucha en el puerto 11434 de forma predeterminada), tambi\u00e9n puede consultarse mediante HTTP, lo cual resulta \u00fatil en m\u00e1quinas remotas y contenedores:<\/p>\n<pre><code>curl http:\/\/localhost:11434\/api\/version\n# {\"version\":\"0.5.7\"}<\/code><\/pre>\n<p>Compare esto con la versi\u00f3n m\u00e1s reciente disponible en la p\u00e1gina de versiones (releases) del proyecto en GitHub (<code>github.com\/ollama\/ollama\/releases<\/code>) \u2014que tambi\u00e9n aloja el registro de cambios (changelog). Un detalle importante a tener en cuenta: si la CLI y el servidor en ejecuci\u00f3n tienen versiones distintas \u2014lo cual es habitual justo despu\u00e9s de una actualizaci\u00f3n, antes de reiniciar cualquier componente\u2014 <code>ollama --version<\/code> muestra una advertencia sobre esta discrepancia. Reiniciar la aplicaci\u00f3n o el servicio la elimina.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Updating_Ollama_Itself\"><\/span>Actualizando Ollama en s\u00ed<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El m\u00e9todo adecuado depende de c\u00f3mo lo haya instalado:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Plataforma \/ m\u00e9todo de instalaci\u00f3n<\/th>\n<th>C\u00f3mo actualizar<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Windows (instalador)<\/td>\n<td>Autom\u00e1tico: haga clic en el icono de Ollama en la bandeja del sistema y seleccione <strong>Reiniciar para actualizar<\/strong>; o ejecute el \u00faltimo <code>OllamaSetup.exe<\/code><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>macOS (aplicaci\u00f3n de escritorio)<\/td>\n<td>Autom\u00e1tico: haga clic en el icono de la barra de men\u00fa y seleccione <strong>Reiniciar para actualizar<\/strong>; o descargue la nueva versi\u00f3n y reemplace la aplicaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>macOS (CLI con Homebrew)<\/td>\n<td><code>brew upgrade ollama<\/code><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Linux (script de instalaci\u00f3n)<\/td>\n<td>Ejecute nuevamente <code>curl -fsSL https:\/\/ollama.com\/install.sh | sh<\/code><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Linux (archivo tarball manual)<\/td>\n<td>Descargue el nuevo archivo tarball desde la p\u00e1gina de versiones de GitHub y extraiga su contenido sobre la instalaci\u00f3n anterior<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Docker (cualquier sistema operativo)<\/td>\n<td><code>docker pull ollama\/ollama<\/code>, luego vuelva a crear el contenedor<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h3>Windows<\/h3>\n<p>La aplicaci\u00f3n para Windows verifica autom\u00e1ticamente la disponibilidad de actualizaciones. Cuando una est\u00e9 lista, haga clic en el icono de Ollama en la bandeja del sistema y seleccione <strong>Reiniciar para actualizar<\/strong>. Ese es todo el proceso.<\/p>\n<p>Para actualizar manualmente \u2014o si el icono de la bandeja no ofrece ninguna opci\u00f3n\u2014 descargue la \u00faltima versi\u00f3n de <code>OllamaSetup.exe<\/code> desde <code>ollama.com\/download<\/code> y ejec\u00fatela. Se instalar\u00e1 sobre la copia existente sin necesidad de desinstalarla previamente, en su perfil de usuario, en la ruta <code>%LOCALAPPDATA%\\Programs\\Ollama<\/code>, por lo que no se requieren privilegios de administrador. Sus modelos se almacenan por separado en <code>C:\\Users\\\\.ollama<\/code> y permanecen intactos.<\/p>\n<h3>macOS<\/h3>\n<p>Mismo patr\u00f3n: la aplicaci\u00f3n descarga actualizaciones en segundo plano y el icono de la barra de men\u00fa muestra <strong>Reiniciar para actualizar<\/strong> cuando una actualizaci\u00f3n est\u00e1 lista. Para actualizar manualmente, descargue la \u00faltima versi\u00f3n para macOS desde <code>ollama.com\/download<\/code> y reemplace la aplicaci\u00f3n en <code>\/Aplicaciones<\/code>.<\/p>\n<p>Si instal\u00f3 la CLI mediante Homebrew en lugar de la aplicaci\u00f3n de escritorio, actual\u00edcela del mismo modo en que la instal\u00f3: <code>brew upgrade ollama<\/code>. Tenga en cuenta que la versi\u00f3n de Homebrew puede tardar varios d\u00edas en alcanzar la versi\u00f3n oficial, y ejecutar simult\u00e1neamente el servidor instalado mediante Homebrew junto con la aplicaci\u00f3n de escritorio es una causa frecuente de advertencias por discrepancia de versiones: elija una opci\u00f3n y mant\u00e9ngase en ella.<\/p>\n<h3>Linux<\/h3>\n<p>La misma instrucci\u00f3n de una sola l\u00ednea utilizada para una instalaci\u00f3n limpia (explicada detalladamente en nuestro <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-install-ollama-2026\/\">Gu\u00eda de instalaci\u00f3n de Ollama<\/a>), tambi\u00e9n sirve para realizar actualizaciones:<\/p>\n<pre><code>curl -fsSL https:\/\/ollama.com\/install.sh | sh<\/code><\/pre>\n<p>El script detecta su pila de GPU, sustituye el binario y no modifica el directorio de modelos. Si Ollama se ejecuta como un servicio systemd \u2014comportamiento predeterminado cuando el script lo configura\u2014 rein\u00edcielo para que el servidor coincida con la nueva CLI:<\/p>\n<pre><code>sudo systemctl restart ollama\nollama -v<\/code><\/pre>\n<p>Si prefiere no redirigir un script hacia <code>sh<\/code>, descargue el archivo tarball para Linux (por ejemplo, <code>ollama-linux-amd64.tgz<\/code>) desde la p\u00e1gina de versiones de GitHub y extr\u00e1igalo sobre la instalaci\u00f3n anterior. Los pasos manuales exactos han cambiado entre versiones, as\u00ed que siga las instrucciones actuales para Linux en la documentaci\u00f3n oficial de Ollama, en lugar de recurrir a entradas antiguas de blogs.<\/p>\n<h3>Docker<\/h3>\n<pre><code>docker pull ollama\/ollama\ndocker stop ollama &amp;&amp; docker rm ollama\ndocker run -d --name ollama -v ollama:\/root\/.ollama -p 11434:11434 ollama\/ollama<\/code><\/pre>\n<p>Siempre que sus modelos residan en un volumen con nombre o en un montaje vinculado (bind mount) en <code>\/root\/.ollama<\/code> (como se indica arriba), sobrevivir\u00e1n a la recreaci\u00f3n del contenedor. A\u00f1ada a la orden sus indicadores habituales de GPU. <code>ejecutar<\/code> comando. Para fijar una versi\u00f3n en lugar de seguir <code>la m\u00e1s reciente<\/code>, use una etiqueta de versi\u00f3n como <code>ollama\/ollama:0.5.7<\/code>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Updating_Ollama_vs_Updating_a_Model_%E2%80%94_Not_the_Same_Thing\"><\/span>Actualizar Ollama frente a actualizar un modelo: no es lo mismo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Esta es la distinci\u00f3n que muchas personas pasan por alto. <strong>Ollama, el programa<\/strong> es el servidor, la interfaz de l\u00ednea de comandos (CLI) y el entorno de ejecuci\u00f3n para inferencia. <strong>Modelos<\/strong> Los modelos son archivos de datos descargados desde el registro de ollama.com y almacenados localmente. Actualizar uno nunca actualiza al otro.<\/p>\n<p>Dos consecuencias pr\u00e1cticas. Primero, actualizar el binario de Ollama nunca modifica los pesos de sus modelos: un modelo que se comportaba de cierta manera ayer se comportar\u00e1 igual tras una actualizaci\u00f3n de la aplicaci\u00f3n (las correcciones del motor de inferencia pueden afectar sutilmente la salida, pero los pesos permanecen id\u00e9nticos). Segundo, los modelos reci\u00e9n publicados suelen requerir una versi\u00f3n m\u00e1s reciente del entorno de ejecuci\u00f3n: si ve un error como \u00abeste modelo requiere una versi\u00f3n m\u00e1s reciente de Ollama\u00bb, la soluci\u00f3n consiste en actualizar la aplicaci\u00f3n, no el modelo.<\/p>\n<p>Mientras tanto, las etiquetas de modelos se vuelven a publicar en el registro principal. Una etiqueta como <code>llama3.3:70b<\/code> puede ser actualizada por su editor: puede incluir una plantilla de chat corregida, pesos actualizados o una cuantizaci\u00f3n predeterminada distinta. Su copia local permanece congelada en la versi\u00f3n que descarg\u00f3 hasta que expl\u00edcitamente la vuelva a extraer.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Re-Pull_a_Model_to_Get_the_Newer_Build\"><\/span>Volver a descargar (re-pull) un modelo para obtener la versi\u00f3n m\u00e1s reciente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Actualizar un modelo es un solo comando:<\/p>\n<pre><code>ollama pull llama3.3<\/code><\/pre>\n<p>Los modelos se almacenan como capas con direcci\u00f3n de contenido (\u00abblobs\u00bb nombrados mediante res\u00famenes SHA-256), por lo que al volver a extraerlos se comparan los manifiestos y solo se descargan las capas modificadas. Si no ha cambiado nada, el comando verifica la integridad y finaliza r\u00e1pidamente: volver a extraer un modelo ya actualizado es r\u00e1pido y seguro. Para ver cu\u00e1ndo se volvi\u00f3 a publicar una etiqueta, consulte su p\u00e1gina en <code>ollama.com\/library<\/code>; localmente, el comando <code>ollama list<\/code> muestra una columna MODIFIED (modificado) que indica cu\u00e1ndo extrajo o cre\u00f3 cada modelo por \u00faltima vez.<\/p>\n<p>No existe un comando integrado \u00abactualizar todos los modelos\u00bb. En macOS o Linux, un bucle de shell lo logra:<\/p>\n<pre><code>ollama list | tail -n +2 | awk '{print $1}' | while read m; do ollama pull \"$m\"; done<\/code><\/pre>\n<p>Una advertencia: ocasionalmente, una etiqueta republicada apunta a una cuantizaci\u00f3n predeterminada o a una cantidad distinta de par\u00e1metros respecto a la que originalmente descarg\u00f3, lo cual modifica los requisitos de memoria. Si tras una actualizaci\u00f3n un modelo de repente no cabe en su GPU, eval\u00fae su nuevo tama\u00f1o con la herramienta <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/llm-vram-calculator\/\">Calculadora de VRAM<\/a> antes de culpar a su GPU. Y si est\u00e1 reconsiderando qu\u00e9 modelos ejecutar, nuestro resumen de los <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/\">mejores modelos locales para Ollama<\/a> es el punto de partida ideal.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Where_Models_Are_Stored_and_How_Updates_Affect_Disk\"><\/span>D\u00f3nde se almacenan los modelos y c\u00f3mo afectan las actualizaciones al disco<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Plataforma<\/th>\n<th>Ubicaci\u00f3n predeterminada de los modelos<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Windows<\/td>\n<td><code>C:\\Users\\&lt;t\u00fa&gt;\\.ollama\\models<\/code><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>macOS<\/td>\n<td><code>~\/.ollama\/models<\/code><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Linux (instalaci\u00f3n mediante script, servicio systemd)<\/td>\n<td><code>\/usr\/share\/ollama\/.ollama\/models<\/code><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Linux (ejecuci\u00f3n manual como usuario)<\/td>\n<td><code>~\/.ollama\/models<\/code><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Docker<\/td>\n<td><code>\/root\/.ollama\/models<\/code> dentro del contenedor<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Puede cambiar esta ubicaci\u00f3n mediante la variable de entorno <code>OLLAMA_MODELS<\/code> (debe establecerse para el proceso del servidor, no solo para su shell).<\/p>\n<p>Dentro de ese directorio, <code>manifests<\/code> describe cada etiqueta de modelo y <code>blobs<\/code> contiene las capas reales. Dado que las capas usan direccionamiento por contenido, dos etiquetas que comparten una base descargan las capas compartidas una sola vez. Cuando una nueva extracci\u00f3n trae capas nuevas, las anteriores quedan sin referencia y Ollama elimina autom\u00e1ticamente los \u00abblobs\u00bb sin referencia al iniciar el servidor; por tanto, el uso de disco puede aumentar brevemente tras una actualizaci\u00f3n y disminuir tras un reinicio. (Establecer <code>OLLAMA_NOPRUNE<\/code> deshabilita esta limpieza). Para liberar espacio intencionadamente, elimine los modelos que ya no usa con <code>ollama rm &lt;modelo&gt;<\/code>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Rolling_Back_to_a_Previous_Version\"><\/span>Revertir a una versi\u00f3n anterior<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Linux:<\/strong> El script de instalaci\u00f3n acepta una versi\u00f3n fija (\u00abpin\u00bb), que constituye la forma m\u00e1s limpia de revertir cambios. Elija la versi\u00f3n deseada en la p\u00e1gina de versiones de GitHub y ejecute:<\/p>\n<pre><code>curl -fsSL https:\/\/ollama.com\/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.5.7 sh<\/code><\/pre>\n<p><strong>Windows y macOS:<\/strong> descargue el instalador o el paquete de la aplicaci\u00f3n correspondiente a la versi\u00f3n anterior desde la p\u00e1gina de versiones de GitHub e inst\u00e1lelo sobre la versi\u00f3n actual. Advertencia: las aplicaciones de escritorio se actualizan autom\u00e1ticamente y, a fecha de redacci\u00f3n, no ofrecen una opci\u00f3n soportada para fijar una versi\u00f3n; por tanto, es probable que vuelva a aparecer el mensaje \u00abReiniciar para actualizar\u00bb. Si es fundamental mantener una versi\u00f3n exacta (por ejemplo, en un entorno de producci\u00f3n), el servicio de Linux o una imagen de Docker con etiqueta de versi\u00f3n es la forma fiable de hacerlo.<\/p>\n<p><strong>Modelos<\/strong> Revertir modelos es m\u00e1s dif\u00edcil: el registro no le permite descargar f\u00e1cilmente la versi\u00f3n de ayer de una etiqueta, y al volver a extraerla se sustituye su manifiesto local. Por tanto, antes de volver a extraer un modelo del que depende, guarde su versi\u00f3n actual bajo un nombre nuevo:<\/p>\n<pre><code>ollama cp llama3.3 llama3.3-known-good\nollama pull llama3.3<\/code><\/pre>\n<p><code>ollama cp<\/code> es casi gratuito: crea un nuevo manifiesto que hace referencia a las mismas capas; y como estas siguen referenciadas, la poda no las eliminar\u00e1. Si la versi\u00f3n actualizada presenta errores, ejecute <code>llama3.3-known-good<\/code> en su lugar. El costo adicional de disco corresponde \u00fanicamente a las capas modificadas.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_Asked_Questions\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfActualiza Ollama mis modelos al actualizarse?<\/h3>\n<p>No. Las actualizaciones sustituyen \u00fanicamente el binario y los archivos de la aplicaci\u00f3n; los modelos residen en un directorio independiente (v\u00e9ase la tabla anterior) y nunca se modifican. Una desinstalaci\u00f3n completa <em>uninstall<\/em> es distinta: seg\u00fan la plataforma, el directorio de modelos puede eliminarse o no; por tanto, c\u00f3pielo primero a alg\u00fan lugar seguro si los cientos de gigabytes de modelos descargados son importantes para usted. <code>~\/.ollama\/models<\/code> \u00bfEl comando<\/p>\n<h3>\u00bfvuelve a descargar todo el modelo? <code>ollama pull<\/code> No. Las capas usan direccionamiento por contenido, as\u00ed que una extracci\u00f3n solo descarga lo que cambi\u00f3 desde su \u00faltima extracci\u00f3n. Si la etiqueta no se ha republicado, el comando verifica su copia local y finaliza en segundos sin descargar nada.<\/h3>\n<p>\u00bfC\u00f3mo actualizo todos mis modelos a la vez?<\/p>\n<h3>No existe un comando integrado para ello. Use un bucle de shell sobre<\/h3>\n<p>ollama list <code>ollama list<\/code>, como el mostrado anteriormente, o vuelva a extraer \u00fanicamente los pocos modelos que realmente utiliza. Como volver a verificar modelos sin cambios cuesta casi nada, ejecutar dicho bucle ocasionalmente es inocuo.<\/p>\n<h3>\u00bfPor qu\u00e9 un nuevo modelo no se ejecuta hasta que actualice Ollama?<\/h3>\n<p>Las nuevas arquitecturas de modelos requieren soporte en el entorno de ejecuci\u00f3n de inferencia de Ollama, por lo que los modelos reci\u00e9n publicados suelen especificar una versi\u00f3n m\u00ednima de Ollama. Si una extracci\u00f3n o ejecuci\u00f3n falla con un mensaje indicando que el modelo requiere una versi\u00f3n m\u00e1s reciente de Ollama, actualice primero la aplicaci\u00f3n y vuelva a intentarlo.<\/p>\n<h3>\u00bfPuedo saltarme varias versiones al actualizar?<\/h3>\n<p>S\u00ed. Las actualizaciones no son incrementales: cada versi\u00f3n es una compilaci\u00f3n completa, por lo que puede pasar directamente desde una versi\u00f3n antigua a la m\u00e1s reciente mediante cualquiera de los m\u00e9todos anteriores. Aun as\u00ed, vale la pena echar un vistazo r\u00e1pido a las notas de la versi\u00f3n en GitHub para conocer los cambios de comportamiento si realiza una actualizaci\u00f3n importante.<\/p>\n<h3>Does LM Studio update the same way?<\/h3>\n<p>No: LM Studio es una aplicaci\u00f3n independiente con su propio actualizador integrado, y sus motores de ejecuci\u00f3n y su cat\u00e1logo de modelos se actualizan de forma independiente de Ollama. Si utiliza ambas herramientas, consulte nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/lm-studio-complete-guide-2026\/\">Gu\u00eda completa de LM Studio<\/a> para obtener informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo funciona su flujo de actualizaci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Windows &amp; macOS: the desktop app downloads updates itself \u2014 click the Ollama icon in the system tray or menu [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2139,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[7],"tags":[],"class_list":["post-2138","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-news"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2138","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2138"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2138\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2140,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2138\/revisions\/2140"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2139"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2138"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2138"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2138"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}