Como atualizar o Ollama e seus modelos no Windows, macOS e Linux

Para atualizar o Ollama no Windows ou no macOS, clique no ícone do Ollama na área de notificação ou na barra de menus e selecione Reiniciar para atualizar — o aplicativo desktop baixa novas versões automaticamente em segundo plano. No Linux, execute novamente o script oficial de instalação: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh. É fundamental destacar que isso atualiza apenas o próprio runtime do Ollama. Os modelos que você baixou são atualizados separadamente, com ollama pull.

Este guia abrange todos os aspectos: como verificar qual versão está em execução, como atualizar em cada plataforma, a diferença frequentemente ignorada entre atualizar o Ollama e atualizar um modelo, o impacto do comando 're-pull' no seu disco rígido e como reverter uma atualização caso uma nova versão cause problemas. Se você está avaliando a ferramenta em vez de mantê-la, comece com nosso guia completo do Ollama.

Verifique qual versão você está executando

Em qualquer terminal — PowerShell, Terminal.app ou shell Linux:

ollama --version
# a versão do ollama é 0.5.7 (seu número será diferente)

ollama -v é a forma abreviada. Se o servidor Ollama estiver em execução (ele escuta na porta 11434 por padrão), você também pode consultá-lo via HTTP, o que é útil para máquinas remotas e contêineres:

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

Compare isso com a versão mais recente disponível na página de lançamentos do projeto no GitHub (github.com/ollama/ollama/releases) — que também é onde fica o registro de alterações. Um detalhe importante a saber: se a CLI e o servidor em execução tiverem versões diferentes — situação comum logo após uma atualização, antes de qualquer reinicialização — ollama --version exibe um aviso sobre essa incompatibilidade. Reiniciar o aplicativo ou o serviço resolve o problema.

Atualizando o próprio Ollama

O método correto depende de como você o instalou:

Plataforma / método de instalação	Como atualizar
Windows (instalador)	Automático — clique no ícone da bandeja do sistema → Reiniciar para atualizar; ou execute o mais recente OllamaSetup.exe
macOS (aplicativo desktop)	Automático — clique no ícone da barra de menus → Reiniciar para atualizar; ou baixe a nova versão e substitua o aplicativo
macOS (CLI Homebrew)	brew upgrade ollama
Linux (script de instalação)	Execute novamente curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Linux (arquivo tar manual)	Baixe o novo arquivo tarball da página de lançamentos do GitHub e extraia-o sobre a instalação antiga
Docker (qualquer sistema operacional)	docker pull ollama/ollama, depois recrie o contêiner

Windows

O aplicativo para Windows verifica automaticamente atualizações. Quando uma estiver disponível, clique no ícone do Ollama na bandeja do sistema e escolha Reiniciar para atualizar. Esse é todo o processo.

Para atualizar manualmente — ou se o ícone da bandeja não estiver oferecendo nenhuma atualização — baixe o mais recente OllamaSetup.exe de ollama.com/download e execute-o. A instalação ocorre sobre a cópia existente sem necessidade de desinstalação, no diretório do seu perfil de usuário em %LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama, portanto, não são necessários privilégios de administrador. Seus modelos ficam armazenados separadamente em C:\Users\\.ollama e permanecem intocados.

macOS

Mesmo padrão: o aplicativo baixa atualizações em segundo plano e o ícone da barra de menus exibe Reiniciar para atualizar quando uma atualização está pronta. Para atualizar manualmente, baixe a versão mais recente para macOS de ollama.com/download e substitua o aplicativo em /Applications.

Se você instalou a CLI via Homebrew em vez do aplicativo desktop, atualize-a da mesma maneira que foi instalada: brew upgrade ollama. Tenha em mente que a versão do Homebrew pode atrasar alguns dias em relação ao lançamento oficial, e executar simultaneamente o servidor instalado via Homebrew e o aplicativo desktop é uma causa clássica de avisos sobre incompatibilidade de versões — escolha uma das opções e mantenha-se nela.

Linux

A mesma linha de comando usada para uma instalação limpa (explicada em nosso Guia de instalação do Ollama) também realiza atualizações:

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

O script detecta sua pilha de GPU, substitui o binário e não toca no diretório de modelos. Se o Ollama for executado como um serviço systemd — comportamento padrão quando configurado pelo script — reinicie-o para garantir que o servidor corresponda à nova versão da CLI:

sudo systemctl restart ollama
ollama -v

Se preferir não redirecionar um script para sh, baixe o arquivo tarball para Linux (por exemplo, ollama-linux-amd64.tgz) da página de lançamentos do GitHub e extraia-o sobre a instalação antiga. Os passos manuais exatos mudaram entre versões, portanto siga as instruções atuais para Linux na documentação oficial do Ollama, em vez de um post antigo em um blog.

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

Desde que seus modelos estejam em um volume nomeado ou em um bind mount no caminho /root/.ollama (como mostrado acima), eles sobreviverão à recriação do contêiner. Adicione suas flags habituais de GPU ao comando executar comando. Para fixar uma versão em vez de acompanhar mais recente, use uma tag de versão, como ollama/ollama:0.5.7.

Atualizar o Ollama versus atualizar um modelo — não é a mesma coisa

Essa é a distinção que muitos usuários ignoram. Ollama (o programa) é o servidor, a interface de linha de comando (CLI) e o runtime de inferência. Modelos são arquivos de dados baixados do registro em ollama.com e armazenados localmente. Atualizar um nunca atualiza o outro.

Duas consequências práticas. Primeiro, atualizar o binário do Ollama nunca altera os pesos dos seus modelos — um modelo que se comportava de determinada maneira ontem terá o mesmo comportamento após uma atualização do aplicativo (correções no mecanismo de inferência podem afetar sutilmente a saída, mas os pesos permanecem idênticos). Segundo, modelos recém-lançados frequentemente exigem um runtime mais recente: se você vir um erro como “este modelo requer uma versão mais nova do Ollama”, a solução é atualizar o aplicativo, não o modelo.

Enquanto isso, as tags de modelos são republicadas upstream. Uma tag como llama3.3:70b pode ser atualizada pelo seu publicador — por exemplo, com um modelo de conversação corrigido, pesos atualizados ou uma quantização padrão diferente. Sua cópia local permanece congelada na versão que você baixou até que você a rebaixe explicitamente.

Baixe novamente um modelo para obter a versão mais recente

Atualizar um modelo exige apenas um comando:

ollama pull llama3.3

Os modelos são armazenados como camadas com endereçamento por conteúdo (blobs nomeados pelo digest SHA-256), portanto, ao rebaixar, o Ollama compara os manifests e baixa apenas as camadas que mudaram. Se nada tiver mudado, o comando verifica a integridade e encerra rapidamente — rebaixar um modelo já atualizado é rápido e seguro. Para saber quando uma tag foi republicada pela última vez, consulte sua página em ollama.com/library; localmente, o comando ollama list exibe uma coluna MODIFIED indicando quando você baixou ou criou cada modelo pela última vez.

Não há um comando embutido para 'atualizar todos os modelos'. No macOS ou Linux, um loop em shell resolve isso:

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

Uma advertência: ocasionalmente, uma tag republicada pode apontar para uma quantização padrão ou para uma contagem diferente de parâmetros em comparação com a versão original que você baixou, o que altera os requisitos de memória. Se um modelo subitamente deixar de caber na memória após uma atualização, verifique seu novo tamanho usando a ferramenta Calculadora de VRAM antes de culpar sua GPU. E, se você estiver reconsiderando quais modelos executar, nossa análise comparativa dos melhores modelos locais para Ollama é o ponto ideal para começar.

Onde os modelos são armazenados e como as atualizações afetam o disco

Plataforma	Localização padrão dos modelos
Windows	C:\Users<você>\.ollama\models
macOS	~/.ollama/models
Linux (instalação por script, serviço systemd)	/usr/share/ollama/.ollama/models
Linux (execução manual como usuário)	~/.ollama/models
Docker	/root/.ollama/models dentro do contêiner

Você pode alterar esse local usando a variável de ambiente OLLAMA_MODELS (definida para o processo do servidor, não apenas para o seu shell).

Dentro desse diretório, manifests descreve cada tag de modelo e blobs armazena as camadas reais. Como as camadas usam endereçamento por conteúdo, duas tags que compartilham uma base baixam as camadas compartilhadas apenas uma vez. Quando uma nova versão traz camadas atualizadas, as camadas anteriores tornam-se não referenciadas, e o Ollama remove automaticamente esses blobs não referenciados ao iniciar o servidor — assim, o uso de disco pode aumentar brevemente após uma atualização e diminuir novamente após uma reinicialização. (Definir OLLAMA_NOPRUNE desativa essa limpeza.) Para recuperar espaço deliberadamente, remova os modelos que você não usa mais com ollama rm <modelo>.

Revertendo para uma versão anterior

Linux: o script de instalação aceita uma versão fixada, que é o caminho mais limpo para reversão. Escolha a versão desejada na página de lançamentos do GitHub e execute:

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

Windows e macOS: baixe o instalador ou o pacote do aplicativo da versão anterior na página de lançamentos do GitHub e instale-o sobre a versão atual. Atenção: os aplicativos desktop atualizam-se automaticamente, e, no momento desta redação, não oferecem uma configuração suportada para fixar uma versão — portanto, espere que o aviso 'Reiniciar para atualizar' reapareça. Se manter exatamente uma versão for essencial (por exemplo, em um servidor de produção), o serviço Linux ou uma imagem Docker com tag de versão é a forma confiável de fazê-lo.

Modelos são mais difíceis de reverter: o registro não oferece um meio fácil de baixar a versão de ontem de uma tag, e uma nova tentativa de download substitui seu manifest local. Portanto, antes de rebaixar um modelo do qual você depende, preserve a versão atual sob um novo nome:

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

ollama cp é quase gratuito — cria um novo manifest que referencia as mesmas camadas — e, como essas camadas continuam referenciadas, a limpeza automática não as excluirá. Se a versão atualizada apresentar comportamento incorreto, execute llama3.3-known-good em vez disso. O custo adicional de armazenamento corresponde apenas às camadas modificadas.

Perguntas frequentes

Atualizar o Ollama exclui meus modelos?

Não. As atualizações substituem apenas o binário e os arquivos do aplicativo; os modelos ficam em um diretório separado (veja a tabela acima) e nunca são alterados. Uma desinstalação completa uninstall é diferente — dependendo da plataforma, o diretório de modelos pode ou não ser removido — portanto, copie-o primeiro para algum local seguro caso centenas de gigabytes de downloads sejam importantes para você. ~/.ollama/models para algum local seguro primeiro se centenas de gigabytes de downloads forem importantes para você.

O comando ollama pull re-baixa o modelo inteiro?

Não. As camadas usam endereçamento por conteúdo, portanto, um comando 'pull' baixa apenas o que mudou desde seu último download. Se a tag não tiver sido republicada, o comando verifica sua cópia local e finaliza em segundos, sem baixar nada.

Como atualizo todos os meus modelos de uma só vez?

Não há um comando embutido para isso. Use um loop em shell sobre ollama listollama list

Por que um novo modelo não executa até que eu atualize o Ollama?

Novas arquiteturas de modelos exigem suporte no runtime de inferência do Ollama, portanto modelos recém-lançados frequentemente definem uma versão mínima exigida. Se um comando 'pull' ou 'run' falhar com uma mensagem indicando que o modelo requer uma versão mais nova do Ollama, atualize primeiro o próprio aplicativo e tente novamente.

Posso pular várias versões ao atualizar?

Sim. As atualizações não são incrementais — cada versão lançada é uma compilação completa, portanto você pode pular diretamente de uma versão antiga para a mais recente usando qualquer um dos métodos acima. Ainda assim, vale a pena dar uma rápida olhada nas notas de versão no GitHub para verificar possíveis alterações de comportamento, especialmente se estiver fazendo um salto grande entre versões.

O comando LM Studio atualizar da mesma forma?

Não — o LM Studio é um aplicativo independente, com seu próprio atualizador integrado, e seus mecanismos de execução e catálogo de modelos são atualizados de forma independente em relação ao Ollama. Se você usa ambos, consulte nosso Guia completo do LM Studio para saber como funciona seu fluxo de atualização.