Ollama、MacとWindows向けの新しいアプリをリリース
(ollama.com)- Ollama が 新しいデスクトップアプリ を macOS と Windows 向けに公開
- これにより、モデルのダウンロードとチャット が GUI 環境で簡単に行えるように
- ドラッグ＆ドロップ 機能により、テキストや PDF 文書とのやり取りが容易に
- 大容量ドキュメントを処理する際は、context length（コンテキスト長）の設定を増やして、より長い資料の分析が可能
- Ollama の 新しいマルチモーダルエンジン を基盤として、画像をサポートするモデル（例: Google DeepMind の Gemma 3 model）に画像も送信可能
- コードファイルなど、さまざまなファイル形式に対応する 文書処理機能 も含まれる
- Ollama の新しいアプリは 公式サイト から macOS および Windows 向けにダウンロード可能
- CLI バージョンのみが必要なユーザーは GitHub Releases から別途ダウンロード可能
1件のコメント
Hacker Newsの意見
最近のOllamaは、開発者向けから一般ユーザー向けへと、ホームページを中心に方向転換しているように見える。Ollamaホームページを参照。 以前は開発者向けCLI版が中心だったのに、今ではその言及すらほとんど見当たらない。 ブログの下部を見ると、「CLI版はOllama GitHubリリースページからダウンロード可能」とだけ短く案内されている。 別に非難したいわけではなく、変化が目立つので観察しているだけ。 これまでいろいろなローカルLLMアプリを使ってきたが、良いと感じたのは LM Studio と Msty の2つだった。 このアプリもぜひ使ってみるつもり。 惜しい点を一つ挙げると、ChatGPTデスクトップアプリの「常時ショートカット（Alt+Space）」のように、すぐ新しいチャットを開いて縮小UIで素早く質問できる機能だ。 ローカルLLMアプリもこういうアイデアを採用してほしい。
Ollamaの管理者です。 開発者をないがしろにしたという認識はまったくありません。 私たちは全員開発者で、自分たち自身が使うためにOllamaを作っています。 各自がさまざまなプロトタイプを作って使っていましたが、みんなOllamaで満足したので、そこに集中して改善しているところです。 Ollamaは最初から最後まで開発者向けであり、この点に引き続き集中しています。
ちなみに pygpt.net を使ったことがあるか気になります。 インターフェースがやや過剰だったり、名前が少し惜しいところはありますが、私が使った中ではいちばん満足度の高かったアプリです。
こうした変化は、むしろ開発者にとっても前向きだと思う。 より多くのユーザーがOllamaをインストールすれば、将来的には別途モデルをバンドルしなくても、OllamaベースのデスクトップAIアプリを配布できるようになる。 追加コストもかからないので、ユーザーに無料または安価なサブスクリプションも提供できる。 最新のQwen30Bモデルも非常に強力だ。 さらにインストールテンプレートがあって、ユーザーPCのスペック（RAM、CPU/GPU性能など）を確認し、Ollamaが未インストールならその下でインストールやダウンロードを行うようにすれば、ずっと便利になるはず。 モデルが入っていないときに権限を求めてインストールできるAPIもあるとよい。
HugstonOneには新しいタブなど、その機能がすでにあります。 加えて、大半の開発者が無差別にスパム的な露出をしているのは不思議です。 OllamaはAI分野の先駆者であり、素晴らしいアプリです。心から感謝します。
Mstyは聞いたことがあり、少し触ったこともあるが、最近見直したら機能がかなり豊富そうだった。 LM Studioは知らなかったが、こちらは無料で商用利用が可能らしい（Mstyはそうではない）。 チャットインターフェースベースのツールとして使うなら、両者の長所短所の比較が気になる。
今回のOllamaの変化はよく理解できない。 フロントエンドのデスクトップアプリは、私がOllamaを使ってきた理由と真逆だ。 もともとローカルLLMバックエンド用途で使っていたし、長年のユーザーはすでに自分なりのフロントエンドを見つけるか作るか、カスタマイズして慣れている。 実際、最近は最先端のローカルモデルの公開が遅れることもあったが、これがこのフロントエンド重視のせいではないかと疑っている。 今後はOllamaの代わりに、最初から独自UIを含むものや、CLIバックエンド専用を貫く代替案を探すつもりだ。 もっと良いものがあれば、おそらく乗り換えると思う。もっと早くそうすべきだった。 OllamaがCLI重視を捨てて、サブスクリプション型の汎用LLMインターフェースへ変わる第一歩でないことを願う。
Ollama UIを使ってみて、リモートのOllamaインスタンスに接続するオプションがないのは意外だった。 いちばん高性能なPCが、いつもGUIを動かすコンピューターとは限らない。
この点には本当に強く共感する。 私はWindows/macOSのデスクトップ環境は好きだがOS自体はあまり好きではなく、Linux/BSDはOSは良いがデスクトップ環境がいまひとつなので、常に強力なワークステーションはヘッドレスLinuxに置き、Windows/macOSからSSHで接続している。 開発者たちは、これが何なのか大抵よく分かっていない。 ターミナルでコマンドを実行するたびにブラウザタブが開いたり、URLをターミナルに出してくれないと、とてもつらくて苛立たしい。
SSHポートフォワーディング（ssh -L 11434:localhost:11434 user@remote）を使えば、リモートOllamaインスタンス接続の回避策になる。 それでもネイティブ対応があればずっと良いはずだ。
Ollamaをネットワークに公開する機能がアプリにあるので、近いうちに対応されるかもしれない。
WindowsでOllama UIを使ってみた（それまではCLIを使用）。
テキストだけ扱えれば十分というわけではない。 英語だけでなく、30秒以上の音声の文字起こしや音声生成、画像生成機能も非常に重要だ。 テキスト処理はもはや基本機能だ。
なぜLinuxがサポートされていないのか気になる。 UIはChromeベース（おそらくElectron）のように見えるので、そうであればLinuxへの移植も簡単そうだ。 ソースへのリンクも気になる。
Electronはクロスプラットフォームをうたっているが、「ボタン一つでLinux配布」というほど現実は甘くない。 glibcのバージョン問題やGPU対応のような大小さまざまなトラブルが常にある。
Ollamaの公式文言は「Mac、Windows用の新しいアプリをダウンロード / CLI版はGitHubから別途ダウンロード」だ。 確認した限りではオープンソースっぽくない。 しかもChromeではなくシステムWebViewを使っているので、tauriアプリに見える。
Electronベースらしいのに、こういうものをネイティブと宣伝するのは不思議だ。
Linux開発者やパワーユーザーは、すでにCLIだけでOllamaを使える。 今のMac・Windowsアプリは一般ユーザー向けだ。
Ollamaは、企業がオープンモデルを配布するための標準インターフェースになろうとしているように見える。 「ローカル」重視は副次的なもので、長期目標ではないのではないか。 近いうちにこのアプリを橋渡しとして、「自社クラウドAPI＋オープンモデル」戦略を発表すると確信している。
「ローカル」が副次的だという意見には強く反対する。 クラウドベースのサービスを使えない企業（例: 防衛関連企業）にとっては、ローカルこそがデフォルトだ。 オープンモデル（まだ性能が十分でなくても）を使う本当の理由でもある。
私たちもOllamaを使っている理由は、データが社内ネットワークを絶対に出てはいけないからだ。 少しでもクラウドが混ざると、法務チームが大騒ぎになる。 そのためOllamaはラップトップ（Mシリーズが非常に強力）でも、社内イントラネットのサーバーでも直接動かしている。 LM Studioが最近、商用利用での問い合わせベース価格設定なしに変わったので、こちらも検討するつもりだ。
パワーユーザーだったりコーディングができるなら、自分で望みどおりにカスタムチャットUIを作って使うことを勧める。 OpenAI互換エンドポイントとチャットフロントエンド用のコンポーネントフレームワークを持ってくれば、残りはほとんど簡単だ。 私もGeminiの助けを借りて1週間でさっと作り、毎日使っている。 本番対応ではないが、好きなように変えられるし、機能追加も自分で素早くできる。
まさに「自分でLinuxを作れ」と言っているのに近い、最高のコメントだ。 誰にとっても簡単な道ではない。
私もAI・LLMを探求しながらPythonベースで自作チャットボットを作り、その後 [Vercel AI SDK+OpenAI互換APIエンドポイント] まで活用した。 最後にはプロダクト化までした。 VT.ai - Python, VT Chat
私も同じアプローチだ。 本当に重要なのはどのモデルを使うかであって、それ以外はほとんど些細なことだ。 私が使っているオープンソーススクリプト（Show HNリンク）も一度見てみてほしい。 ChatGPTなどの助けで簡単に作れて、毎日使っている。 近いうちにDDGやGitHub検索も追加する予定だ。
あるいは Open WebUI をそのままベースにして、自分好みにいくらでもカスタマイズすることもできる。
自分にとって完璧なLLMチャットインターフェースを探している。 必須条件は、ローカル・リモート・クラウド（OpenAI API互換）モデルを同時にサポートし、モデル切り替えやマルチクエリが簡単なこと。 現時点での感想:
Msty: いちばん気に入っている。複数モデルへの同時クエリが可能で、デザインも洗練されている。欠点はオープンソースではないことと、Linuxで時々フリーズすること。
Jan.ai: 複数モデルへの同時クエリができない。
LM Studio: オープンソースではなく、リモート/クラウドモデル未対応（プラグインがあるかは不明）。
GPT4All: openrouterモデル使用時にJSONエラーが出るうえ、チャットごとにモデル切り替えを手動でやらなければならず不便。 まだLibrechat、Open WebUI、AnythingLLM、koboldcppは試していない。 他におすすめがあれば聞きたい。
webUIは気に入っているが、モデルごとにブラウザ内テキストファイルで設定するのが複雑で、ドキュメントの用語も分かりにくい。 Librechatは少し経つとログアウトされてしまい、実質的に使えない。 httpsならログインを維持できるという話も聞いたが、Tailscaleを使っていると1台のホストで複数サービスを動かすのが大変だ。
自分で作ったアプリ dinoki.ai もある。 ローカルで動作し、プライバシー最優先で、macOSはSwift、WindowsはWPFでネイティブ実装している。
OpenWebUIは、さまざまなモデルを簡単にチャットで使えるので、求めている品質に合っている。
ここ数か月AnythingLLMを使っているが、本当に満足している。 複数の「ワークスペース」でモデル/プロンプトセットを保存でき、Ollamaとその他のLLMを両方サポートしている。 Raspberry PiにDockerで載せて、Tailscaleでどこからでもアクセスできる。 モバイル画面もきれいで、Raycast Claude拡張まで使えば、知りたいことは何でも解決できる。
自分で作ってみるのを勧める。 最新トレンドの勉強にもなるし、楽しい。 私も2023年に自分のインターフェースを作って少しずつ機能を追加し、最近はMLX経由でローカルモデルも接続した。 思ったよりインターフェース作りは簡単で、開発者が自分でやってみると多くを学べる。
Ollamaは以前一度使って、すぐ削除した。 Ollamaで公式サポートされているモデルだけが簡単にインストールできるのでなければ、不便だったからだ。 それ以来、LM Studioが最高だと感じている。