Key Takeaways
- Melhor geral em hardware de consumo: Qwen 3.6 27B — 77,2% SWE-bench, cabe em 24 GB com Q4.
- Melhor programação frontier: Kimi K2.6 — MoE, SWE-Bench Pro 58,6%, licença MIT modificada.
- Melhor modelo pequeno (16 GB): gpt-oss:20b — nível ~o3-mini, raciocínio ajustável.
- Melhor contexto longo + multimodal: Llama 4 Scout — 10M tokens de contexto, ~55 GB com Q4.
- Melhor raciocínio/matemática: DeepSeek-R1 ou gpt-oss:20b para raciocínio ajustável.
- Melhor eficiência de RAM: Mistral Small 3.1 24B — 14 GB, 79% MMLU.
Perguntas frequentes
Qual é o melhor modelo Ollama em junho de 2026?
Qwen 3.6 27B é o melhor em geral em hardware de consumo (77,2% SWE-bench, cabe em 24 GB com Q4). Para programação frontier: Kimi K2.6. Para modelo pequeno/16 GB: gpt-oss:20b. Para contexto longo: Llama 4 Scout.
Qual modelo Ollama é melhor para programação?
Qwen 3.6 27B para o melhor desempenho denso (77,2% SWE-bench). Kimi K2.6 para programação frontier (SWE-Bench Pro 58,6%). Devstral Small 24B para fluxos de trabalho agentivos em múltiplos arquivos. Codestral 22B para autocompletar em IDE (FIM).
Os modelos de código aberto no Ollama são realmente gratuitos para uso comercial?
A maioria sim, mas não todos. Llama 3.x (Meta Llama Community Licence) restringe o uso comercial acima de 700M de usuários ativos mensais. Mistral Small, Qwen3 e Gemma 3 usam Apache 2.0 (totalmente compatível com uso comercial). Verifique sempre a licença antes da implantação empresarial.
Quais são os melhores novos modelos do Ollama em 2026?
Lançamentos principais em 2026: Qwen 3.6 27B (melhor geral em 24 GB, 77,2% SWE-bench), Kimi K2.6 (programação frontier, MoE), gpt-oss:20b (melhor pequeno/16 GB), Gemma 4 E4B (visão + tool calling) e Llama 4 Scout (contexto 10M, multimodal). Comandos: ollama run qwen3.6:27b, ollama run gpt-oss:20b, ollama run gemma4:e4b, ollama run llama4:scout.