Os melhores modelos Ollama agora?
Resposta rápida
Para uso geral, qwen3.5:9b é a escolha mais forte, com 6,6 GB de download. Para código, qwen2.5-coder:7b com 4,7 GB dá conta do recado em bem menos hardware do que a maioria dos guias afirma. Para configurações compactas, llama3.2:3b roda em 2,0 GB. Todos os tamanhos lidos da biblioteca do Ollama em 28 de agosto de 2026.
- ▸Melhor geral: qwen3.5:9b — 6,6 GB
- ▸Melhor para código: qwen2.5-coder:7b — 4,7 GB
- ▸Melhor compacto: llama3.2:3b — 2,0 GB
Pontos principais
- ✓Melhor uso geral: qwen3.5:9b — 6,6 GB de download, a geração Qwen mais recente realmente disponível no Ollama
- ✓Melhor para código: qwen2.5-coder:7b — 4,7 GB, e é a escolha de custo-benefício porque o qwen3-coder começa em 19 GB
- ✓Melhor compacto: llama3.2:3b — 2,0 GB, ou deepseek-r1:1.5b com 1,1 GB se você quiser ver o raciocínio
- ✓Atenção ao número que você compara: estes são tamanhos de download da biblioteca do Ollama, não requisitos de VRAM. Deixe folga acima do tamanho de download para a sua janela de contexto
- ✓Um modelo de seis meses atrás com quantização madura costuma superar um lançamento novo com suporte limitado da comunidade
Os três líderes por nível
Para uso geral, a escolha atual é qwen3.5:9b, com 6,6 GB de download. Os tamanhos abaixo foram lidos diretamente da biblioteca do Ollama em 28 de agosto de 2026.
"Melhor" na prática significa o maior equilíbrio entre qualidade de saída, velocidade de inferência e eficiência de memória — não apenas pontuação bruta de benchmark. Um modelo 9B que realmente cabe é mais útil do que um modelo 30B que transborda para o disco.
Um número merece correção: modelos de código custam menos do que a maioria dos guias sugere. O qwen2.5-coder:7b tem 4,7 GB de download e lida com Python, TypeScript e Go sem prompts especiais. O mais recente qwen3-coder começa em 19 GB, ou seja, é outra classe de hardware por completo, não uma atualização direta.
| Nível | Modelo | Download | Por que lidera |
|---|---|---|---|
| Compacto | llama3.2:3b | 2,0 GB | Melhor qualidade por GB na faixa baixa; 81,6 mi de downloads |
| Geral | qwen3.5:9b | 6,6 GB | Geração Qwen mais recente disponível no Ollama |
| Código | qwen2.5-coder:7b | 4,7 GB | Saída de código forte por uma fração do tamanho do qwen3-coder |
| Raciocínio | deepseek-r1:8b | 5,2 GB | Segundo modelo mais baixado do Ollama, com 92 mi de downloads |
Quando o mais novo não é o melhor
Um novo lançamento de modelo não se torna automaticamente a melhor escolha no Ollama. A qualidade da quantização, os ajustes finos da comunidade e a maturidade de integração com o Ollama levam 4–8 semanas para acompanhar um lançamento recente.
Os contadores de download mostram isso melhor do que qualquer benchmark. O llama3.1 continua sendo o modelo mais baixado da biblioteca, com 118,9 mi, e o llama3.2 está em 81,6 mi — ambos à frente de todo recém-chegado. Não é inércia: as pessoas escolhem aquilo cujas quantizações estão bem otimizadas e cujo comportamento é previsível entre hardwares.
Se você quer a geração mais nova, gemma4 (7,2 GB) e gpt-oss:20b (14 GB, contexto de 128K) valem um teste. Deixe um modelo manter a liderança por 6 semanas ou mais antes de depender dele em produção. Para uma análise mais profunda sobre avaliar modelos para a sua carga de trabalho, veja os melhores modelos de código aberto para Ollama.
Guias relacionados
- ▸Melhor VPN para baixar modelos de IA -- VPN for AI downloads
- ▸Modelos Ollama com contexto de 128K -- long context models
- ▸Versão mais recente do Ollama: o que há de novo? -- Ollama updates
- ▸Mistral Small 24B vs Qwen 3 14B vs Llama 3.1 8B -- model comparison