Os melhores modelos Ollama agora?
Resposta rápida
Em maio de 2026, o melhor modelo Ollama de uso geral é o Llama 3 8B. Para código, Qwen 3 Coder 14B lidera. Para uso compacto, Phi-4 Mini é excelente. Esta página é atualizada mensalmente.
- ▸Melhor geral: Llama 3 8B Q4_K_M
- ▸Melhor para código: Qwen 3 Coder 14B Q4
- ▸Melhor compacto: Phi-4 Mini Q4
Atualizado: 21 de junho de 2026
Pontos principais
- ✓Melhor uso geral: Llama 3 8B Q4_K_M — cabe em 6 GB de VRAM, ~20 tok/s, excelente seguimento de instruções
- ✓Melhor para código: Qwen 3 Coder 14B Q4_K_M — maior pontuação HumanEval na classe 14B, requer 10 GB de VRAM
- ✓Melhor compacto: Phi-4 Mini Q4 — roda com 4 GB de VRAM ou somente CPU, raciocínio forte para seu tamanho
- ✓Um modelo de 6 meses atrás com quantização madura costuma superar um lançamento completamente novo com suporte limitado da comunidade
Os três líderes por nível
Em maio de 2026, o melhor modelo Ollama para uso geral é Llama 3 8B Q4_K_M. Esta página é atualizada mensalmente — última verificação maio de 2026.
"Melhor" na prática significa o maior equilíbrio entre qualidade de saída, velocidade de inferência e eficiência de VRAM — não apenas pontuação bruta de benchmark. Um modelo 7B a 20 tok/s é mais útil no trabalho diário do que um modelo 14B que requer 10 GB e roda a 12 tok/s.
A tabela abaixo mostra o líder atual em cada nível de VRAM. Os três funcionam com Ollama imediatamente via um único comando ollama pull.
| Nível | Modelo | Por que lidera |
|---|---|---|
| Compacto (≤4 GB) | Phi-4 Mini Q4 | Melhor raciocínio por GB neste nível |
| Geral (6–8 GB) | Llama 3 8B Q4_K_M | Melhor qualidade por GB na classe 8B |
| Código (10–12 GB) | Qwen 3 Coder 14B Q4 | Melhor pontuação HumanEval no nível 14B |
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.
Llama 3 8B e Mistral Small continuam sendo as principais escolhas não porque são os mais novos, mas porque suas quantizações Q4_K_M estão bem otimizadas, seus prompts de sistema são bem compreendidos e seu desempenho é previsível em diferentes hardwares.
Aguarde um modelo manter sua posição de liderança por 6 ou mais semanas antes de usá-lo em produção. Para uma análise mais aprofundada de como avaliar modelos para sua carga de trabalho específica, consulte os melhores modelos de código aberto para Ollama.
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