# Ollama 0.40.0: стабильный MLX на Mac и локальные эмбеддинги EmbeddingGemma 2

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/ollama-0-40-0-stable-mlx-embeddings-mac/

6 октября 2026 года в GitHub появился стабильный тег Ollama v0.40.0 с установочными пакетами. Для поддерживаемых моделей на Apple Silicon MLX теперь выбирается по умолчанию; релиз также заявляет локальную поддержку decision-моделей и EmbeddingGemma 2 в MLX. В отличие от опубликованного ранее кандидата v0.40.0-rc0, это непререлизный выпуск. Код Ollama имеет лицензию MIT, но права на веса нужно проверять для каждой модели отдельно. Скорость и совместимость своих рабочих сценариев лучше проверять на собственном Mac.

Ollama 0.40.0: стабильный MLX для Mac и эмбеддинги

6 октября 2026 года создан тег **Ollama v0.40.0** и загружены установочные пакеты. GitHub API помечает выпуск как `prerelease: false`; это изменение статуса после уже описанного нами `v0.40.0-rc0`. В метаданных GitHub поле `published_at` у этого релиза указывает на 25 сентября, хотя сам релиз, тег и пакеты созданы 6 октября. Поэтому датой появления стабильного артефакта здесь считается дата тега и пакетов, а не старое поле публикации карточки. [s1](#src-s1) [s2](#src-s2)

## Что нового по сравнению с кандидатом

Главное обещание релиза сохранилось: на **Apple Silicon** поддерживаемые архитектуры моделей запускаются через MLX по умолчанию. Официальное описание приводит `qwen3.8` и дополнительно перечисляет `gemma4`, `qwen3.6`, `qwen3.5`. Не следует переносить этот вывод на любой GGUF или любую платформу: выбор зависит от наличия совместимого варианта модели. Первоначальный RC и принцип выбора рантайма мы уже описали отдельно; повторять его как независимое открытие не нужно. [s1](#src-s1) [s3](#src-s3)

Отдельная практическая добавка к стабильному выпуску — **EmbeddingGemma 2 как embedding-модель в MLX**. Официальная карточка Ollama описывает её как мультимодальную embedding-модель Google, а в исходниках тега появился обработчик embedding-запросов MLX. Это путь для локального построения векторов в поиске по собственным материалам, но релиз не даёт универсальных цифр производительности и не подтверждает, что каждый тип мультимодального ввода одинаково работает во всех клиентах. Проверяйте именно нужный тип запросов и результаты на своих данных. [s1](#src-s1) [s4](#src-s4) [s5](#src-s5)

Релиз также перечисляет для MLX модели решений Nimble, tev1, Clef и Clef Flash. Закреплённая документация описывает локальный `/v1/systemone`: классификация, вероятность ответа да/нет и оценка по заданным критериям. Эти модели и API полезны для локальной маршрутизации или отбора, но ответ модели не заменяет валидацию на вашей предметной области. Между RC и стабильным тегом зафиксированы изменения кода decision-обработки и MLX embedding; это не утверждение о собственных тестах Modelium. [s1](#src-s1) [s5](#src-s5) [s6](#src-s6)

## Как переходить на рабочем Mac

- Сверьте установленную версию командой `ollama --version` и сохраните список нужных локальных моделей (`ollama list`). Обновляйте клиент обычным официальным способом для вашей ОС; установочные пакеты для macOS приложены к стабильному тегу. [s1](#src-s1)

- На тестовом окружении проверьте конкретные используемые модели и привычные запросы: качество ответов, инструменты, изображения и эмбеддинги. В релизе приведены `ollama pull qwen3.8` и `ollama run qwen3.8`, но первая команда скачивает веса; если это не нужно, начните с уже установленной модели. [s1](#src-s1)

- Сравните поведение с предыдущей версией на собственных примерах и отдельно проверьте ограничения лицензий загружаемых моделей. **MIT распространяется на код Ollama, не автоматически на веса моделей**. [s7](#src-s7)

Ни изменение приоритета рантайма, ни наличие API не доказывают прироста скорости на любом Mac. Modelium не запускал этот релиз на оборудовании и не публикует вымышленных замеров. [s1](#src-s1)

## Итог

Если вы отложили `v0.40.0-rc0` из-за статуса предварительной сборки, теперь появился стабильный тег с пакетами. Для локального поиска особенно интересно появление EmbeddingGemma 2 в MLX, а для маршрутизации — decision-модели. Перед обновлением производственного окружения проверьте свои модели и сценарии, а не полагайтесь на общее обещание совместимости. [s1](#src-s1) [s4](#src-s4)

## Источники

1. [Ollama v0.40.0 — официальный стабильный GitHub release и вложения](https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.40.0) — получено 2026-10-06
2. [Ollama: закреплённый тег v0.40.0 и коммит 0d0720e](https://github.com/ollama/ollama/commit/0d0720e51fb2fd9aa58781c3d720c06d720c2e7b) — получено 2026-10-06
3. [Ollama v0.40.0: выбор варианта модели в manifest.go](https://github.com/ollama/ollama/blob/v0.40.0/manifest/manifest.go) — получено 2026-10-06
4. [Официальная библиотека Ollama: embeddinggemma-2](https://ollama.com/library/embeddinggemma-2) — получено 2026-10-06
5. [Ollama v0.40.0: исходный MLX embedding-обработчик](https://github.com/ollama/ollama/blob/v0.40.0/mlxrunner/embed.go) — получено 2026-10-06
6. [Ollama v0.40.0: документация локального System One API](https://github.com/ollama/ollama/blob/v0.40.0/docs/capabilities/decision.mdx) — получено 2026-10-06
7. [Ollama v0.40.0: лицензия кода MIT](https://github.com/ollama/ollama/blob/v0.40.0/LICENSE) — получено 2026-10-06