ollama v0.32.11更新：DeepSeek Harness、Muse Code 接入，Responses API 支持 Web Search

Ollama v0.32.11 已于 2026 年 8 月 14 日发布。本次版本围绕ollama launch生态、模型上下文窗口处理、OpenAI 兼容接口能力以及前端启动入口进行了扩展和调整。

从提交变更统计来看，本次更新包含：

• 3 次提交

• 26 个文件变更

• 2,602 行新增

• 100 行删除

• 2 位贡献者参与

本次最值得关注的更新有四项：

•ollama launch dsh支持 DeepSeek Harness

•ollama launch muse支持 Muse Code

• OpenAI 兼容的 Responses API 支持 Web Search

• Muse Glimmer 模板完成更新，并对齐其推理模板行为

此外，Ollama 还对模型引用匹配、运行中模型上下文窗口读取、启动器配置保存等底层逻辑进行了整理和复用，进一步提升ollama launch管理不同编程智能体工具时的一致性。

一、ollama launch dsh正式支持 DeepSeek Harness

本次 v0.32.11 最重要的新增能力之一，是将 DeepSeek Harness 接入ollama launch。

DeepSeek Harness 是一个开源编程智能体工具。通过此次集成，用户可以直接使用以下命令启动：

ollama launch dsh

同时，dsh也提供了更完整的别名形式：

ollama launch deepseek-harness

在 Ollama 的集成注册信息中，DeepSeek Harness 的名称为dsh，描述为：

DeepSeek 的开源智能体框架

这意味着，用户不再需要自行处理大量与模型、Provider、配置文件及安装过程相关的初始化操作。Ollama 会把 DeepSeek Harness 作为标准的launch集成之一进行管理。

1. 自动安装能力

当系统中尚未检测到dsh命令时，Ollama 可以自动安装 DeepSeek Harness。

对应安装包为：

@deepseek-ai/dsh

自动安装使用的命令为：

npm install -g @deepseek-ai/dsh

Ollama 会通过系统路径检测dsh是否已经存在。如果未安装，则执行安装流程。

这项集成要求本地具备 Node.js 环境。对于 Windows 用户，需要安装 Windows 版本的 Node.js。

如果希望手动安装，也可以执行：

npm install -g @deepseek-ai/dsh@latest

安装完成后，再运行：

ollama launch dsh

即可由 Ollama 接管启动与配置。

2. 指定模型启动

DeepSeek Harness 集成支持通过--model参数指定模型。例如：

ollama launch dsh --model qwen3.5

如果希望使用云端模型来源，则可以使用：

ollama launch dsh --model qwen3.5:cloud

这一设计让用户可以在本地模型与云端模型引用之间进行选择，同时保持统一的启动命令风格。

3. 只配置、不启动

如果只想完成配置，而不立即启动 DeepSeek Harness，可以使用：

ollama launch dsh --config

这适合希望预先准备模型、Provider 或 Web Search 配置的场景。

4. Web Search 自动启用

DeepSeek Harness 集成中，Web Search 会自动开启。

不过，这项能力有两个前提：

• 需要具备 Ollama Cloud 访问权限

• 需要使用支持工具调用的模型

如有需要，用户可以先执行：

ollama signin

完成登录。

这一点也与 v0.32.11 中 OpenAI 兼容 Responses API 支持 Web Search 的更新形成呼应：Web 搜索能力正在进入 Ollama 更多接口与智能体集成场景。

5. 配置文件位置与配置策略

Ollama 会将 DeepSeek Harness 相关设置保存至：

~/.ollama/launch/dsh/settings.yaml

该文件中的设置会在加载顺序中最后生效，用于设置：

• 模型

• Provider

• Web Search 连接

需要注意的是，重复执行ollama launch dsh时，Ollama 会保留该文件中的其他设置，而不是简单覆盖全部配置。

同时，Ollama 不会修改以下内容：

~/.dsh/settings.yaml

也不会修改 DeepSeek Harness 自身的：

• Profiles

• Sessions

• Credentials

这意味着 Ollama 的配置与 DeepSeek Harness 原有用户配置保持隔离。Ollama 只维护自身启动集成所需的配置文件，不会直接改写用户已有的 Harness 配置、会话和认证信息。

6. 参数传递规则

DeepSeek Harness 集成会拒绝额外的--patch参数。

如果需要向 Harness 传递其他参数，应当使用--分隔。例如：

ollama launch dsh -- --port 3081

这样，--port 3081会作为 Harness 的参数传递，而不是被 Ollama 自身解析。

7. 前端与文档入口同步加入

在 Ollama 的前端启动命令组件中，DeepSeek Harness 也已经出现。

其前端展示内容包括：

• 标识：dsh

• 名称：DeepSeek Harness

• 启动命令：ollama launch dsh

• 描述：DeepSeek 的开源智能体框架

• 专属图标：deepseek-harness.svg

对应图标同时被加入到应用前端资源与文档图片资源中，因此 DeepSeek Harness 不仅能从命令行启动，也已经进入 Ollama 的可视化启动入口和集成文档页面。

在集成文档索引中，DeepSeek Harness 的介绍为：

带有子智能体和 Web Search 的 DeepSeek 开源智能体框架。

这也明确表明，子智能体与 Web Search 是该集成的重要能力方向。

二、ollama launch muse支持 Muse Code

v0.32.11 的另一项重点更新，是新增 Muse Code 集成。

用户可以通过以下命令启动：

ollama launch muse

同时也支持别名：

ollama launch muse-code

Muse Code 在 Ollama 集成中的描述为：

Meta 的智能体式编程命令行工具

此次更新为 Muse Code 增加了完整的启动器支持，包括集成注册、安装检测、自动安装、模型配置及相关测试。

1. Muse Code 被注册为隐藏集成

Muse Code 已被加入 Ollama 集成注册表，但其被标记为隐藏集成。

这意味着它可以通过命令直接使用：

ollama launch muse

但不会出现在常规可见集成列表中。

在隐藏集成检查中，Muse Code 与已有的隐藏项目一起被排除在ListIntegrationInfos返回的可见集成之外。这样既保留了命令行可用性，也避免其在普通集成展示列表中过早出现。

2. Muse Code 支持安装检查与自动安装

Ollama 为 Muse Code 接入了对应的安装检测逻辑。

在启动之前，Ollama 会检查 Muse Code 是否已安装。如果未安装，则执行相应安装流程。集成注册中包含：

• 安装检测

• 自动安装

• 安装命令

• Muse Code 命令定位

这些能力使 Muse Code 与其他ollama launch集成保持一致的使用体验。

3. Muse Glimmer 模板更新

本次变更中，模型渲染器对 Muse Glimmer 的推理模板进行了匹配与更新。

提交说明指出，渲染器已经对齐 Muse Glimmer reasoning template，也就是 Muse Glimmer 的推理模板行为。

这项调整的意义在于：当模型被用于 Muse Code 场景时，Ollama 的模型渲染和推理格式能够更好地匹配 Muse Glimmer 模板要求，从而让输出格式、推理模板和工具型编程工作流之间保持一致。

此次版本说明中也明确列出了：

• Muse Glimmer template updates

因此，Muse Code 接入并不仅是增加一个启动命令，同时还涉及底层模型模板适配。

三、OpenAI 兼容 Responses API 支持 Web Search

除了ollama launch生态扩展之外，v0.32.11 还宣布：

OpenAI 兼容的 Responses API 现在支持 Web Search。

这意味着，Ollama 的 OpenAI 兼容 Responses API 增加了 Web Search 支持能力。

这一更新与 DeepSeek Harness 中的自动 Web Search 能力共同构成了本版本的重要方向：Ollama 正在将 Web 搜索能力同时带入 API 接口和智能体运行环境。

对于使用 OpenAI 兼容接口的应用来说，Responses API 的 Web Search 支持意味着相关工作流可以在兼容接口层使用这一能力；对于通过ollama launch dsh使用 DeepSeek Harness 的用户，则可以在智能体工具场景中自动启用 Web Search。

四、模型上下文窗口读取逻辑调整

本次版本还对模型上下文窗口的获取方式进行了整理。

此前，部分上下文窗口相关逻辑位于命令行智能体界面代码中。本次更新将这些能力抽取到cmd/launch/context_window.go中，使launch相关功能能够复用统一逻辑。

新增的核心能力是：

LoadedContextWindow

该方法用于报告某个模型当前实际运行时使用的上下文长度。

这里强调的是“当前实际运行时”的上下文窗口，而不是模型训练时声明的最大上下文长度。

根据代码说明，返回值来自服务端的进程列表，也就是当前调度器为模型实际分配的上下文大小。这个大小可能因为以下因素低于模型训练时的最大上限：

• 显存适配情况

• 服务端配置

• 调度器实际分配结果

如果无法确定当前运行上下文窗口，则返回0。

1. 从运行中模型列表读取上下文窗口

新的逻辑会通过客户端读取运行中模型列表，并从中匹配目标模型。

如果运行中的模型存在有效的ContextLength，则返回对应上下文长度。

匹配会同时检查运行中模型的：

• Name

• Model

只要目标模型与其中一个模型引用匹配，就可以读取其上下文窗口。

2. 支持latest别名匹配

本次更新特别处理了:latest标签。

例如，用户请求的模型引用是：

ornith

而运行中的模型名称是：

ornith:latest

两者会被视为相同模型引用。

测试中验证了这一行为：当运行列表包含其他模型和ornith:latest时，使用ornith查询可以正确得到262144的上下文窗口。

3. 支持未指定来源的模型引用匹配

除了latest标签外，新的SameModelRef逻辑还会处理模型来源是否显式指定的情况。

其基本规则包括：

• 忽略:latest的显式差异

• 模型基础名称需要一致

• 不区分大小写

• 若两侧来源一致，则匹配

• 若任意一侧未指定来源，则也允许匹配

这让本地模型、未指定来源的模型引用，以及显式模型来源之间的比较更加稳定。

4. 上下文窗口逻辑从智能体界面迁移到 launch 模块

原本在智能体终端界面中使用的以下逻辑被移除并迁移：

• 读取运行中模型上下文窗口

• 处理进程模型响应

• 模型引用相同性判断

•:latest兼容处理

迁移后，智能体界面直接调用launch.LoadedContextWindow和launch.SameModelRef。

这种调整的好处是避免重复实现相同的模型引用判断和上下文窗口读取逻辑，使cmd与launch模块使用统一行为。

五、启动器保存规范模型名称

v0.32.11 还优化了受管理单模型集成的模型保存行为。

在准备受管理的单模型集成时，Ollama 会在配置完成后检查当前实际模型：

managed.CurrentModel()

如果该方法返回了模型名称，Ollama 会使用当前模型名称覆盖原始选择值，并把它保存到集成配置中。

这一变化的关键在于：保存的是经过集成实际确认后的规范模型名称，而不只是用户最初输入的模型引用。

例如，用户使用：

qwen3.5

启动某个受管理集成时，实际模型可能被规范化为：

qwen3.5:latest

配置保存后，Ollama 会保存规范化后的：

qwen3.5:latest

而不是只保存原始的：

qwen3.5

相关测试验证了这个流程：

• 首次启动时，用户传入qwen3.5

• 模型列表中存在qwen3.5:latest

• 集成最终使用规范化模型名称

• 配置文件保存qwen3.5:latest

• 第二次启动时，可以跳过不必要的重新配置

这使后续启动时的模型状态更稳定，也避免模型别名与实际模型名称之间出现不一致。

六、集成列表与帮助信息更新

随着 DeepSeek Harness 和 Muse Code 的加入，Ollama 的集成测试、注册表和帮助文本都进行了同步更新。

1. DeepSeek Harness 加入启动器排序

DeepSeek Harness 已被加入启动器集成顺序中。

在启动器展示顺序里，dsh位于 Droid 与 Pi 之间。这样，当用户查看可启动集成时，可以看到 DeepSeek Harness 作为标准选项出现。

2. 命令行帮助信息新增 dsh 与 muse

ollama launch的帮助信息新增了：

dsh             DeepSeek Harness

并标注其别名：

deepseek-harness

同时还新增了：

muse            Muse Code

并标注其别名：

muse-code

帮助示例中也新增：

ollama launch dsh

这使新用户可以直接从命令行帮助中发现 DeepSeek Harness 的启动方式。

3. README 支持集成列表更新

README 中的已支持集成列表新增了 DeepSeek Harness。

更新后的支持范围包括：

• Claude Code

• Codex

• Copilot CLI

• DeepSeek Harness

• Droid

• OpenCode

这说明 DeepSeek Harness 已作为正式可列出的支持集成进入项目说明文档。

4. 集成查找测试覆盖新名称与别名

集成查找测试新增了以下验证：

•muse可以找到 Muse Code

•muse-code可以作为 Muse Code 别名

•dsh可以找到 DeepSeek Harness

•deepseek-harness可以作为 DeepSeek Harness 别名

同时，集成注册测试中也纳入了：

•muse

•dsh

由此确保新增集成能够被正确注册、查询和启动。

七、DeepSeek Harness 文档重点整理

本次新增的 DeepSeek Harness 集成文档，完整覆盖了安装、启动、模型选择、Web Search、配置位置和参数传递规则。

核心使用方式可以概括为以下几类。

启动默认配置：

ollama launch dsh

指定本地模型：

ollama launch dsh --model qwen3.5

指定云端模型：

ollama launch dsh --model qwen3.5:cloud

仅进行配置：

ollama launch dsh --config

向 Harness 传递额外参数：

ollama launch dsh -- --port 3081

手动安装 Harness：

npm install -g @deepseek-ai/dsh@latest

配置文件则位于：

~/.ollama/launch/dsh/settings.yaml

而 Ollama 不会修改：

~/.dsh/settings.yaml

以及用户原有的配置档案、会话和认证信息。

八、v0.32.11 更新总结

代码地址：github.com/ollama/ollama

Ollama v0.32.11 的核心价值，在于继续扩展ollama launch对编程智能体工具的覆盖范围，同时加强模型运行状态与集成配置的可靠性。

本次更新的关键内容可以归纳为：

• 新增 DeepSeek Harness 集成

• 支持ollama launch dsh

• 支持deepseek-harness别名

• 自动检测与安装@deepseek-ai/dsh

• 支持配置本地模型与云端模型

• DeepSeek Harness 自动启用 Web Search

• Web Search 需要 Ollama Cloud 访问权限及支持工具调用的模型

• 新增 DeepSeek Harness 图标、前端入口和文档页面

• 新增 Muse Code 集成

• 支持ollama launch muse

• 支持muse-code别名

• Muse Code 作为隐藏集成注册

• 新增 Muse Code 安装与检测逻辑

• 模型渲染器对齐 Muse Glimmer 推理模板

• OpenAI 兼容 Responses API 支持 Web Search

• 抽取并统一运行中模型上下文窗口读取逻辑

• 支持:latest模型别名匹配

• 支持未指定模型来源时的引用匹配

• 保存受管理集成时使用规范化后的实际模型名称

• 更新命令行帮助、README、集成注册表、测试和文档索引

对于经常使用 Ollama 管理编程智能体工具的用户来说，v0.32.11 带来了更丰富的可启动集成；对于依赖模型上下文窗口、模型引用规范化和 Web Search 的工作流来说，本次版本也进一步统一了底层行为。

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