Ollama a publié trois versions en dix jours ce mois-ci. La 0.34.0 est sortie le 5 septembre 2026, suivie par la 0.34.1 le 14 septembre, puis la 0.34.2 le 15 septembre. Le rythme est devenu familier pour cet outil en ligne de commande auto-hébergé et cette API locale dédiée à l’exécution de modèles de langage à poids ouverts : une fonctionnalité phare en premier, puis deux vagues de correctifs qui viennent polir les aspérités. Entre les trois versions, on récupère un nouveau pont vers ChatGPT Desktop, une fuite mémoire corrigée, et un endpoint d’API soudainement beaucoup plus rapide.
Le principe de base d’Ollama n’a pas changé : il encapsule le téléchargement des modèles, la quantification et une API compatible REST derrière une seule CLI. Ce que change la lignée 0.34.x, c’est à quel point l’outil se rapproche désormais de clients propriétaires comme ChatGPT Desktop, en plus de quelques irritants opérationnels réglés au passage. Voici ce que contient chaque version, de la 0.34.0 à la 0.34.2, la version actuellement disponible.
ChatGPT Desktop, la vedette de la 0.34.0
La fonctionnalité phare de la 0.34.0, c’est la prise en charge des modèles Ollama directement dans l’application ChatGPT Desktop d’OpenAI. Les notes de version le disent simplement : l’objectif est de permettre de « garder son flux de travail habituel tout en exécutant des modèles ouverts ». Au lieu que chaque conversation ChatGPT Desktop parte vers les modèles cloud d’OpenAI, la même interface peut désormais pointer vers des modèles qui tournent localement via Ollama. La configuration se fait depuis l’application Ollama elle-même, et pour l’instant, c’est réservé à macOS.
Il y a quelque chose d’assez inattendu là-dedans : un moteur auto-hébergé et à poids ouverts vient se brancher sur le client de bureau officiel de l’un des plus gros éditeurs d’IA propriétaire du marché, et l’utilisateur n’a même pas besoin de changer ses habitudes pour en profiter.
La 0.34.0 apporte aussi quelques changements plus discrets : de meilleures performances en sortie structurée sur Apple Silicon grâce à MLX, la prise en charge de la recherche d’outils côté client compatible OpenAI, et la compaction des réponses.
0.34.1 : une API plus rapide, des réglages par défaut plus sûrs
Neuf jours plus tard, la 0.34.1 arrive sans fonctionnalité phare qui lui soit propre. C’est la version de maintenance qui suit la grosse mise à jour. Voici ce qui change :
- Le flux MLX safetensors pour
ollama createn’est plus expérimental. La contrepartie : créer des modèles GGUF demande maintenant les outils llama.cpp pour la conversion et la quantification des safetensors. - La gestion mémoire de MLX sur Apple Silicon s’améliore.
- Le seuil de détection des boucles de tokens répétés passe à 100 tokens, ce qui réduit les faux positifs. Les charges de travail OCR, qui répètent légitimement des tokens, déclenchaient ce mécanisme à tort auparavant.
- L’endpoint
/api/tagsdevient beaucoup plus rapide sur les grandes bibliothèques de modèles. Dans les tests d’Ollama, un démarrage à froid est passé de 3,1 secondes à 294 millisecondes. - Le paramètre d’échantillonnage
typical_pest déprécié. Les nouveaux modèles ne peuvent plus le définir, même si les modèles GGUF existants le prennent toujours en charge.
0.34.2 : configuration au premier lancement et fuite mémoire corrigée
Publiée dès le lendemain, la 0.34.2 est la version actuellement disponible. Elle ajoute deux petites fonctionnalités et corrige un vrai bug :
- Lancer la commande
ollamapour la première fois déclenche désormais un flux de configuration, qui demande s’il faut se connecter ou continuer en local. Ce choix est maintenant partagé avec l’application de bureau, sur macOS comme sur Windows. - Un nouveau lien profond
ollama://appsouvre directement la page Apps de l’application de bureau. - Les générations longues utilisant le décodage spéculatif MLX consommaient de la mémoire qu’elles n’auraient pas dû. C’est corrigé.
- llama.cpp a de nouveau été mis à jour.
Cette mise à jour vaut-elle le coup ?
Rien de tout ça n’est un correctif de sécurité. C’est un cycle de fonctionnalités et de maintenance, tout simplement. Mais il y a quand même de bonnes raisons de passer à la 0.34.2 si vous faites tourner Ollama :
- L’intégration ChatGPT Desktop vaut le détour si vous aimez cette interface mais préférez que vos requêtes restent traitées en local plutôt que sur les serveurs d’OpenAI.
- Le correctif de fuite mémoire du décodage spéculatif MLX dans la 0.34.2 comptera beaucoup si vous êtes sur Apple Silicon et lancez de longues sessions de génération.
- L’accélération de
/api/tagsapportée par la 0.34.1 est le genre de détail qu’on ne remarque pas avant d’avoir des dizaines de modèles installés, et à ce moment-là, on ne peut plus la rater.
La mise à jour suit le chemin habituel : récupérez le dernier installeur depuis le site d’Ollama, ou récupérez le tag le plus récent si vous le faites tourner sous Docker, puis redémarrez le service. Aucune des trois notes de version ne mentionne d’étape de migration particulière.
Cela dit, ça vaut le coup de parcourir le changelog complet avant de toucher à une installation en production, en particulier le changement d’outillage GGUF/safetensors de la 0.34.1. Si vous découvrez l’outil, notre fiche Ollama détaille ce qu’il fait réellement, sa licence et une installation Docker en une ligne. Notre article précédent sur la version 0.32.x revient sur l’agent interactif en ligne de commande arrivé quelques mois avant celle-ci. Pour le changelog complet et qui fait foi, la page officielle des releases d’Ollama sur GitHub réunit les trois versions : v0.34.0, v0.34.1, et v0.34.2.