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Ollama v0.40.10 suma Nemotron 3.5 Bolt de NVIDIA para IA local rápida

La nueva versión de Ollama incorpora Nemotron 3.5 Bolt E4B de NVIDIA: un modelo pequeño de visión-lenguaje, basado en Gemma 4, con ventana de 128K tokens para conversaciones locales, comprensión de imágenes y uso de herramientas.

Portada: logo de Ollama

Lo esencial

La nueva versión de Ollama incorpora Nemotron 3.5 Bolt E4B de NVIDIA: un modelo pequeño de visión-lenguaje, basado en Gemma 4, con ventana de 128K tokens para conversaciones locales, comprensión de imágenes y uso de herramientas.

  • Ollama v0.40.10 incorpora Nemotron 3.5 Bolt E4B de NVIDIA
  • Modelo de visión-lenguaje basado en Gemma 4, con 128K tokens de contexto
  • Se prueba con 'ollama run' y se integra por API local o agentes

Qué trae la versión

Ollama publicó la v0.40.10 (23 de octubre de 2026), cuya novedad destacada es Nemotron 3.5 Bolt E4B de NVIDIA: su modelo de visión-lenguaje más pequeño, basado en Gemma 4, pensado para conversaciones locales rápidas, comprensión de imágenes y uso de herramientas. Soporta una ventana de contexto de 128K tokens e incluye un borrador DFlash para decodificación especulativa, la técnica que acelera la generación prediciendo varios tokens a la vez.

Cómo instalarlo y probarlo

  1. Descarga Ollama desde ollama.com/download (disponible para macOS, Windows y Linux) e instálalo como cualquier aplicación.
  2. Abre una terminal y ejecuta:
</> BASH

Ejecutar Nemotron 3.5 Bolt

ollama run nemotron-3.5-bolt:e4b

La primera vez descarga el modelo (unos minutos según tu conexión); después se abre un chat directamente en la terminal. Para ver los comandos disponibles escribe /? y para salir /bye.

Usarlo desde tus propios programas

Ollama expone una API local en el puerto 11434. Así se le hace una pregunta con cURL:

</> BASH

Preguntarle por HTTP con cURL

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{"model": "nemotron-3.5-bolt", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'

Y así con Python, usando el paquete oficial ollama:

</> PYTHON

Usarlo desde Python

from ollama import chat

response = chat(
    model='nemotron-3.5-bolt',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}],
)
print(response.message.content)

Como es un modelo de visión-lenguaje, también acepta imágenes en la petición: útil para describir capturas, extraer texto de fotos o analizar gráficos sin subir nada a la nube.

Por qué importa

Los modelos pequeños y eficientes que corren en local siguen ganando terreno por tres motivos: privacidad total (nada sale de tu máquina), cero costo por token y latencia mínima. Que NVIDIA publique un modelo compacto orientado a tool use confirma que la carrera ya no es solo por el modelo más grande, sino por el más útil por vatio. Además, Nemotron 3.5 Bolt funciona con herramientas de agentes como Claude Code, OpenCode y OpenClaw mediante ollama launch.

Ollama en contexto

Ollama es una herramienta gratuita y de código abierto para descargar y ejecutar modelos de lenguaje en tu propia computadora, sin depender de la nube; se ha convertido en una de las formas más populares de usar IA en local.

Verificación: comandos y modelos confirmados en las notas oficiales de la versión v0.40.10 (GitHub, ollama/ollama) y la página del modelo en ollama.com. No se ejecutaron en vivo en nuestro entorno.

Fuentes

✳

Una idea más. Un paso adelante.

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