Ollama上主流模型时间 截至2025/3/12
Ollama上主流模型时间
截至2025/3/12
基本都是文字回答,能生成图片的1-2个
1. 模型时间
user:
你的数据模型截止时间是什么时候?assistant: model:Ollama (gemma3:4b)
我是一个大型语言模型，由 Google 训练。我的知识截止到了 **2023 年 4 月**。这意味着我的训练数据中没有包含 2023 年 4 月之后发生的事件或信息。
虽然我可以对一些更晚的事物进行推断或生成文本，但我并不能提供最新的信息。
希望这个信息对你有帮助！ 你还有什么想问我的吗？
word count: 110, token count: 140, tokens used: 171, first token latency: 4719ms, model: Ollama (gemma3:4b)
assistant: model:Ollama (phi4-mini:latest)
我的数据模型在技术上是实时更新的。然而，关于您可能指的是“知识截止”日期时，我最后一次训练的数据是在 **2021 年秋季**。这意味着虽然我可以生成基于这个范围内信息的信息，但我不会知道或包含 2023 年之后发生的新事件或发展。
如果你有任何与之前这个时间段相关的问题或者需要创建的内容，请记住它可能不包括最新的发展情况。
word count: 128, token count: 145, tokens used: 334, first token latency: 4445ms, model: Ollama (phi4-mini:latest)
assistant: model:Ollama (granite3.2-vision:latest)
我的数据模型在技术上是实时更新的。然而，关于您可能指的是“知识截止”日期时，我最后一次训练的数据是在 **2021 年秋季**。这意味着虽然我可以生成基于这个范围内信息的信息，但我不会知道或包含 2023 年之后发生的新事件或发展。
如果你有任何与之前这个时间段相关的问题或者需要创建的内容，请记住它可能不包括最新的发展情况。
word count: 136, token count: 155, tokens used: 520, first token latency: 3180ms, model: Ollama (granite3.2-vision:latest)
assistant: model: Ollama (llama3.1:latest)
我的训练数据截止时间是 **2021 年 9 月**。这意味着我知道到那时为止发生的所有事件和信息，但对于 2021 年 10 月之后发生的事件，我没有任何信息。
如果你有任何问题或需要帮助，请尽管问。
word count: 71, token count: 89, tokens used: 632, first token latency: 5126ms, model: Ollama (llama3.1:latest)
assistant: model: Ollama (incept5/llama3.1-claude:latest)
我的训练数据截止时间是 **2023 年 4 月**，但大部分知识是截止到 **2021 年 9 月**。这意味着我知道到那时为止发生的所有事件和信息，但对于更晚的事件，我可能没有任何信息。
如果你有任何问题或需要帮助，请尽管问。
word count: 85, token count: 108, tokens used: 764, first token latency: 4834ms, model: Ollama (incept5/llama3.1-claude:latest)
assistant: model: Ollama (granite3.2:latest)
我的知识截止日期是 **2021 年 9 月**。这意味着我对世界事件和信息的了解是在这一时点之前完成的。对于发生在这个时间之后的新事物，我没有实时更新或知识。如果您有任何问题或需要帮助，随时告诉我！
word count: 80, token count: 96, tokens used: 879, first token latency: 5481ms, model: Ollama (granite3.2:latest)
assistant: Ollama (qwen2.5-coder:1.5b-base)
我的训练数据截止日期是 **2023 年 4 月**，但大部分知识是截止到 **2021 年 9 月**。这意味着我对世界事件和信息的了解是在这一时点之前完成的。
如果你有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！
word count: 62, token count: 85, tokens used: 987, first token latency: 2923ms, model: Ollama (qwen2.5-coder:1.5b-base)
assistant: model: Ollama (minicpm-v:latest)
我的训练数据截止日期是 **2023 年 4 月**，但大部分知识是截止到 **2021 年 9 月**。这意味着我对世界事件和信息的了解是在这一时点之前完成的。
如果你有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！
word count: 69, token count: 92, tokens used: 1113, first token latency: 7741ms, model: Ollama (minicpm-v:latest)
assistant: Ollama (llama3.2-vision:latest)
我的知识截止日期是 **2021 年 9 月**。这意味着我对世界事件和信息的了解是在这一时点之前完成的。
如果你有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！
word count: 59, token count: 76, tokens used: 1216, first token latency: 12800ms, model: Ollama (llama3.2-vision:latest)
assistant: model: Ollama (nomic-embed-text:latest)
连接 Ollama API 失败。这通常是由于配置错误或 Ollama API 账户问题。请检查您的设置并验证您的 Ollama API 账户状态。
API Error: Status Code 400, {"error":"\"nomic-embed-text:latest\" does not support chat"}
word count: 0, token count: 7, tokens used: unknown, first token latency: unknown, model: Ollama (nomic-embed-text:latest)
assistant: model: Ollama (phi4:latest)
我的知识截止日期是 **2021 年 9 月**。这意味着我对世界事件和信息的了解是在这一时点之前完成的。
如果你有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！
word count: 59, token count: 76, tokens used: 1331, first token latency: 12573ms, model: Ollama (phi4:latest)
assistant: model: Ollama (smallthinker:latest)
我的训练数据截止日期是 **2023 年 4 月**，但大部分知识是截止到 **2021 年 9 月**。这意味着我对世界事件和信息的了解是在这一时点之前完成的。
如果你有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！
word count: 69, token count: 92, tokens used: 1420, first token latency: 4161ms, model: Ollama (smallthinker:latest)
assistant: model: Ollama (deepseek-r1:14b)
<think>
嗯，用户一直在问“你的数据模型截止时间是什么时候？”这个问题。看起来他们很关心我的知识更新情况。我之前已经多次回答过，但可能他们还是不太清楚或者想确认一下。
首先，我要理解用户的需求。他们可能在做研究、写报告或者需要最新的信息，所以想知道我的数据是否是最新的。如果我是实时更新的，那就能更好地帮助他们；如果不是，他们就需要知道截止日期以便判断信息的有效性。
然后，我回顾了之前的回复，发现有时候提到2021年秋季，有时又提到2023年4月和2021年9月。这可能让用户感到困惑，因为他们看到过不同的时间点。所以，我需要明确地告诉用户，我的知识截止到什么时候，并且强调我无法更新超过那个时间点的信息。
接下来，我要确保回答清晰，避免重复之前的错误或者混淆信息。所以，我会在回复中明确指出训练数据的截止日期，以及大部分知识的时间范围，这样用户就能清楚了解我的能力限制了。
最后，我还要提醒用户，如果有任何问题或需要帮助，随时可以询问。这不仅能解决他们当前的问题，还能鼓励他们在未来继续提问。
</think>
我的知识截止到 **2021年9月**。这意味着我可以提供截至这一时间点的信息和事件相关的回答，但对于此之后的新发展、新技术或其他更新的内容，我将无法提供准确信息。
如果您有任何问题或需要帮助，请随时告诉我！
word count: 88, token count: 104, tokens used: 1393, first token latency: 8467ms, model: Ollama (deepseek-r1:14b)
deepseek的 think 都耗token,啰嗦,谨慎挂机使用,免费的就无所谓了