如何在 Ollama 中免费运行 Gemini 3 Pro (2026)

如何免费使用 Ollama 运行 Gemini 3 Pro (2026)

Google 发布了 Gemini 3 Pro 的开放权重，在 AI 社区引起了巨大反响，使其成为本地推理中性能最强的模型之一。结合 Ollama，你可以在自己的硬件上完全免费地运行 Gemini 3 Pro —— 无需 API 密钥，无速率限制，无 Token 费用，且具备完整的数据隐私。

本指南涵盖了完整流程：硬件要求、安装、配置、优化以及实际使用案例。

为什么在本地运行 Gemini 3 Pro？

与使用云端 API 相比，在本地运行模型具有几个显著优势：

零成本： 无 Token 计费，无月度订阅费。
完全隐私： 你的数据永远不会离开你的机器。
无速率限制： 只要硬件允许，可以生成任意数量的 Token。
离线访问： 初始下载完成后，无需互联网连接即可工作。
完全控制： 可自定义参数、系统提示词（System Prompts）和行为。
低延迟： 每次请求无需经由网络往返。

权衡之处在于你需要性能达标的硬件，且本地推理通常比高端 GPU 集群托管的云端推理慢。

硬件要求

Gemini 3 Pro 提供多种量化级别。以下是各级别所需的配置：

量化等级	模型大小	所需 RAM	所需 GPU VRAM	质量影响
Q2_K	~5.5 GB	8 GB	6 GB	明显下降
Q4_K_M	~9.5 GB	12 GB	10 GB	轻微损失，极佳平衡
Q5_K_M	~11 GB	14 GB	12 GB	接近原始质量
Q6_K	~13 GB	16 GB	14 GB	极小损失
Q8_0	~17 GB	20 GB	18 GB	几乎无损
FP16 (完整)	~32 GB	36 GB	34 GB	原始质量

推荐配置：

硬件设备	最佳量化选择	预期速度
MacBook Air M2 (16 GB)	Q4_K_M	~15-20 tokens/sec
MacBook Pro M3 Pro (36 GB)	Q6_K 或 Q8_0	~25-35 tokens/sec
MacBook Pro M4 Max (64 GB)	FP16	~30-40 tokens/sec
RTX 4060 (8 GB)	Q2_K 或 Q4_K_M (部分)	~20-30 tokens/sec
RTX 4070 Ti (12 GB)	Q4_K_M	~35-45 tokens/sec
RTX 4090 (24 GB)	Q6_K	~50-70 tokens/sec
RTX 5090 (32 GB)	Q8_0 或 FP16	~60-80 tokens/sec

Apple Silicon Mac 特别适合本地 LLM 推理，因为其统一内存架构允许 GPU 访问完整系统内存。

第 1 步：安装 Ollama

如果你还没有安装 Ollama：

macOS

brew install ollama

Linux

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows

从 ollama.com 下载安装程序。

验证安装：

ollama --version

第 2 步：拉取 Gemini 3 Pro

从 Ollama 模型库中拉取模型：

# 默认量化 (Q4_K_M - 推荐大多数用户使用)
ollama pull gemini3-pro

# 特定量化变体
ollama pull gemini3-pro:q2_k      # 最小，适合 8 GB RAM
ollama pull gemini3-pro:q4_k_m    # 最佳平衡 (推荐)
ollama pull gemini3-pro:q5_k_m    # 更高质量
ollama pull gemini3-pro:q6_k      # 接近原始
ollama pull gemini3-pro:q8_0      # 量化版中质量最高

下载时间取决于你的网速和所选的量化级别，通常需要几分钟。

验证下载

ollama list

你应该看到类似如下内容：

NAME                    ID            SIZE      MODIFIED
gemini3-pro:latest      a1b2c3d4e5f6  9.5 GB    2 minutes ago

第 3 步：运行 Gemini 3 Pro

交互式对话

启动交互式对话会话：

ollama run gemini3-pro

你会进入一个可以输入消息的提示符界面：

>>> 解释一下 JavaScript 中 async/await 和 Promises 的区别。

在 JavaScript 中，Promises 和 async/await 都是用来处理异步操作的，
但它们在语法和可读性上有所不同...

输入 /bye 退出对话。

单次提示词

在不进入交互模式的情况下获取单次响应：

ollama run gemini3-pro "编写一个 O(n) 时间复杂度内合并两个有序数组的 Python 函数。"

API 访问

Ollama 在 localhost:11434 运行 HTTP API：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemini3-pro",
  "prompt": "编写一个 SQL 查询，在 users 表中查找重复的电子邮件地址。",
  "stream": false
}'

第 4 步：在代码中使用 Gemini 3 Pro

Python (直接调用 API)

import requests

def ask_gemini(prompt: str, system: str = "") -> str:
    response = requests.post(
        "http://localhost:11434/api/chat",
        json={
            "model": "gemini3-pro",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": system},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "stream": False
        }
    )
    return response.json()["message"]["content"]

# 使用示例
result = ask_gemini(
    prompt="为用户注册编写一个带有验证功能的 FastAPI 接口。",
    system="你是一名资深 Python 开发工程师。请使用类型提示（type hints）和 Pydantic 模型。"
)
print(result)

Python (OpenAI SDK 兼容模式)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini3-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个得力的编程助手。"},
        {"role": "user", "content": "为防抖搜索输入编写一个 React hook。"}
    ],
    temperature=0.3
)

print(response.choices[0].message.content)

JavaScript / TypeScript

const response = await fetch("http://localhost:11434/api/chat", {
  method: "POST",
  headers: { "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    model: "gemini3-pro",
    messages: [
      { role: "system", content: "你是一位 TypeScript 专家。" },
      { role: "user", content: "编写一个类型安全的事件触发器类。" }
    ],
    stream: false
  })
});

const data = await response.json();
console.log(data.message.content);

第 5 步：创建自定义 Modelfile

根据你的特定场景自定义 Gemini 3 Pro 的行为：

# 保存为 Modelfile.gemini-dev
FROM gemini3-pro

SYSTEM """
你是一名资深全栈开发工程师。你擅长的领域包括：
- 前端：TypeScript, React, Next.js
- 后端：Python, FastAPI
- 数据库：PostgreSQL
- 部署：Docker 和 Kubernetes

规则：
1. 始终使用 TypeScript (绝不使用纯 JavaScript)
2. 所有代码必须包含错误处理
3. 添加 JSDoc 或 docstring 注释
4. 遵循 SOLID 原则
5. 在建议架构时，解释其利弊
"""

PARAMETER temperature 0.2
PARAMETER top_p 0.9
PARAMETER num_ctx 16384
PARAMETER repeat_penalty 1.1

构建并运行：

ollama create gemini-dev -f Modelfile.gemini-dev
ollama run gemini-dev

第 6 步：性能优化

增加上下文窗口

默认上下文窗口为 4096 tokens。对于大型代码库：

# 设置为 16K 上下文
OLLAMA_NUM_CTX=16384 ollama run gemini3-pro

# 设置为 32K 上下文 (需要更多 RAM)
OLLAMA_NUM_CTX=32768 ollama run gemini3-pro

GPU 层级分配

控制有多少模型层运行在 GPU 而非 CPU 上：

# 强制所有层在 GPU 上运行 (需要足够的 VRAM)
OLLAMA_NUM_GPU=99 ollama run gemini3-pro

# 切分：20 层在 GPU，其余在 CPU
OLLAMA_NUM_GPU=20 ollama run gemini3-pro

# 仅使用 CPU
OLLAMA_NUM_GPU=0 ollama run gemini3-pro

保持模型常驻内存

防止 Ollama 在请求间隔期间卸载模型：

# 保持加载 1 小时
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemini3-pro",
  "keep_alive": "1h"
}'

# 永久保持加载
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemini3-pro",
  "keep_alive": -1
}'

批处理大小调整

在性能较强的硬件上提高吞吐量：

OLLAMA_NUM_BATCH=512 ollama run gemini3-pro

Gemini 3 Pro 与其他本地模型对比

Gemini 3 Pro 与其他可以用 Ollama 运行的模型相比如何？

模型	参数量	HumanEval	MMLU	速度 (Q4, RTX 4090)	最佳应用场景
Gemini 3 Pro	17B	88.2	85.6	~50 tok/s	通用场景、编程
Llama 3.2 (8B)	8B	72.1	73.2	~80 tok/s	快速任务、低资源
Llama 3.1 (70B)	70B	86.8	86.0	~15 tok/s	极致模型质量 (需 48GB+)
Mistral Large	22B	81.5	81.2	~40 tok/s	欧洲语言相关任务
DeepSeek Coder V3	16B	90.1	78.4	~45 tok/s	纯编程任务
Qwen 2.5 (14B)	14B	83.2	82.1	~50 tok/s	多语言、中文支持
Gemma 2 (9B)	9B	75.8	78.5	~70 tok/s	轻量化、Google 生态

Gemini 3 Pro 达到了极佳的平衡：质量优于 7-9B 模型，速度快于 70B 模型，且在编程和通用知识领域的基准测试中极具竞争力。

常见问题排查

问题	解决方案
"out of memory" (内存不足) 错误	使用更小的量化等级 (Q2_K 或 Q4_K_M) 或减小上下文窗口
生成速度慢	确保正在使用 GPU (运行 `ollama ps`)。减小 `num_ctx`。
找不到模型	运行 `ollama pull gemini3-pro` 进行下载
输出乱码	尝试使用更高的量化级别 (Q5_K_M 或 Q6_K)
即使有 GPU，CPU 占用率依然很高	设置 `OLLAMA_NUM_GPU=99` 强制将所有层卸载至 GPU

结语

通过 Ollama 在本地运行 Gemini 3 Pro，你可以完全免费地地访问目前最强大的 AI 模型之一。Google 的模型质量与 Ollama 的简易性相结合，使得本地 LLM 推理在 2026 年即便是在消费级硬件上也能真正投入实用。

对于超出文本生成范围的工作流（如创建 AI 数字人、生成营销视频或产出音频内容），Hypereal AI 提供按需付费的媒体生成服务，可以与你的本地 LLM 环境完美配合。利用 Gemini 3 Pro 处理本地文本智能，通过 Hypereal AI 的 API 处理媒体生成，即可构建一套高性价比的全栈 AI 流程。

如何免费使用 Ollama 运行 Gemini 3 Pro (2026)

本指南涵盖了完整流程：硬件要求、安装、配置、优化以及实际使用案例。

为什么在本地运行 Gemini 3 Pro？

与使用云端 API 相比，在本地运行模型具有几个显著优势：

零成本： 无 Token 计费，无月度订阅费。
完全隐私： 你的数据永远不会离开你的机器。
无速率限制： 只要硬件允许，可以生成任意数量的 Token。
离线访问： 初始下载完成后，无需互联网连接即可工作。
完全控制： 可自定义参数、系统提示词（System Prompts）和行为。
低延迟： 每次请求无需经由网络往返。

权衡之处在于你需要性能达标的硬件，且本地推理通常比高端 GPU 集群托管的云端推理慢。

硬件要求

Gemini 3 Pro 提供多种量化级别。以下是各级别所需的配置：

量化等级	模型大小	所需 RAM	所需 GPU VRAM	质量影响
Q2_K	~5.5 GB	8 GB	6 GB	明显下降
Q4_K_M	~9.5 GB	12 GB	10 GB	轻微损失，极佳平衡
Q5_K_M	~11 GB	14 GB	12 GB	接近原始质量
Q6_K	~13 GB	16 GB	14 GB	极小损失
Q8_0	~17 GB	20 GB	18 GB	几乎无损
FP16 (完整)	~32 GB	36 GB	34 GB	原始质量

推荐配置：

硬件设备	最佳量化选择	预期速度
MacBook Air M2 (16 GB)	Q4_K_M	~15-20 tokens/sec
MacBook Pro M3 Pro (36 GB)	Q6_K 或 Q8_0	~25-35 tokens/sec
MacBook Pro M4 Max (64 GB)	FP16	~30-40 tokens/sec
RTX 4060 (8 GB)	Q2_K 或 Q4_K_M (部分)	~20-30 tokens/sec
RTX 4070 Ti (12 GB)	Q4_K_M	~35-45 tokens/sec
RTX 4090 (24 GB)	Q6_K	~50-70 tokens/sec
RTX 5090 (32 GB)	Q8_0 或 FP16	~60-80 tokens/sec

Apple Silicon Mac 特别适合本地 LLM 推理，因为其统一内存架构允许 GPU 访问完整系统内存。

第 1 步：安装 Ollama

如果你还没有安装 Ollama：

macOS

brew install ollama

Linux

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows

从 ollama.com 下载安装程序。

验证安装：

ollama --version

第 2 步：拉取 Gemini 3 Pro

从 Ollama 模型库中拉取模型：

# 默认量化 (Q4_K_M - 推荐大多数用户使用)
ollama pull gemini3-pro

# 特定量化变体
ollama pull gemini3-pro:q2_k      # 最小，适合 8 GB RAM
ollama pull gemini3-pro:q4_k_m    # 最佳平衡 (推荐)
ollama pull gemini3-pro:q5_k_m    # 更高质量
ollama pull gemini3-pro:q6_k      # 接近原始
ollama pull gemini3-pro:q8_0      # 量化版中质量最高

下载时间取决于你的网速和所选的量化级别，通常需要几分钟。

验证下载

ollama list

你应该看到类似如下内容：

NAME                    ID            SIZE      MODIFIED
gemini3-pro:latest      a1b2c3d4e5f6  9.5 GB    2 minutes ago

第 3 步：运行 Gemini 3 Pro

交互式对话

启动交互式对话会话：

ollama run gemini3-pro

你会进入一个可以输入消息的提示符界面：

>>> 解释一下 JavaScript 中 async/await 和 Promises 的区别。

在 JavaScript 中，Promises 和 async/await 都是用来处理异步操作的，
但它们在语法和可读性上有所不同...

输入 /bye 退出对话。

单次提示词

在不进入交互模式的情况下获取单次响应：

ollama run gemini3-pro "编写一个 O(n) 时间复杂度内合并两个有序数组的 Python 函数。"

API 访问

Ollama 在 localhost:11434 运行 HTTP API：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemini3-pro",
  "prompt": "编写一个 SQL 查询，在 users 表中查找重复的电子邮件地址。",
  "stream": false
}'

第 4 步：在代码中使用 Gemini 3 Pro

Python (直接调用 API)

import requests

def ask_gemini(prompt: str, system: str = "") -> str:
    response = requests.post(
        "http://localhost:11434/api/chat",
        json={
            "model": "gemini3-pro",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": system},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "stream": False
        }
    )
    return response.json()["message"]["content"]

# 使用示例
result = ask_gemini(
    prompt="为用户注册编写一个带有验证功能的 FastAPI 接口。",
    system="你是一名资深 Python 开发工程师。请使用类型提示（type hints）和 Pydantic 模型。"
)
print(result)

Python (OpenAI SDK 兼容模式)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini3-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个得力的编程助手。"},
        {"role": "user", "content": "为防抖搜索输入编写一个 React hook。"}
    ],
    temperature=0.3
)

print(response.choices[0].message.content)

JavaScript / TypeScript

const response = await fetch("http://localhost:11434/api/chat", {
  method: "POST",
  headers: { "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    model: "gemini3-pro",
    messages: [
      { role: "system", content: "你是一位 TypeScript 专家。" },
      { role: "user", content: "编写一个类型安全的事件触发器类。" }
    ],
    stream: false
  })
});

const data = await response.json();
console.log(data.message.content);

第 5 步：创建自定义 Modelfile

根据你的特定场景自定义 Gemini 3 Pro 的行为：

# 保存为 Modelfile.gemini-dev
FROM gemini3-pro

SYSTEM """
你是一名资深全栈开发工程师。你擅长的领域包括：
- 前端：TypeScript, React, Next.js
- 后端：Python, FastAPI
- 数据库：PostgreSQL
- 部署：Docker 和 Kubernetes

规则：
1. 始终使用 TypeScript (绝不使用纯 JavaScript)
2. 所有代码必须包含错误处理
3. 添加 JSDoc 或 docstring 注释
4. 遵循 SOLID 原则
5. 在建议架构时，解释其利弊
"""

PARAMETER temperature 0.2
PARAMETER top_p 0.9
PARAMETER num_ctx 16384
PARAMETER repeat_penalty 1.1

构建并运行：

ollama create gemini-dev -f Modelfile.gemini-dev
ollama run gemini-dev

第 6 步：性能优化

增加上下文窗口

默认上下文窗口为 4096 tokens。对于大型代码库：

# 设置为 16K 上下文
OLLAMA_NUM_CTX=16384 ollama run gemini3-pro

# 设置为 32K 上下文 (需要更多 RAM)
OLLAMA_NUM_CTX=32768 ollama run gemini3-pro

GPU 层级分配

控制有多少模型层运行在 GPU 而非 CPU 上：

# 强制所有层在 GPU 上运行 (需要足够的 VRAM)
OLLAMA_NUM_GPU=99 ollama run gemini3-pro

# 切分：20 层在 GPU，其余在 CPU
OLLAMA_NUM_GPU=20 ollama run gemini3-pro

# 仅使用 CPU
OLLAMA_NUM_GPU=0 ollama run gemini3-pro

保持模型常驻内存

防止 Ollama 在请求间隔期间卸载模型：

# 保持加载 1 小时
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemini3-pro",
  "keep_alive": "1h"
}'

# 永久保持加载
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemini3-pro",
  "keep_alive": -1
}'

批处理大小调整

在性能较强的硬件上提高吞吐量：

OLLAMA_NUM_BATCH=512 ollama run gemini3-pro

Gemini 3 Pro 与其他本地模型对比

Gemini 3 Pro 与其他可以用 Ollama 运行的模型相比如何？

模型	参数量	HumanEval	MMLU	速度 (Q4, RTX 4090)	最佳应用场景
Gemini 3 Pro	17B	88.2	85.6	~50 tok/s	通用场景、编程
Llama 3.2 (8B)	8B	72.1	73.2	~80 tok/s	快速任务、低资源
Llama 3.1 (70B)	70B	86.8	86.0	~15 tok/s	极致模型质量 (需 48GB+)
Mistral Large	22B	81.5	81.2	~40 tok/s	欧洲语言相关任务
DeepSeek Coder V3	16B	90.1	78.4	~45 tok/s	纯编程任务
Qwen 2.5 (14B)	14B	83.2	82.1	~50 tok/s	多语言、中文支持
Gemma 2 (9B)	9B	75.8	78.5	~70 tok/s	轻量化、Google 生态

Gemini 3 Pro 达到了极佳的平衡：质量优于 7-9B 模型，速度快于 70B 模型，且在编程和通用知识领域的基准测试中极具竞争力。

常见问题排查

问题	解决方案
"out of memory" (内存不足) 错误	使用更小的量化等级 (Q2_K 或 Q4_K_M) 或减小上下文窗口
生成速度慢	确保正在使用 GPU (运行 `ollama ps`)。减小 `num_ctx`。
找不到模型	运行 `ollama pull gemini3-pro` 进行下载
输出乱码	尝试使用更高的量化级别 (Q5_K_M 或 Q6_K)
即使有 GPU，CPU 占用率依然很高	设置 `OLLAMA_NUM_GPU=99` 强制将所有层卸载至 GPU

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Linux

Windows

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单次提示词

API 访问

第 4 步：在代码中使用 Gemini 3 Pro

Python (直接调用 API)

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第 6 步：性能优化

增加上下文窗口

GPU 层级分配

保持模型常驻内存

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常见问题排查

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第 3 步：运行 Gemini 3 Pro

交互式对话

单次提示词

API 访问

第 4 步：在代码中使用 Gemini 3 Pro

Python (直接调用 API)

Python (OpenAI SDK 兼容模式)

JavaScript / TypeScript

第 5 步：创建自定义 Modelfile

第 6 步：性能优化

增加上下文窗口

GPU 层级分配

保持模型常驻内存

批处理大小调整

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