Ollama Gemma 3: lokal pullen und starten

TL;DR

Ollama Gemma 3 ist der Bibliotheks-Tag gemma3, nicht Gemma 4, nicht Gemma 2 und nicht gemma3n. Die Ollama-Bibliothek startet mit ollama run gemma3. Das Default-Tag gemma3:latest ist laut Tag-Seite identisch mit gemma3:4b (Digest 68ceab7e468a, Artefakt 3,4 GB, Kontext 128K, Text und Bild). Die Familie reicht von gemma3:270m (292 MB, Digest e7d36fb2c3b3, 32K, nur Text) bis gemma3:27b (17 GB, Digest 6be2e2ba6843, 128K, Text und Bild). Die Bibliothek zählt 41,4 Mio. Downloads und 29 Tags. Die Readme nennt Ollama 0.6 oder neuer, mehr als 140 Sprachen und verweist auf die Gemma Terms of Use. Die Chat-API liegt auf http://localhost:11434/api/chat. Gelesen in Bibliothek, Tags, Übersicht und Chat-Doku am 2026-10-25. Kein Ranking, kein Kaufguide.

Modell-Tag, nicht Gemma 4 und nicht Produktfamilie

IT-Leiter suchen „ollama gemma3“, wenn sie den Tag gemma3 ziehen und lokal starten — nicht, wenn sie Gemma 4 an die GPU koppeln. Die Gemma-4-Varianten bleiben Gemma 4 mit Ollama. Der Vorgänger ohne diesen Pull-Befehl bleibt Gemma 2 27B auf eigenem Server. Die allgemeine Modellwahl bleibt Ollama Models.

Die Engine kommt von Ollama Download oder dem Linux-Dienst. Port und Bind-Adresse bleiben 11434. Der Python-Client spricht dieselbe API, beschrieben in Ollama Python.

Start: ollama run gemma3

Die Bibliotheksseite, erster Befehl:

ollama run gemma3

Das zieht gemma3:latest und öffnet die Chat-Sitzung. Die Tag-Seite setzt latest auf denselben Digest wie gemma3:4b. Ein festes Tag setzen Sie per Suffix, zum Beispiel gemma3:12b. Vor dem Pull die aktuelle Liste auf der Tag-Seite prüfen. Die Readme verlangt Ollama 0.6 oder neuer.

Nur ziehen, ohne Sitzung:

ollama pull gemma3

Ohne laufenden Server antwortet der Client nicht. Unter systemd ist das die Unit aus Ollama Service.

Welche Tags die Bibliothek führt

Stand 2026-10-25 auf ollama.com/library/gemma3 und der Tag-Seite. Größen sind Artefaktgrößen der Bibliothek, kein freier GPU-Speicher. Die Readme teilt die Familie in Text (270M, 1B) und multimodal mit Bild (4B, 12B, 27B).

Die übrigen der 29 Tags sind weitere Quantisierungen und QAT-Varianten derselben Familie, keine zweite Runtime. Die Übersicht markiert den Eintrag mit vision.

Die Readme beschreibt Gemma 3 als multimodale Familie von Google (Text und Bild, 128K Kontext, über 140 Sprachen) in den Größen 270M, 1B, 4B, 12B und 27B. Das ist die Herstellerbeschreibung in der Bibliothek, keine eigene Messung.

Hardware-Optionen bleiben im KI-Server Hardware-Guide. Hier geht es nur um den Modell-Tag auf einem bereits laufenden Ollama.

Was dieser Tag nicht ist

Ein anderer Bibliotheks-Eintrag ist gemma4 (27,8 Mio. Downloads in der Übersicht, eigene Varianten E2B bis 31B). gemma2 ist die Vorgängerfamilie (35,6 Mio.). gemma3n ist der Geräte-Eintrag (2,4 Mio., E2B/E4B). llava (15,2 Mio.) und llama3.2-vision (5,5 Mio.) sind getrennte Vision-Einträge. Dieser Text behandelt nur gemma3.

Lizenz laut Bibliothek: Verweis auf die Gemma Terms of Use. Vor dem Einsatz die aktuelle Lizenzzeile auf der Bibliotheksseite prüfen.

Chat-API auf Port 11434

Die Bibliothek zeigt denselben Host wie die Ollama-Chat-Doku (http://localhost:11434). Beispiel der Bibliotheksseite:

curl http://localhost:11434/api/chat \
  -d '{
    "model": "gemma3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Die OpenAPI der Chat-Route bestätigt Server http://localhost:11434 und POST /api/chat. Für multimodale Modelle listet die Chat-Doku optional images als Base64-Liste im Nachrichtenobjekt. Die Tags gemma3:4b, gemma3:12b und gemma3:27b führen Text und Bild. Python-Paket laut Bibliothek:

from ollama import chat

response = chat(
    model='gemma3',
    messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}],
)
print(response.message.content)

Läuft Ollama im Container, zeigt der Host auf das gemappte 11434, siehe Ollama Docker.

Häufige Fragen

Ist gemma3 dasselbe wie gemma4, gemma2 oder gemma3n?

Nein. Die Bibliothek führt gemma3 als eigene Familie (270M bis 27B). gemma4, gemma2 und gemma3n sind getrennte Einträge. Dieser Text behandelt nur gemma3.

Reicht ollama pull ohne run?

ollama run zieht und startet. ollama pull zieht nur. Die Bibliotheksbeispiele für Chat und CLI bleiben ollama run gemma3.

Warum antwortet die API leer?

Zuerst Serve und Tag prüfen (ollama list, ollama ps). Der Port bleibt 11434, beschrieben in Ollama Port 11434. Ohne laufenden Server liefert der Client keinen stillen Fallback. Die Readme verlangt Ollama 0.6 oder neuer.

Brauche ich Docker extra?

Nein für den Desktop- oder Linux-Dienst. Läuft Ollama im Container, zeigt der Host auf das gemappte 11434, siehe Ollama Docker.

Ist das ein zweiter Hardware-Kaufguide?

Nein. Hardware-Optionen bleiben im KI-Server Hardware-Guide. Hier geht es nur um den Modell-Tag auf einem bereits laufenden Ollama.

Fazit

„Ollama Gemma 3“ ist der Pull- und Start-Pfad: ollama run gemma3, Tag mit Suffix (:4b, :12b, :27b), Serve dauerhaft, Chat nativ auf /api/chat. Größen stammen aus der Bibliothek, nicht aus einer eigenen VRAM-Rechnung. Kein Ranking, keine Preise.