Mengenal Model AI di Ollama: Jenis dan Fungsinya

Awal Mula: Apa Itu Model AI?

Ketika kita berbicara tentang AI (Artificial Intelligence), yang sebenarnya kita gunakan adalah sebuah model AI.
Model AI adalah “otak” yang sudah dilatih dengan data agar bisa memahami bahasa, menjawab pertanyaan, membuat teks, bahkan membantu berpikir.

Setiap model punya karakteristik dan kegunaan berbeda. Ada yang cepat dan ringan, ada yang pintar menganalisis data, ada juga yang cocok untuk riset.

Nah, melalui Ollama, kita bisa mencoba berbagai model AI secara lokal di komputer, tanpa harus berlangganan layanan cloud.

Jenis Model yang Populer di Ollama

Berikut beberapa model AI yang tersedia di Ollama beserta fungsinya:

1. LLaMA (Meta AI)

• Dikembangkan oleh Meta (Facebook).
• Cocok untuk percakapan umum, menulis teks, atau membantu pekerjaan sehari-hari.
• Versinya ada LLaMA 2, bahkan kini LLaMA 3 yang lebih pintar.

Kegunaan: Alternatif open source dari ChatGPT, bisa untuk asisten pribadi atau chatbot umum.

2. Mistral

• Model open source dari perusahaan Mistral AI.
• Dikenal ringan, cepat, tapi tetap cerdas.
• Cocok untuk perangkat dengan spesifikasi menengah.

Kegunaan: Menjawab pertanyaan, menulis, dan bisa dipakai di aplikasi real-time karena performanya stabil.

3. Gemma (Google)

• Model keluaran Google.
• Fokus pada efisiensi dan ramah untuk eksperimen.
• Mudah dijalankan di perangkat dengan RAM terbatas.

Kegunaan: Belajar AI, membuat bot ringan, atau dipakai untuk aplikasi sederhana.

4. Phi (Microsoft)

• Model kecil tapi sangat efisien.
• Didukung Microsoft untuk eksperimen AI murah dan cepat.

Kegunaan: Cocok untuk chatbot sederhana atau aplikasi edukasi.

5. DeepSeek

• Model terbaru yang populer karena performanya bagus dalam reasoning (penalaran) dan perhitungan logis.
• Bisa dipakai untuk tugas yang butuh analisis lebih dalam, bukan hanya ngobrol ringan.

Kegunaan: Membantu coding, analisis data, atau asisten berpikir logis.

6. Nomic

• Model AI yang fokus pada embeddings (representasi data dalam bentuk angka).
• Embeddings ini dipakai untuk RAG (Retrieval-Augmented Generation), yaitu menghubungkan AI dengan database atau dokumen kita sendiri.

Kegunaan: Cocok untuk membuat AI yang bisa menjawab berdasarkan dokumen internal, misalnya knowledge base perusahaan, catatan pribadi, atau pustaka artikel.

Bagaimana Cara Memilih Model?

• Untuk ngobrol sehari-hari: LLaMA, Mistral.
• Untuk perangkat ringan: Gemma, Phi.
• Untuk analisis logis atau coding: DeepSeek.
• Untuk AI berbasis dokumen: Nomic (embeddings).

Dengan Ollama, kita bebas mencoba semua model itu hanya dengan satu perintah sederhana, misalnya:

ollama run llama2
ollama run mistral
ollama run deepseek