Ollama 仓库拆解：哈希命名的 blobs，和删不干净的残留

一句话总结：Ollama 的模型目录里没有 .gguf 文件，每个文件都以 sha256-<64 位十六进制> 命名；一个 7B 模型对应 1 个 manifest 加 6 个 blob，权重只占其中 4.68GB，剩下 14KB 全是元数据。

本机装了个 qwen2.5:7b，一直想知道它到底把文件存哪了。

ollama list 显示 4.7GB，du 显示 4.36G，两个数不一样，目录里又找不到任何 .gguf。

翻了一遍目录结构，结论是：Ollama 借用的是容器镜像那套存储模型，不是"一个模型一个文件"的直觉。

Ollama 的模型仓库长什么样

四层目录：

~/.ollama/models/
├── blobs/                                   6 个文件，全部无扩展名
├── manifests/registry.ollama.ai/library/qwen2.5/7b    1021 B
├── manifests-v2/ollama.com/                空目录
└── metadata/sha256-2bada8a7...json         4133 B

blobs/ 是实际数据，文件名就是内容哈希。

manifests/ 是按 registry/命名空间/模型名/标签 组织的指针，一个模型一个文件。

manifests-v2/ 是空的，但目录建出来了——说明有个新的 registry 布局正在铺，只是这次安装还没用上。

metadata/ 是按模型 blob 哈希命名的 JSON，存的是 GGUF 头里的键值对。

manifest 是 docker 的格式，不是 Ollama 自己的

打开那个 1021 字节的 manifest，第一行就露了底：

{"schemaVersion":2,
 "mediaType":"application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
 "config":{"mediaType":"application/vnd.docker.container.image.v1+json",
           "digest":"sha256:2f15b321...","size":487},
 "layers":[...]}

schemaVersion: 2 加 docker 的 mediaType，这是 OCI/Docker 镜像清单的格式。Ollama 直接拿来用了。

这个借用很聪明。镜像格式自带"分层 + 内容寻址 + 多架构"三件套，正好对上模型文件的需求：权重是一层、模板是一层、license 是一层，改模板不用重下权重。

图 1：manifest 按 digest 指向 6 个 blob，其中权重占 4.68GB，其余 5 个合计 14,238 B。数据来源：本机 ~/.ollama/models 实测

每个文件都用内容哈希命名，这是 blobs 的去重规则

6 个 blob 的名字都是 sha256- 加 64 位十六进制，没有扩展名。

合计 4,683,088,190 B。

内容哈希命名的好处是自动去重：如果两个模型共用同一个模板，模板那一层在磁盘上只有一份。你下 10 个 Qwen 系模型，模板和 license 大概率只占一份空间。

坏处也在这儿——文件名不告诉你它是什么。想找权重，只能按大小猜；想找模板，只能一个个 cat。

Ollama 显示 4.7GB，磁盘上是 4.36G

两个数是同一个文件，单位不同。

4,683,073,952 字节 = 4.36 GiB = 4.68 GB。ollama list 用十进制（GB），du 用二进制（GiB），差 7.4%。

这个差异在模型下载时会让人误判：以为省下了 300MB，其实一分没省。

顺手算一下量化位宽：4,683,073,952 × 8 / 7.6e9 = 4.93 bit/参数。

config 里 file_type 写的是 Q4_K_M。Q4_K_M 标称的约 4.8 bit，实测 4.93，多出来的部分是嵌入层和输出层用了更高精度。

这个方法可以套到任何 GGUF 上：文件大小除以参数量，4.5 到 5.0 之间是 Q4_K_M，5.5 左右是 Q5，8.5 是 Q8。标称和实测对不上，就是标错了。

config 里的 diff_ids 和 blobs 对不上

config 那个 487 字节的文件，内容是这样的：

{"model_format":"gguf","model_family":"qwen2","model_type":"7.6B",
 "file_type":"Q4_K_M","architecture":"amd64","os":"linux",
 "rootfs":{"type":"layers","diff_ids":[
   "sha256:2bada8a7...","sha256:75357d68...",
   "sha256:9bebd78b...","sha256:832dd9e0..."]}}

diff_ids 列了 4 个哈希，但 blobs/ 目录里只有 6 个文件，其中 2 个（75357d68、9bebd78b）在磁盘上不存在。

原因在 docker 的语义里：diff_ids 存的是解压后层的摘要，layers[].digest 存的是压缩包的摘要。Ollama 对 GGUF 不做压缩，所以这两个哈希是同一份内容的两种计算口径——一个算的是"文件字节"，一个算的是"层内容"。

这两套哈希不能互相查。拿着 diff_ids 去 blobs/ 里找文件，会以为文件丢了。

metadata 目录是 GGUF 头的缓存

metadata/sha256-<权重blob哈希>.json，4133 字节，三个顶层键：ollama_version、kv、omitted。

kv 里有 31 条，是 GGUF 头的键值对：

• general.architecture = qwen2
• general.file_type = 15（数字编码，15 对应 Q4_K_M）
• general.size_label = 7B
• general.basename = Qwen2.5
• general.base_model.0.repo_url = huggingface 链接

这些信息本来就在 GGUF 头里。Ollama 单独抽出来存一份，是为了不用读 4.68GB 的文件就能回答"这模型是什么架构、什么量化"。

omitted 这个键有意思——列的是被丢掉的元数据项。大模型动辄几十条 GGUF KV，全存下来占地方，所以只留常用的。

这和我们上一篇解析 safetensors 头部是同一个思路：把"文件里是什么"和"文件多大"分开处理。

坑清单

1. 手动删 manifest，blob 不会跟着删。

ollama rm 会同时清掉 manifest 和不再被引用的 blob。但如果直接 rm 掉 manifests 下的文件，blobs 里的 4.68GB 就成了孤儿——ollama list 看不到它，du 还在算它。

想清干净得自己扫：列出所有 manifest 引用的 digest，和 blobs 目录做差集。

2. 同名不同量化会各占一份权重。

qwen2.5:7b 和 qwen2.5:7b-instruct-q8_0 的模板、license 哈希相同，只占一份；权重哈希不同，各占一份。所以删一个模型省下的空间，通常等于它的权重大小，不是整个目录的百分比。

3. 拷贝模型目录要连 manifests 一起拷。

只拷 blobs/ 过去，Ollama 认不出来——它先读 manifest，再按 digest 找 blob。反过来只拷 manifests，全部报"文件不存在"。

4. 路径里的大小写和空格会出问题。

manifest 路径是 registry.ollama.ai/library/模型名/标签，模型名带斜杠的（比如 library/qwen2.5-coder）会多一层目录。写脚本遍历时按 manifests/**/* 收，别按固定层级拼。

结语

Ollama 这套设计里最值得学的是"借用容器镜像格式"这个决定。

它省掉了一整套版本管理和分发协议，代价是概念上多绕一层：用户以为在管"模型"，实际在管"镜像"。

理解了这一层，很多行为就顺了——为什么改个模板不用重下权重（分层）、为什么两个模型能共用空间（内容寻址）、为什么删不干净（引用计数要靠程序维护，不是文件系统的事）。

顺带说一句，manifests-v2 那个空目录说明这套布局还要变。现在写的脚本，明年可能要改。

参考资料

• Qwen2.5 7B Instruct 模型页（Hugging Face）
• safetensors 头部逆向：21MB 的 JSON 能看出量化位宽