Errores Ollama llama.cpp: tabla rápida con el mensaje exacto y la solución (2026)
Una tabla rápida con los mensajes de error de Ollama y llama.cpp, agrupados por descarga, carga y arranque: el texto exacto, la causa probable, si lo probamos y el enlace a la guía completa.
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Aquí reunimos los errores Ollama llama.cpp sobre los que tenemos una guía completa, agrupados según dónde aparecen: al descargar un modelo en Ollama, al cargarlo o ejecutarlo, y al arrancar llama.cpp. Busca el mensaje exacto, lee la causa probable y abre la guía para arreglarlo. En la columna «Base», «Probado» significa que la guía muestra una salida que obtuvimos en nuestra máquina; el resto se apoya en la documentación oficial o en issues de GitHub.
Errores de Ollama al descargar un modelo
| Mensaje de error | Causa probable | Base | Guía completa |
|---|---|---|---|
Error: pull model manifest: 412: The model you are attempting to pull requires a newer version of Ollama. | Tu Ollama es más antiguo de lo que pide el modelo. Actualiza y comprueba con ollama -v. | Probado (0.40.8 frente a 0.40.12) | Cómo arreglar el 412 |
... requires a newer version of Ollama that may be in pre-release | El modelo necesita una versión previa, así que el instalador estable más reciente todavía no basta. | Issue de GitHub | Instalar una versión previa |
Error: this model requires MLX support, but the MLX runtime is not available | Por ahora este modelo solo funciona en hardware de Apple. Las notas de la versión dicen que el soporte para Linux y Windows llegará pronto. | Probado en Linux | Errores que se parecen al 412 |
redirect target not allowed: … resolves to non-public 198.18.x.x | El DNS resuelve el servidor de descarga a una IP privada o reservada, por ejemplo con un proxy en modo fake-IP. Es un problema de red, no de versión. | Probado, más un issue de GitHub | Arreglar el DNS |
Error: pull model manifest: file does not exist | El registro no tiene ningún modelo con ese nombre. En nuestra prueba era un modelo creado solo en local. | Probado | Salida de nuestra prueba |
Errores de Ollama al cargar o ejecutar un modelo
| Mensaje de error | Causa probable | Base | Guía completa |
|---|---|---|---|
error loading model: unknown model architecture: 'lfm3' | El GGUF usa una arquitectura que el llama.cpp incluido en tu Ollama aún no conoce. Actualiza Ollama o ejecuta el archivo con un llama.cpp más nuevo. | Probado (GGUF de LFM3 en 0.40.12) | Arreglar unknown model architecture |
Error: 500 Internal Server Error: model requires more system memory (14.0 GiB) than is available (10.3 GiB) | La estimación de Ollama (pesos más la caché KV del contexto) supera la RAM libre más el swap libre. El contexto es lo que más pesa: el mismo qwen2.5:14b se estima en 8,7 GiB con num_ctx 4096 y en 14,0 GiB con 32768. | Probado (0.24.0, 15,6 GiB de RAM) | 6 soluciones para model requires more system memory |
'nimble:latest' was downloaded in a format that is no longer supported. To re-download, run 'ollama pull nimble:latest' | Desde la 0.40.4, un modelo de decisión necesita el metadato decision.type. Volver a descargarlo arregla los modelos oficiales; un GGUF de terceros sin ese campo no se arregla así. | Probado en 0.40.12 | Arreglar el error de formato |
model "smoltest" is not a llama.cpp decision model | El modelo no tiene ni el metadato decision.type ni la capacidad de decisión, así que Ollama rechaza la petición. | Probado | Por qué pasa |
Errores de llama.cpp al arrancar
| Mensaje de error | Causa probable | Base | Guía completa |
|---|---|---|---|
error: --model or -hf is required (en versiones antiguas: error: --model is required) | Arrancaste llama-cli sin modelo. Añade -m /ruta/al/modelo.gguf o -hf usuario/repo:quant. | Probado (build 11963) | Arreglar –model or -hf |
error while handling argument "-m": expected value for argument | Pusiste -m pero la ruta que sigue está vacía, a menudo porque una variable de la shell no está definida. | Probado | Salida de nuestra prueba |
model name is missing from the request | llama-server arrancó sin modelo, así que funciona en modo router y cada petición a la API debe indicar un model. | Documentación del servidor de llama.cpp | El modo router de llama-server |
Errores Ollama llama.cpp que puedes evitar antes de descargar
Algunos de estos errores empiezan con un modelo demasiado nuevo o demasiado grande para tu equipo. Antes de una descarga grande, mira las notas en la página de versiones de Ollama y calcula la memoria que necesitas.
Muchos errores de carga y sesiones que olvidan lo anterior vienen de la ventana de contexto. En nuestra guía de longitud de contexto en Ollama verás el valor por defecto de 4096, cinco formas de cambiar num_ctx y cuál gana cuando hay varias, probado en 0.40.13.
- Nuestra calculadora de VRAM estima cuánta memoria de GPU necesita un modelo según su tamaño, la cuantización y el contexto.
- Nuestra guía de los mejores LLM locales indica qué modelos probar primero con 8 GB, 12 GB o más memoria.
- Para los mensajes de la API de OpenAI, ChatGPT y Codex, mira nuestra tabla de errores OpenAI Codex.