Workbuddy怎么用本地模型？用 Ollama + WorkBuddy 真的能跑起来

开源模型端侧部署开源项目本地化运行

2026-06-04 10:23

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AI 速览

介绍使用Ollama在本地部署Qwen3.5和Gemma 4模型，并接入WorkBuddy平台实现离线AI对话的实操教程。核心事实 - 工具组合：Ollama负责本地模型下载与管理，WorkBuddy作为交互前端 - 部署步骤：通过命令行下载量化或完整版模型，在WorkBuddy设置中配置本地接口地址 - 适用场景：适合有硬件基础、追求零成本且无需联网的用户 - 功能特性：支持完全本地运行，不消耗云端积分，保护隐私价值点为希望摆脱云端依赖、降低AI使用成本的用户提供了一套可落地的本地化工作流方案。

想在本地零成本跑 Qwen3.5 和 Gemma 4，其实没那么复杂。用 Ollama 把模型部署起来，再接进 WorkBuddy 里配置一下，基本上三步就能用上完全本地的 AI 对话，不消耗积分、不依赖网络，适合有一定硬件基础的用户折腾。

Workbuddy怎么用本地模型？

第一步：用 Ollama 把模型跑起来

Ollama 是个挺顺手的工具，专门用来下载和管理开源大模型，安装也不麻烦。装好之后菜单栏右上角会出现一个 🦙 图标，说明它已经在后台跑着了。

模型方面有几个选择，按硬件配置来挑就行：

Qwen3.5 4B 量化版（适合普通电脑，显存要求低）：

ollama run qwen3.5:4b-q4_K_M

Qwen3.5 最新版（约 6.6GB，适合配置稍高的机器）：

ollama run qwen3.5:latest

Gemma 4 26B MoE 版（混合专家架构，推理快、显存占用相对低，但整体能力强）：

ollama run gemma4:26b-moe

运行命令之后 Ollama 会自动开始下载，下载完就能在终端里直接跟模型聊了。顺带一提，这些命令也可以直接在 WorkBuddy 对话框里输入运行，不一定非得开终端。

第二步：在 WorkBuddy 里把模型接进去

模型跑起来之后，还得让 WorkBuddy 知道去哪找它。

路径是：WorkBuddy 左侧 → Claw 设置 → 模型 → 添加模型

填写的时候注意几个关键项：模型名称可以自定义，比如写"Qwen3.5 7B (Ollama)"方便识别；接口地址填本地 Ollama 的默认地址就行（一般是 http://localhost:11434）；模型 ID 对应填你刚才运行的那个版本名称。

Gemma 4 同理，再添加一条就好。

第三步：重启验证一下

配置完之后要完全退出 WorkBuddy 再重新打开，新配置才会生效——这个别忘了，有时候改完不重启会发现模型选项没出现。

重启后在模型选择器里应该能看到刚添加的本地模型，选上其中一个开聊，对话内容全程在本地跑，不走网络、不耗积分。

当然如果某些任务需要更强的网络模型，随时切换就行，两边可以混着用。

关于积分消耗，不用太担心

如果用的是联网模型，WorkBuddy 每天正常使用大概 500 积分就够了，用量明细可以在左下角【用户名】→【积分余额】→【用量管理】里看到，挺清楚的。完全离线场景也有对应的功能支持。

三个让 Workbuddy 更好用的小技巧

很多人上来就发"帮我处理好这些表格"这种大而化之的指令，结果 AI 不知道从哪下手，效果自然差。

把任务拆细：像带新人一样，一步步给指令，每一步确认完再推进下一步，成功率高很多。

后台挂起跑：WorkBuddy 是模拟鼠标键盘操作的，跨软件处理大量数据需要时间，不用一直盯着，完成后会自动弹窗通知。

打包成技能：一个流程跑通之后，直接让 AI 把这个流程保存为自定义技能并命名。下次同类任务，发完素材点一下技能就自动运行，不用重复给指令。

举个实际的例子——把视频或网页内容转成可编辑文字稿：

把视频链接发给 AI，指令它整理成详细文稿

完成后到指定文件夹取结果

让 AI 把这个流程保存成"视频内容总结"技能，以后发新链接点技能就行了

本地部署大模型听起来门槛高，但 Ollama + WorkBuddy 这套组合已经把操作路径压得很短了。硬件够用的话，完全可以搭一套自己的本地 AI 工作流，长期用下来比每次依赖云端省心不少。

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