WorkBuddy 积分总不够用?教你接入本地模型或第三方模型,一分钱不花!
用过 WorkBuddy 的兄弟都知道,这工具确实好使,但有个让人头疼的问题:内置模型太吃积分了。
免费额度用完,或者签到攒的那点积分,稍微高频办公一下,分分钟见底。
长期用下来,也是一笔不小的开销。
别急,今天星哥就给大家出一期保姆级教程。
从安装 Ollama、下载 Gemma 4,到在 WorkBuddy 里接入自定义模型,全程走一遍。
或者使用第三方的api,例如agnes-ai、英伟达,如果你有购买其他平台的token plan也可以接入到workbuddy中来。
重点是:全程不花一分钱,绝对不扣 WorkBuddy 积分!
![]()
实操教程:四步实现“积分自由”
废话不多说,直接上干货。跟着星哥一步步来。
第一步:安装 Ollama
Ollama 是目前本地跑大模型最简单、最稳的工具,Mac、Windows、Linux 全平台通吃。
Mac 用户:
打开终端,直接敲命令:
brew install ollama(没装 Homebrew 的兄弟,先去装个 Homebrew,或者直接去 Ollama 官网下载 Mac 安装包,拖进应用程序文件夹就行。)
Windows 用户:
1. 去 Ollama 官网下载 Windows 安装包。
2. 双击一路下一步,系统会自动配好环境。
终端里跑一下官方一键脚本:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh装完之后,在终端输入ollama --version,能正常显示版本号,就说明安装成功了。
C:\Users\Administrator> ollama --version
ollama version is 0.32.15第二步:下载 Gemma 4 模型模型不是越大越好,得看你电脑的显存。
星哥给大家个建议:
•8GB 以下内存:老老实实用2B版本。
•16GB 内存:推荐4B版本,速度和效果最均衡。
•32GB 及以上:直接上27B版本,体验接近顶级付费模型。
这里我们以 2B 版本为例,在终端输入:
ollama run gemma4:e2b(注:首次运行会自动下载模型文件,大概几个 G,耐心等一会儿。)
下载完会自动进入对话界面,你随便问句话,它能回复就说明跑起来了。输入/bye退出对话,回到正常终端。
第三步:启动 Ollama 本地服务
Ollama 需要在后台跑一个 API 服务,WorkBuddy 才能调用它。
在终端输入:
ollama serve注意:启动成功后,千万别关这个终端窗口!保持它在后台运行。
这时候,打开浏览器,访问http://localhost:11434,如果页面显示Ollama is running,说明服务稳了。
[此处可插入 Ollama is running 网页截图]第四步:在 WorkBuddy 中配置自定义模型
重头戏来了,把本地模型接进 WorkBuddy。
1. 找入口
打开 WorkBuddy,点左下角的设置图标,找到「自定义模型」。
![]()
2. 填信息(划重点)
点击添加模型,按下面的内容填:
•模型类型:选
OpenAI 兼容•模型名称:随便起,比如
Gemma4-本地•接口地址:填
http://localhost:11434/v1(注意:末尾必须带/v1,这是很多新手踩坑的地方!)•API Key:随便填个字符串,比如
ollama(本地模型不校验这个)•模型 ID:填
gemma4:e2b(必须和你刚才下载的模型名字一模一样)
由于我的ollama跟workbuddy不在同一台机器上,ollama地址是内网地址
![]()
3. 切换使用
配置好后,回到 WorkBuddy 主界面,在模型下拉列表里选中你刚加的Gemma4-本地。
发条消息测试一下,能秒回,就大功告成了!
![]()
接入agnes-ai 1.申请apikey
省略
2.workbuddy中填写自定义模型![]()
3.测试
星哥的真实体验 & 适用场景
这套配置弄好后,星哥自己深度用了一下 2B 版本,说点大实话:
优点很明显:
• 日常问答、写写文案、生成点基础代码,非常流畅。
• 本地运行没有网络延迟,响应速度比云端 API 还快。
• 256K 上下文不是盖的,几十页的 PDF 扔进去分析,毫无压力。
•最爽的是一分钱不花,没有 Token 限制,彻底告别积分焦虑。
当然,也有局限:
毕竟是小参数本地模型,它的综合逻辑推理能力,跟 GPT-4o、Claude 这种顶级付费模型比,还是有差距的。
中文理解偶尔会有点生硬,但日常办公绝对够用了。
这套方案特别适合以下兄弟:
1.白嫖党:不想买积分,想长期免费用 WorkBuddy。
2.隐私敏感者:处理公司机密、个人私密数据,不想上传到云端。
3.硬件玩家:电脑配置 16G 以上,想折腾一下本地 AI。
最后,星哥给大家总结了几个容易踩坑的地方,遇到问题先对照着查:
Q1:WorkBuddy 提示连接失败?
去检查 Ollama 服务有没有启动;看看 API 地址末尾是不是忘了加/v1;再核对一下模型 ID 拼写有没有错。
Q2:模型运行卡顿、回复慢?
大概率是内存不够或者后台占了太多资源。关掉其他吃内存的软件,如果还是卡,建议换成更小的 2B 版本。
Q3:模型下载速度太慢?
国内网络环境你懂的,可以去搜一下“Ollama 国内镜像源”,配置一下环境变量再下载。
Q4:提示端口被占用?
11434 端口被其他程序占了。去任务管理器(或终端)里把占用该端口的程序杀掉,再重启 Ollama。
其实本地部署大模型并没有想象中那么复杂,只要理清了步骤,几分钟就能搞定。
用 Gemma 4 搭配 WorkBuddy,不仅省了真金白银,还能数据不出本地,安全感拉满。
今天这篇干货,建议大家先收藏,再实操,免得用的时候找不到。
如果你在配置过程中遇到任何问题,或者有其他好玩的 AI 折腾技巧,欢迎在评论区留言,星哥看到都会回。
觉得文章有用的话,别忘了给星哥点个「赞」和「在看」,分享给身边需要的朋友!我们下期见!
特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.