零成本养虾，在本地零成本部署 Qwen3.5 和 Gemma 4 大模型，并将其连接到 WorkBuddy 中使用，主要分为三个步骤：首先使用 Ollama 部署模型，然后在 WorkBuddy 中配置自定义模型，最后进行连接验证。

🦙 第一步：使用 Ollama 部署本地模型

Ollama 是一个便捷的工具，可以帮你轻松下载、管理和运行开源大模型。

1. 安装 Ollama，安装教程可以看上篇教程。也可以直接在WorkBuddy 对话框输入

2. 

• 安装成功后，菜单栏右上角会出现一个 🦙 图标，表示 Ollama 已在后台运行。

4. 下载并运行模型

• 运行 Qwen3.5 (7B 版本)：适合大多数电脑，对硬件要求相对较低。

• ollama  run qwen3.5:4b-q4_K_M
  

• ****运行ollama run qwen3.5（9B版本)：约 6.6GB，适合高配电脑，对硬件要求相对较高。

  ollama run qwen3.5:latest
  

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• 运行 Gemma 4 (26B MoE 版本)：这是一个混合专家（MoE）模型，推理速度更快，显存占用更低，但整体性能强大。

  ollama run gemma4:26b-moe
  

- 在终端中，你可以根据需求选择并运行模型。如果没有成功可以多重复几次。

• 运行命令（同样可以直接在WorkBuddy对话框输入运行）时，Ollama 会自动下载模型文件。下载完成后，你就可以在终端里直接与模型对话了。完成后记得在这里，是模型的选项：

⚙️ 第二步：在 WorkBuddy 中配置自定义模型

模型部署好后，需要告诉 WorkBuddy 如何找到它。

WorkBuddy左侧-claw设置-模型-添加模型

• 关键配置说明：

✅ 第三步：重启并验证

1. 重启 WorkBuddy

• 完全退出 WorkBuddy 应用，然后重新启动它，以使新的配置生效。

3. 选择模型

• 重启后，在 WorkBuddy 的模型选择器中，你应该能看到刚刚添加的 “
• Qwen3.5 7B (Ollama)” 和 “Gemma 4 26B (Ollama)” 选项。
• 选择其中一个，即可开始零成本、完全本地的 AI 对话。同时，在需要的时候你也可以切换网络模型。

对话验证一下。

💡 补充：关于完全离线和联网使用

如果你希望在完全断网的环境下使用，WorkBuddy 也提供了相应功能。关于积分的消耗，大家也不用担心，很省的，每天敞开了用，大概 500 积分足够用了，具体的积分消耗也可以通过 WorkBuddy 左下角【用户名】-【积分余额】-【用量管理】看到。