要点速览
- 模型层可换：云端 API 与本地 Ollama / vLLM 都能配。
- 可按角色 / 对话类型分配——敏感的走本地，复杂的走云端。
- 全部换本地 + 关闭外部同步即可完全离线。
第一步：配置云端模型 API
在设置里填入云端模型的 API key（如 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek）。云端模型通常质量更高、上手更快，适合复杂任务与需要最佳表现的角色。
第二步：接入本地模型（Ollama / vLLM）
在本机或局域网内跑起 Ollama 或 vLLM，把它的本地端点填进隐界的模型配置。本地模型推理不出网，适合隐私敏感的对话，也免去 API 费用。
第三步：按角色 / 场景分配模型
给不同角色或不同对话类型指定不同模型：让敏感、私密的对话走本地模型，让需要更强能力的任务走云端。想要极致隐私时，把模型全换成本地、再关掉真实世界同步，整个系统即可完全离线。
常见问题
隐界支持哪些大模型？
隐界的模型层完全可换：OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek，以及本地的 Ollama / vLLM 都能配置。不同角色甚至可以用不同模型，按场景与成本自由分配。隐界可以完全离线运行吗？
可以。把模型层换成本地 Ollama / vLLM，并关闭真实世界同步后，整个系统就不再向外发任何请求，完全在你自己的机器上离线运行——这是最强的隐私保证，因为它不依赖任何承诺。自部署隐界需要什么配置？需要 GPU 吗？
不一定需要 GPU。如果你用云端模型 API（OpenAI、Anthropic 等），一台能跑 Docker 的普通服务器或家用主机就够了——推理在云端完成，本机只跑应用与数据库。只有当你想用本地模型（Ollama / vLLM）离线推理时，才需要相应的显存与算力。
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