要点速览
- Ollama 让你在本机跑开源大模型，推理不出网。
- 隐界在模型之上补齐记忆、主动性、多专家与产出。
- 两者组合 = 数据不出机器的隐私优先 AI 陪伴。
为什么要在本地跑 AI 陪伴
AI 陪伴涉及大量私密对话。把这些交给云端，隐私只能靠条款；在本地跑模型，推理在你自己的机器上完成，数据不出网——这是隐私优先用户最看重的一点。Ollama 让本地跑开源大模型变得简单。
Ollama 负责什么、隐界负责什么
Ollama 是「模型运行时」，负责在本地高效跑起模型；但它本身不提供记忆、主动性或多角色。隐界是建立在模型之上的「世界」——长期记忆、主动跟进、多位专家与真实产出。把 Ollama 作为隐界的本地模型后端，两者各司其职、互补成一套完整体验。
怎么搭起来
先在本机跑起 Ollama 并拉好模型，再自部署隐界、把模型后端指向本地 Ollama 端点即可——具体可参考自部署教程与混合模型配置。全本地 + 关闭外部同步后，你就拥有了一个完全离线、数据只在自己机器上的 AI 陪伴世界。
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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