要点速览
- Ollama 是本地模型运行时；隐界是建立在模型之上的助手世界，层次不同。
- 隐界可把 Ollama 作为本地模型后端，兼得本地隐私与完整体验。
- 只用 Ollama 你得到一个模型接口；用隐界你得到记忆 / 主动 / 多专家 / 产出。
逐项对比
| 维度 | 隐界 Enclave | Ollama |
|---|---|---|
| 解决的层次 | 模型之上的助手世界 | 本地模型运行时 |
| 长期记忆 | 内置结构化长期记忆 | 不涉及（仅提供推理） |
| 主动性 | 专家会主动提醒、跟进 | 不涉及 |
| 多角色与产出 | 多专家、群聊，可产出 PPT / Word / Excel | 仅模型推理接口 |
| 两者关系 | 可把 Ollama 当本地模型后端接入 | 可作为隐界的模型来源之一 |
| 隐私 | 自部署 + 本地模型可完全离线 | 本地运行，天然离线 |
该怎么选
如果你只是想在本地跑个模型、自己调 API，Ollama 已经够用；如果你想要一个建立在本地模型之上、记得你、会主动帮你、还能产出文档的完整助手世界，就用隐界，并把 Ollama 接进来当本地后端。两者不冲突，反而是绝配。
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。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。我的对话数据安全吗？会被用来训练吗？
自部署模式下，你的对话只存在于你自己的硬盘，不出本机，不会被任何第三方用于训练。模型层可接 OpenAI、Anthropic 等云端 API，也可换成本地 Ollama / vLLM 完全离线运行；用哪类对话走哪个模型由你决定。
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