本地模型接入：Ollama + OpenCode
引言
在前一篇文章中，我们系统梳理了 OpenCode 支持的 75+ 云端模型。但对于很多开发者来说，云端模型存在三个核心痛点：代码隐私、网络依赖、持续费用。
本地模型方案恰好能解决这些问题。通过 Ollama 这一优秀的本地模型运行工具，你可以在自己的电脑上运行强大的 AI 编程模型，代码完全不离本地，无需联网，也不用担心 API 费用。本文将系统性地介绍如何搭建 Ollama + OpenCode 的本地化 AI 编程环境。
一、为什么需要本地模型
1.1 三大核心优势
| 优势 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 隐私保护 | 代码和敏感数据完全在本地处理，不发送到任何云端服务器 | 涉密项目、企业内网开发、安全审计代码 |
| 离线使用 | 无需网络连接，飞机上、偏远地区都能正常使用 | 出差途中、网络不稳定环境、无外网内网 |
| 成本控制 | 一次性硬件投入后，无任何 API 调用费用 | 高频使用、预算有限、长期项目 |
1.2 本地模型 vs 云端模型
| 维度 | 本地模型 | 云端模型 |
|---|---|---|
| 隐私性 | ★★★★★ 完全本地 | ★★★☆☆ 数据上传云端 |
| 可用性 | ★★★★★ 无需网络 | ★★★☆☆ 依赖网络 |
| 成本 | ★★★★☆ 硬件投入 | ★★★☆☆ 按量计费 |
| 能力 | ★★★☆☆ 受限于硬件 | ★★★★★ 顶级模型 |
| 速度 | ★★★☆☆ 取决于硬件 | ★★★★☆ 云端算力强 |
本地模型不是要替代云端模型，而是提供另一种选择。对于日常编码、代码补全等任务，本地模型已经足够胜任；对于复杂的架构设计、代码重构等需要深度推理的任务，仍建议使用云端顶级模型。
二、Ollama 安装与配置
2.1 各平台安装方法
macOS：
# 方式一：官方脚本（推荐）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 方式二：下载 DMG 安装包
# 访问 https://ollama.com/download/Ollama.dmg
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