WorkBuddy 积分消耗快？高频使用下，签到领的积分根本不够。除了充值和限制使用频率，还有一个方法可以完全绕开这个问题——接入 Google Gemma 4 本地大模型，全程不扣一分积分。

Gemma 4 是 Google DeepMind 发布的开源模型，采用 Apache 2.0 协议，个人使用和商业使用均无限制。支持 256K 超长上下文，一次性处理几十页 PDF 没问题；提供从 2B 到 27B 多种规格，覆盖手机到高性能电脑。

接入步骤

第一步：安装 Ollama

Ollama 是目前本地运行大模型最稳定的工具，支持 Mac、Windows、Linux 全平台。

Mac 用户在终端执行：

brew install ollama

Windows 用户直接去 Ollama 官网下载安装包，双击安装，系统自动配置环境。

安装完成后，终端输入 ollama --version，能看到版本号即安装成功。

第二步：下载 Gemma 4 模型

根据电脑内存选择版本：

• 8GB 以下：选 2B 版本
• 16GB 内存：推荐 4B 版本，速度和效果最均衡
• 32GB 及以上：可以跑 27B 版本，效果接近付费顶级模型

终端输入对应的下载命令：

ollama pull gemma4:e4b

首次会自动下载模型文件，下载完自动进入对话界面，能正常回复即成功。

第三步：启动 Ollama 服务

终端输入：

ollama run gemma4:e4b

Ollama 会在本地启动一个 API 服务，默认地址是 http://localhost:11434。启动后不要关闭终端窗口，保持后台运行。

打开浏览器访问这个地址，显示 "Ollama is running" 即服务正常。

第四步：在 WorkBuddy 配置自定义模型

打开 WorkBuddy，点击左下角设置图标，找到「自定义模型」入口。

点击添加模型，按以下内容填写：

• 模型类型：选择 OpenAI 兼容
• API 地址：http://localhost:11434/v1（必须带 /v1）
• API Key：随便填，本地模型不校验
• 模型 ID：与下载的模型名称保持一致（示例：gemma4:e4b）

填完保存，在 WorkBuddy 主界面的模型下拉列表里选择刚添加的 Gemma 4，发一条测试消息，能正常回复即配置成功。

实际体验

4B 版本日常办公完全够用。日常问答、文案写作、代码生成都很流畅。本地运行没有网络延迟，速度比云端 API 还快。中文理解正常，偶尔略生硬，但办公场景完全够用。

最重要的是：完全免费，不扣 WorkBuddy 积分，没有 Token 限制。

另一个好处是数据隐私——本地运行，数据不上传云端。处理公司内部文件或客户资料时，这一点尤为重要。

总结

这套方案本质上就是把两个工具连起来用：WorkBuddy 负责交互体验，Gemma 4 负责算力，各司其职。AI 不是工具，而是你的工作方式。用好了，成本可以降到接近零。

电脑配置在 16GB 以上的用户，这套方案值得试一试。