📖 写在前面：这份教程能帮你解决什么？
其实，这个问题有一个彻底的解法：把 AI 大模型直接安装在自己的电脑上（这就叫"本地部署"）。模型装在自己电脑里，用多少次都不花钱，学生数据一步都不出学校——这就是标题里说的"Token 自由"。
本教程会手把手带你完成整个过程。你不需要懂任何编程，只需要会开机、会上网、会打字，遇到英文界面也不用怕——每一步该点哪里、该输入什么，教程里全部用中文讲清楚了。
安装 Ollama（装好"发动机"）→ 验证安装成功 → 下载一个 AI 大模型 → 确认模型能被调用 → 在 QuickClass 里填 3 个空 → 测试成功，开始自由使用！
① Ollama——一个免费的"AI 模型管家"软件。它负责帮你下载、保管、运行 AI 大模型。你可以把它理解成"AI 界的应用商店 + 播放器"。
② 大语言模型——就是 DeepSeek、千问、Kimi 这类 AI 的大脑本身。模型装在自己电脑上，就不再需要花钱买别家的服务。
③ Token——AI 服务商的"计费单位"。AI 每读一句话、写一句话，都在消耗 Token。用本教程的方法，Token 消耗永远免费。
④ 命令提示符（CMD）——Windows 自带的"黑窗口"，输入特定文字命令让电脑干活。别怕，本教程只用到 3 条命令，照着复制粘贴就行。
Ollama 的官网网址是 ollama.com。如果记不住网址，也可以打开百度或必应等搜索引擎，搜索"ollama"关键词找到官网（认准 ollama.com 开头的链接）。
第 1 步：进入下载页
打开 Ollama 官网后，在首页点击 Download（下载）按钮，进入下载页面：
▲ Ollama 官网首页。点击左下角黑色"Download"按钮
第 2 步：选择 Windows 版本下载
下载页会显示三个系统选项（macOS / Linux / Windows）。本文以 Windows 系统为例：点选 Windows 图标，然后点击 Download for Windows 按钮下载安装包。
▲ 点选 Windows 图标后，点击"Download for Windows"按钮
Ollama 仅支持 Windows 10 及更高版本的 Windows 系统。如果电脑还是 Windows 7 / 8，需要先升级系统。
在桌面左下角"开始"按钮上点右键 → 选"系统" → 页面里就能看到 Windows 版本号（如 Windows 10 / Windows 11）。
- 浏览器下载栏（或"下载"文件夹）里出现了一个名为 OllamaSetup.exe 的文件
- 文件大小约 1.5GB，如果网速慢需要多等一会儿
第 1 步：双击运行安装文件
找到刚下载好的安装文件 OllamaSetup.exe（一般在"下载"文件夹里），双击运行。
安装文件比较大（约 1.5GB），如果电脑性能较弱，解压和运行可能花费较长时间，请耐心等待，不要中途关机。
看到安装窗口后，点击 Install（安装）按钮开始安装：
▲ Ollama 安装窗口。点击右下角"Install"按钮
Ollama 会默认安装在 C 盘，且安装时不能修改安装位置。如果你的系统盘（C 盘）空间比较紧张，请留意后面的"模型默认下载位置修改方法"（见第 6 章常见问题），学会把动辄好几个 GB 的模型文件放到其他盘。
第 2 步：点击 Continue 继续
安装完成后会弹出欢迎窗口，点击 Continue（继续）按钮：
▲ 安装完成的欢迎界面。点击底部"Continue"按钮
第 3 步：选择本地使用（关键一步！）
接下来 Ollama 会请你注册账号。不需要注册、不需要登录——直接点击按钮下面那行小字："No thanks, I'll use Ollama locally"（"不用了，我将在本地使用 Ollama"），选择本地使用。
▲ 点击下方灰色链接"No thanks, I'll use Ollama locally"，跳过注册
第 4 步：确认安装完成
Ollama 安装完成后没有传统的软件界面（不会弹出一个大窗口），它只在后台默默运行，任务栏右下角会出现一个羊驼图标。看到下面这样的提示页，就说明安装成功了：
▲ 出现此页面 = Ollama 已安装并在后台运行
因为 Ollama 没有可视界面，后续下载模型、运行模型、删除模型等操作，都需要借助"命令提示符"（就是那个黑窗口），用命令行来完成。别慌，第 3 章就教你打开它。
- 电脑任务栏右下角能看到 Ollama 的羊驼小图标
- 没有弹出任何报错窗口
- 出现了"Run Ollama"提示页
第 1 步：打开命令提示符（黑窗口）
按键盘上的 Win 键（键盘左下角，Windows 徽标键，也就是开始菜单键），或者直接点击屏幕左下角的开始菜单图标，然后输入 cmd 三个字母，点击搜索结果中的"命令提示符"：
▲ 按 Win 键 → 输入 cmd → 点击"命令提示符"→"打开"
它就是大家常说的"黑窗口"，是 Windows 自带的命令工具。我们以后对 Ollama 说话（下载模型、运行模型）都要通过它。打开后它会显示一行类似 C:\Users\你的用户名> 的文字，末尾有一个闪烁的光标，等你输入命令。
第 2 步：输入 ollama 并回车
在黑窗口里输入 ollama（就这 6 个字母），然后按 Enter 回车键。
第 3 步：认识返回的画面，然后按 Esc 退出
如果出现下面这样的信息（显示了 Ollama 的版本号 0.33.2 和一个功能菜单），就表示 Ollama 已经安装好了，可以使用了！
▲ 看到"Ollama 0.33.2"版本号 = 安装成功
细心的老师会注意到，这个画面里还列出了一些智能体工具（如 Claude Code、OpenCode 等）的快捷安装入口，可以用 ↑↓ 方向键选择、Enter 回车键快速安装。本教程不涉及智能体工具的安装，所以请按 Esc 键退出这个菜单，回到普通的命令行状态。
"AI 模型管家"Ollama 已经安装成功，并且确认它能听懂你的指挥了！接下来，我们请它搬一个"AI 大脑"进你的电脑。
- 黑窗口里输入 ollama 并回车后，显示了版本号信息
- 已按 Esc 键退出功能菜单
第 1 步：到官网模型库挑选模型
打开 Ollama 官网（ollama.com），在首页左上角点击 Models（模型），查看可供选择的模型：
▲ 点击首页左上角"Models"进入模型库
模型页面中可以看到每个模型的相关信息。请根据自己电脑的性能选择合适的模型——参数量太大的模型，电脑性能达不到是运行不起来的（就像小马拉大车，跑不动）。
运行本地大模型，速度最快的方式是使用独立显卡。显卡的显存大小和核心性能，直接决定大模型的运行速度。
显存参考标准（教学常用模型）：
| 模型参数量 | 至少需要显存 | 说明 |
|---|---|---|
| 7B | 8G | 无独显/小显存电脑的起步选择 |
| 9B | 12G | 模型全部装进显存，还要留出装对话上下文的空间 |
显存不够会怎样？Ollama 会"智能地"把装不下的部分转移到电脑内存里运行。虽然也能跑，但内存速度远低于显存，模型速度会极大降低，严重时甚至无法运行。所以请一定按显卡能力选择模型大小，性能不足时 Ollama 仍可运行，但速度会受到很大限制。
怎么查自己电脑的显存？按 Ctrl+Shift+Esc 打开任务管理器 → 点"性能" → 点"GPU"，看"专用 GPU 内存"。如果列表里没有 GPU，或只有很小的共享内存，说明电脑没有独立显卡——只能靠内存跑模型，建议选 7B 及以下的小模型（内存不低于 16GB），速度会有一定限制。
模型名字里的 9B、35B、397B，指的是模型的参数量（B = 十亿），数字越大模型越"聪明"，但对电脑要求也越高。参数量越大，模型文件越大，需要的显存/内存越多。选型口诀：8G 显存选 7B，12G 显存可跑 9B；没有独立显卡的电脑靠内存运行，建议选 7B 及以下小模型；显存/内存都充裕（如 24G 显存、32GB 以上内存），再考虑更大参数的模型。如果运行卡顿，优先换更小参数的模型。
第 2 步：查看模型详情和运行命令
本文以参数量为 9B 的 ornith-1.5 模型为例。点击"ornith-1.5"进入详情页，能看到它各个版本的大小、参数、上下文长度，以及多模态能力：
▲ ornith-1.5 详情页：9B 版 6.6GB、35B 版 23GB、397B 版 242GB——参数量与体积成正比
如图所示，运行 ornith-1.5 9B 模型的命令是 ollama run ornith-1.5:9b。
第 3 步：回到黑窗口，执行下载命令
打开命令提示符，直接输入（或复制粘贴）下面这条命令，然后回车：
Ollama 会自动下载模型并运行。下载模型的时间会比较漫长（取决于网速和模型大小），请耐心等待：
▲ 下载中：进度条慢慢走，会显示已下载大小和预计剩余时间
第 4 步：看到 success 就大功告成
看到进度条走完、出现 success 字样，模型就下载完成了。稍等片刻、等模型加载完，就可以直接在命令行和模型对话了（窗口出现 >>> Send a message 提示时，输入任何一句话试试，比如"你好"）：
▲ 出现"success"字样 = 模型下载完成，进入对话状态
在对话状态下输入 /bye 回车即可退出，回到普通命令行。退出对话不会关闭 Ollama，它仍在后台待命。
第 5 步：确认 Ollama 的"服务端口"正常
Ollama 的默认端口是 11434。端口可以理解为 Ollama 对外服务的"窗口编号"，QuickClass 之后就是通过这个端口来找到它的。
打开浏览器，在地址栏输入 127.0.0.1:11434 并访问（127.0.0.1 代表"本台电脑自己"）。如果页面显示 "Ollama is running"，就表示 Ollama 可以通过 11434 端口被调用了：
▲ 看到"Ollama is running"= 端口服务正常
你的电脑现在拥有一个免费、私有、随时可用的 AI 大脑了！最后一步，就是在 QuickClass 平台和它"牵上线"。
- 黑窗口中看到 success 字样，模型下载完成
- 浏览器访问 127.0.0.1:11434 显示"Ollama is running"
- 记住了自己下载的模型名称（本例为 ornith-1.5:9b，下一步要用）
第 1 步：打开 QuickClass 并登录
运行 QuickClass，在浏览器地址栏访问 127.0.0.1:3000，使用教师账号登录：
▲ QuickClass 教师端工作台（登录后界面）
第 2 步：进入"AI 服务设置"
点击左侧菜单最下方的系统设置，展开AI 服务设置。我们需要设置 3 个选项：
| 设置项 | 填什么 | 为什么这么填 |
|---|---|---|
| API Base URL | 127.0.0.1:11434/v1 |
本地 Ollama 的访问地址和端口，末尾加 /v1 是平台约定的接口格式 |
| API Key | ollama |
本地模型没有设密码，但这一项不能空着，随手填"ollama"即可 |
| AI 模型 | ornith-1.5:9b |
填你实际下载的模型名称（必须一字不差，和第 4 章下载时输入的一致） |
← 表格较宽，手机上可左右滑动查看 →
- API Base URL 必须带 /v1 结尾，漏了会连接失败
- AI 模型名称中的冒号是英文冒号 :（不是中文的 ：），模型名、参数版本都要和下载时完全一致
- 填的内容前后不要多出空格
第 3 步：测试连接
填好 3 个选项后，点击 测试连接 按钮。页面上部出现"连接成功"字样，表示本地部署的 Ollama 模型已经可以被 QuickClass 调用了：
▲ 三项配置填好，点击"测试连接"出现"连接成功"
第 4 步：保存配置（别漏了这一步！）
测试连接成功后，务必点击"保存配置"按钮，配置才会正式生效。只测试不保存 = 白忙一场。
至此，你电脑上运行的 QuickClass 平台就可以调用本地部署的大语言模型了——Token 自由，正式达成！
老师们可以根据自己电脑的性能，选择下载和运行合适的模型。还有一个好消息：模型下载好之后，日常使用时不需要再用 ollama 命令去手动运行它——只要在 QuickClass 里设置好模型名称，平台调用时，Ollama 会自动加载模型并运行。也就是说，你平时只需开机 → 打开 QuickClass → 直接上课即可。
- 三个配置项填写正确（地址带 /v1、Key 填 ollama、模型名与下载一致）
- 点击"测试连接"后出现"连接成功"
- 已点击"保存配置"，页面显示"AI 服务已配置"
- 发一个对话活动试运行，学生端 AI 能正常回复
一分钟回顾：我们做了什么
| 步骤 | 做了什么 | 打个比方 |
|---|---|---|
| 1 | 从官网下载 OllamaSetup.exe | 把"发动机"的包裹买回家 |
| 2 | 安装 Ollama，选择本地使用 | 把发动机装进自己的车 |
| 3 | 黑窗口输入 ollama 验证 | 点火试机 |
| 4 | ollama run 下载模型，浏览器验证 11434 端口 | 加满免费燃料，确认油路通畅 |
| 5 | QuickClass 填 3 个空 → 测试 → 保存 | 把车和导航系统连起来 |
常见问题（点击问题展开答案）
Ollama 安装后没有传统界面，它在后台默默运行。你看任务栏右下角的通知区（可能收进小箭头里），能看到一个羊驼图标，那就是它。它平时不需要你管，只有下载/删除模型时才需要打开"黑窗口"操作。
可以。Ollama 默认把模型放在 C 盘的用户目录下，但允许用"系统环境变量"修改默认下载位置。操作方法（Windows）：
① 在桌面"此电脑"图标上点右键 → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量；
② 在"用户变量"里新建一个变量，变量名为 OLLAMA_MODELS，变量值填你想存放模型的路径，例如 D:\OllamaModels；
③ 点确定保存，然后退出并重启 Ollama（右键任务栏羊驼图标 → Quit Ollama，再从开始菜单重新打开），之后下载的模型就会存到新位置。
注意：修改前已下载的模型不会自动搬家，需要重新下载或手动复制过去。
模型文件动辄几个 GB，下载慢通常是网络原因。可以：
① 避开用网高峰期（如上班时段），换到清晨或深夜下载；
② 确认电脑没有同时进行其他大流量下载；
③ 卡住不动超过 10 分钟，可以按 Ctrl+C 取消，重新执行同一条 ollama run 命令——Ollama 会断点续传，已下载的部分不用重来。
按顺序排查：
① 检查三项内容是否抄写正确：地址是 127.0.0.1:11434/v1（带 /v1）；模型名和下载时一字不差（英文冒号）；
② 打开浏览器访问 127.0.0.1:11434，看不到"Ollama is running"说明 Ollama 没在运行——从开始菜单重新启动 Ollama；
③ 检查电脑防火墙/杀毒软件是否拦截了 11434 端口，临时关闭测试；
④ 全部无误仍失败，重启电脑后再试一次。
本地模型的速度主要取决于电脑硬件，尤其是显卡和显存。可以尝试：
① 换更小参数的模型（如 9B → 7B），速度会明显提升；
② 检查电脑是否配有独立显卡、显存是否够用（7B 至少 8G 显存、9B 至少 12G）。没有独立显卡或显存不足时，模型会有一部分转移到内存里运行，速度会极大降低——这是硬件限制，属于正常现象，缓解办法就是换更小的模型；
③ 上课前先手动运行一次模型让它"热身"（黑窗口执行一次对话再退出）；
④ 确认上课时没有其他占内存/显存的大程序（如视频剪辑软件、大型游戏）在运行；
⑤ 班级人数多时，在 AI 服务设置中适当调高"AI 并发限制"（小班课 10-20、中班课 20-40、大班课 40-100）。
打开命令提示符（黑窗口）：
查看已下载的模型列表：
删除指定模型（腾出硬盘空间）：
例如删除本教程的示例模型：ollama rm ornith-1.5:9b。
是的，模型文件在新电脑上需要重新下载（除非你把模型文件夹整个拷贝过去，并按 Q2 的方法指向该文件夹）。新电脑上完整流程是：装 Ollama → 黑窗口执行 ollama run 模型名 → QuickClass 填 3 个空。整个过程熟练后约 20 分钟（不含模型下载时间）。
要客观看待：大参数本地模型（35B 级别以上）已能胜任课堂对话、题目解析、学情分析等教学场景；小模型在复杂推理上会弱一些。建议的搭配策略是：日常课堂活动、学生伴学用本地模型（量大、免费、数据不出校）；偶尔需要高质量复杂分析时，再临时切回付费 API。QuickClass 的 AI 服务设置里随时可以切换，两边不冲突。
日常使用备忘（贴在电脑旁）
| 场景 | 要做什么 |
|---|---|
| 每天上课 | 开机 → 打开 QuickClass → 直接用（Ollama 会自动加载模型，无需手动运行） |
| Ollama 没在运行（Q4 排查时发现） | 开始菜单搜 Ollama → 打开即可 |
| 想新增一个模型 | 黑窗口执行 ollama run 新模型名，下载完去 QuickClass 改"AI 模型"配置 |
| 硬盘不够了 | ollama list 查看列表 → ollama rm 模型名 删除不用的 |
按本教程操作时如果遇到文档没覆盖的问题，请记下：① 卡在第几章第几步；② 黑窗口/页面上的报错原文（拍照即可），向学校信息化管理员或培训讲师反馈，能大幅加快解决速度。