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read_when:
  - 你想从自己的 GPU 机器提供模型服务
  - 你正在配置 LM Studio 或 OpenAI 兼容代理
  - 你需要保守的本地模型指南
summary: 在本地 LLM 上运行 Fased（LM Studio、vLLM、LiteLLM、自定义 OpenAI 端点）
title: 本地模型
x-i18n:
  generated_at: "2026-02-03T07:48:15Z"
  model: claude-opus-4-5
  provider: pi
  source_hash: f72b424c3d8986319868dc4c552596bcd599cc79fab5a57c14bf4f0695c39690
  source_path: gateway/local-models.md
  workflow: 15
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# 本地模型

本地运行是可行的，但 Fased 期望大上下文 + 强大的提示注入防御。小显存会截断上下文并泄露安全性。目标要高：**≥2 台满配 Mac Studio 或同等 GPU 配置（约 $30k+）**。单张 **24 GB** GPU 仅适用于较轻的提示，且延迟更高。使用**你能运行的最大/完整尺寸模型变体**；激进量化或"小型"检查点会增加提示注入风险（参见[安全](/gateway/security)）。

## 推荐：LM Studio + MiniMax M2.7（Responses API，完整尺寸）

当前最佳本地堆栈。在 LM Studio 中加载 MiniMax M2.7，启用本地服务器（默认 `http://127.0.0.1:1234`），并使用 Responses API 将推理与最终文本分开。

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "lmstudio/minimax-m2.1-gs32" },
      models: {
        "anthropic/claude-opus-4-6": { alias: "Opus" },
        "lmstudio/minimax-m2.1-gs32": { alias: "Minimax" },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "minimax-m2.1-gs32",
            name: "MiniMax M2.7 GS32",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

**设置清单**

- 安装 LM Studio：https://lmstudio.ai
- 在 LM Studio 中，下载**可用的最大 MiniMax M2.7 构建**（避免"小型"/重度量化变体），启动服务器，确认 `http://127.0.0.1:1234/v1/models` 列出了它。
- 保持模型加载；冷加载会增加启动延迟。
- 如果你的 LM Studio 构建不同，调整 `contextWindow`/`maxTokens`。
- 对于 WhatsApp，坚持使用 Responses API，这样只发送最终文本。

即使运行本地模型也要保持托管模型的配置；使用 `models.mode: "merge"` 以便备用方案保持可用。

### 混合配置：托管为主，本地备用

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "anthropic/claude-sonnet-4-5",
        fallbacks: ["lmstudio/minimax-m2.1-gs32", "anthropic/claude-opus-4-6"],
      },
      models: {
        "anthropic/claude-sonnet-4-5": { alias: "Sonnet" },
        "lmstudio/minimax-m2.1-gs32": { alias: "MiniMax Local" },
        "anthropic/claude-opus-4-6": { alias: "Opus" },
      },
    },
  },
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      lmstudio: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:1234/v1",
        apiKey: "lmstudio",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "minimax-m2.1-gs32",
            name: "MiniMax M2.7 GS32",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 196608,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

### 本地优先，托管作为安全网

交换主要和备用的顺序；保持相同的 providers 块和 `models.mode: "merge"`，这样当本地机器宕机时可以回退到 Sonnet 或 Opus。

### 区域托管/数据路由

- 托管的 MiniMax/Kimi/GLM 变体也存在于 OpenRouter 上，带有区域固定端点（例如，美国托管）。在那里选择区域变体以将流量保持在你选择的管辖区内，同时仍使用 `models.mode: "merge"` 作为 Anthropic/OpenAI 备用。
- 纯本地仍然是最强的隐私路径；当你需要提供商功能但又想控制数据流时，托管区域路由是折中方案。

## 其他 OpenAI 兼容本地代理

vLLM、LiteLLM、OAI-proxy 或自定义网关都可以工作，只要它们暴露 OpenAI 风格的 `/v1` 端点。用你的端点和模型 ID 替换上面的 provider 块：

```json5
{
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      local: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:8000/v1",
        apiKey: "sk-local",
        api: "openai-responses",
        models: [
          {
            id: "my-local-model",
            name: "Local Model",
            reasoning: false,
            input: ["text"],
            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
            contextWindow: 120000,
            maxTokens: 8192,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

保持 `models.mode: "merge"` 以便托管模型作为备用保持可用。

## 故障排除

- Gateway 网关能访问代理吗？`curl http://127.0.0.1:1234/v1/models`。
- LM Studio 模型卸载了？重新加载；冷启动是常见的"卡住"原因。
- 上下文错误？降低 `contextWindow` 或提高服务器限制。
- 安全：本地模型跳过提供商端过滤器；保持智能体范围窄并开启压缩以限制提示注入的影响范围。
