在 Silly Tavern 里找不到 Ollama 入口？

Silly Tavern 新版找不到 Ollama？三步搞定本地模型设置

Silly Tavern（当前最新版本可参考 1.16.0）很适合作为自托管或家庭服务器上的前端；配合 Ollama、LM Studio，可以把本地 LLM跑在自家机器里，聊天内容尽量留在本机，满足隐私与本地部署需求。升级后常有人问：Ollama / LM Studio 的界面去哪儿了？其实并不是删掉了，而是 API 连接面板里主 API与 API Type 的层级变深了。下面用三步带你走到正确入口。

为什么找不到 Ollama？

新版本里 API 连接区域重新归类，主要有三点：

1. 主 API 分成两条路线

点顶部工具栏的插头图标（API Connections），第一个下拉框是主 API（main_api）。Ollama、LM Studio 走的是 Text Completion（文本补全），不是默认更容易看到的 Chat Completion（聊天补全）。选错这一条，后面就不会出现预期选项。

2. LM Studio 不再单独占一项

在「文本补全」面板里，LM Studio 与 LiteLLM 等被合并为 Generic (OpenAI-compatible) [LM Studio, LiteLLM, etc.]，必须展开 API Type 才能看到。

3. Ollama 是独立的 API 类型

选好 Text Completion 之后，在 API Type 里选 Ollama，才会出现专用地址栏和模型下拉。在 Chat Completion 里翻再找也不会出现，属于正常行为，换路线即可。

三步找到入口

步骤一：把主 API 切成「文本补全」

打开 API 连接面板，将第一个下拉框从 Chat Completion 改为 Text Completion。

主 API 切换为 Text Completion

步骤二：在 API Type 中选择 Ollama

文本补全面板展开后，在 API Type 中选 Ollama。若使用 LM Studio，则选 Generic (OpenAI-compatible) [LM Studio, LiteLLM, etc.]。

选择 Ollama API 类型

步骤三：填写 URL、选模型并连接

在 API URL 中填入本机默认地址 http://127.0.0.1:11434，点击 Connect。成功后，Ollama 模型下拉框会列出已安装的模型，选中即可。

选择本地模型并运行

Ollama 设置（原生方式，推荐）

本地环境

确认 Ollama 已安装并在运行，可在终端拉取模型：

bash

# 示例：拉取 llama3.2
ollama pull llama3.2

# 或直接运行（首次会自动下载）
ollama run qwen3.5:27b

在 Silly Tavern 中填写

设置项	填写内容
主 API	Text Completion
API Type	Ollama
API URL	`http://127.0.0.1:11434`
Ollama 模型	从下拉框选择已安装的模型

为什么不能用通用 OpenAI 接口填 Ollama？ Ollama 使用自家的 /api/generate，与 OpenAI 的 /v1/chat/completions 格式不同。硬塞进 Generic OpenAI 往往会报错，请使用专用的 Ollama 类型。

LM Studio 设置（OpenAI 兼容）

LM Studio 的本地服务器暴露的是 OpenAI 兼容接口，因此应使用 Generic (OpenAI-compatible)，而不是 Ollama 类型。

配置表

设置项	填写内容
主 API	Text Completion
API Type	Generic (OpenAI-compatible) [LM Studio, LiteLLM, etc.]
Server URL	`http://127.0.0.1:1234`（LM Studio 默认）
API Key	纯本地可留空

须先在 LM Studio 中加载模型并启动 Local Server，否则 Silly Tavern 无法连接。

实机测试：qwen3.5:0.8b 适合角色扮演吗？

连上 Ollama 后，用 qwen3.5:0.8b 试了一局角色扮演——结果不太理想：

qwen3.5:0.8b 对话测试：代码与系统提示标签混入回复

回复里混进了代码片段和系统提示里的标签，难以正常对话。参数量 0.8B 对复杂角色扮演偏小，建议至少 7B 及以上；想要更稳的体验可优先考虑 14B 或 27B。更大参数的实测可参考本站中文稿 Qwen 3.5-27B 与日语角色卡实测，或日文站同题评测。

参考链接

关于作者

花（Hana）

AI工具評価の専門家。東京・新宿三丁目周辺で活動し、最新のAIアプリケーションやツールを実際に使用してレビューを提供しています。

常见问题（FAQ）

Q1：点 Connect 没反应，也不报错？

请先确认主 API 是否为 Text Completion——这是最常见的遗漏。再确认 Ollama 是否在运行：终端执行 ollama list 能列出模型即正常。LM Studio 用户请确认本地服务已启动。

Q2：显示连接成功，但发消息没有回复？

检查模型名是否与 Ollama 侧完全一致，拼写错误有时会静默失败。也可尝试关闭**流式输出（Streaming）**或降低上下文长度；参数不匹配偶尔会导致请求卡住。

Q3：为什么输出里会混入奇怪代码或标签？

多为模型太小：例如 0.8B 这类超小模型容易把系统提示或格式标签泄到正文里，指令跟随能力也弱。建议换到 7B 以上；角色扮演场景更推荐 14B / 27B。

Q4：Text Completion 和 Chat Completion 有什么区别？该用哪个？

两者并存、用途不同。Ollama 与多数本地链路走 Text Completion；OpenAI、Claude 等云端 Chat Completion。没有绝对优劣，按所接服务类型选择即可。

Q5：手机上能用本地大模型吗？

手机直接跑大模型并不现实。若想在手机上玩 AI 角色扮演，可尝试 MiniTavern——配置 OpenRouter、DeepSeek 等 API 即可使用，无需自己搭服务器。

Q6：Silly Tavern「自托管」和云端 API 有何不同？

自托管时，可在 PC 或家庭服务器上同时跑 Silly Tavern 与 Ollama（或 LM Studio），推理与对话记录多可留在本地。云端 Chat Completion（如 OpenAI）数据会经过服务商，通常按场景组合使用。本文步骤面向希望把对话与推理尽量留在本地的部署方式，核心是 Text Completion → Ollama / Generic。

发布日期：2026 年 3 月 23 日
最后更新：2026 年 3 月 23 日

Silly Tavern 新版找不到 Ollama？三步搞定本地模型设置

为什么找不到 Ollama？