تكامل Ollama
يتمتع وولفيش بتكامل كامل من الدرجة الأولى مع Ollama — بيئة تشغيل نماذج محلية مفتوحة المصدر تتيح لك تشغيل نماذج اللغة الكبيرة بالكامل على جهازك. لا مفاتيح API، لا اعتماد سحابي، لا بيانات تغادر جهازك.لماذا Ollama؟
الهدف العميق لـ وولفيش هو العمل بالكامل محليًا دون أي تعرّض للإنترنت. كل جزء من البيانات — الذاكرة، المحادثات، المهارات، سجلات المهام — يعيش بالفعل على جهازك. المكوّن الوحيد الذي يتطلب تقليديًا السحابة هو نموذج اللغة نفسه. Ollama يسدّ تلك الفجوة. للمستخدمين المتقدمين ذوي الأجهزة القوية، هذا يعني:- خصوصية تامة — طلباتك وردودك ومخرجات أدواتك لا تغادر جهازك أبدًا
- تكلفة صفرية — لا فواتير API، لا حساب رموز، لا حدود استخدام
- قدرة دون اتصال — سير عمل وكيلي كامل على متن طائرة، أو في قبو، أو خلف شبكة معزولة عن الإنترنت
- لا تبعية لمزوّد — وكيلك يعمل بغض النظر عن انقطاعات API أو تغيّر الأسعار أو إيقاف الخدمة
كيف يعمل
يتواصل وولفيش مع Ollama عبر واجهة HTTP المحلية:- اكتشاف Ollama تلقائيًا عند التشغيل الأول (أو لاحقًا في الإعدادات)
- استعراض النماذج المتوفرة على جهازك
- سحب نماذج جديدة مباشرة من واجهة وولفيش — لا حاجة للطرفية
- بث الردود باستخدام NDJSON
- استدعاء الأدوات عبر JSON مهيكَل في رد النموذج
إعداد Ollama
1
تثبيت Ollama
حمّله من ollama.com وثبّته. على macOS ملف
.dmg واحد، على Linux أمر curl بسطر واحد، على Windows مثبّت عادي.2
سحب نموذج
إما عبر الطرفية (
ollama pull qwen3:14b) أو دع وولفيش يسحبه لك من الإعدادات ← النماذج ← Ollama.3
الاختيار في وولفيش
افتح بطاقة النموذج بجوار حقل الإدخال، اقلبها إلى محلّي، واختر نموذجك. هذا كل شيء — أنت تعمل محليًا. (وما زالت الإعدادات ← النماذج ← Ollama تعمل، وفيها واجهة السحب.)
Ollama اختياري. يمكنك تخطيه تمامًا أثناء الإعداد الأولي واستخدام مزودي السحابة فقط (Claude أو OpenAI). سيطلب منك وولفيش ضبط مزوّد واحد على الأقل قبل بدء المحادثة.
متطلبات النماذج للمهام الوكيلية
ليست كل النماذج المحلية متساوية. قدرات وولفيش الوكيلية — استدعاء الأدوات، الاستدلال متعدد الخطوات، تنفيذ الأكواد، التعامل مع الملفات — تضع متطلبات محددة على النموذج:عتبة المعاملات
الحد الأدنى لاستدعاء أدوات وكيلي موثوق هو ~14B معامل، لكن حتى حينها، سير العمل المعقد متعدد الخطوات (بحث ← كتابة ← تنسيق ← نشر) سيصطدم بأنماط فشل. للتنفيذ المستقل حقًا — حيث يسلسل الوكيل 10+ استدعاءات أدوات دون تدخل بشري — تحتاج 32B+ معامل كحد أدنى، و70B+ لموثوقية على مستوى الإنتاج.
لماذا تفشل النماذج الصغيرة في المهام الوكيلية
استدعاء الأدوات يتطلب من النموذج:- فهم التعليمة — تحليل ما يريد المستخدم إنجازه
- تخطيط التسلسل — تحديد أي أدوات يستدعي، وبأي ترتيب
- تنسيق استدعاءات الأدوات بشكل صحيح — إخراج JSON صالح بأسماء وأنواع معاملات صحيحة
- تفسير نتائج الأدوات — قراءة المخرجات وتحديد الإجراء التالي
- الحفاظ على السياق عبر الأدوار — تذكر ما أنجزه بالفعل عبر سلسلة متعددة الخطوات
- التعامل مع الأخطاء بأناقة — إعادة المحاولة، التعديل، أو طلب المساعدة عند فشل أداة
النماذج الموصى بها حسب العتاد
الحقيقة الصريحة
إن كان لديك حاسب محمول عادي بذاكرة 8–16GB، ستتعامل النماذج المحلية مع المحادثات والتلخيص والأسئلة البسيطة جيدًا. لكن لنوع سير العمل المستقل متعدد الخطوات الذي يتفوق فيه وولفيش — البحث في المواضيع، كتابة التقارير، إدارة الملفات، تنفيذ أوامر shell بالتسلسل — ستحصل على نتائج أفضل بشكل كبير مع مزوّد سحابي مثل Claude أو GPT-4. النقطة المثالية للاستخدام الوكيلي المحلي فقط:- Mac Studio / Mac Pro بذاكرة موحّدة 64GB+ — تشغيل نماذج 70B بسرعة مقبولة
- حاسب مكتبي ببطاقة GPU بذاكرة 24GB+ — استدلال 70B بالسرعة الكاملة عبر CUDA
- محطة عمل متقدمة بذاكرة 128GB — تشغيل نماذج مكمّمة 100B+
مسار موحّد واحد
النماذج المحلية ليست مواطنين من الدرجة الثانية. النموذج المحلي يمر عبر خط الأنابيب نفسه تمامًا الذي يمر به النموذج السحابي:- السياق الرشيق نفسه — موجّه النظام نفسه البالغ ~5 آلاف رمز، وفهرس القدرات نفسه، وخريطة الذاكرة نفسها التي يحصل عليها النموذج السحابي. لا يُجرَّد شيء لأن النموذج يعمل على عتادك.
- مجموعة الأدوات الأساسية نفسها — الأدوات الأساسية المحمَّلة دائمًا بالكامل، إضافةً إلى اكتشاف الأدوات لكل ما عداها (
tool_searchيعمل على النماذج المحلية بالطريقة ذاتها). - الذاكرة نفسها — وصول كامل إلى البحث والاسترجاع وسجل المحادثات وحفظ المعرفة.
الإصدارات السابقة كانت فيها مفاتيح سياق لكل نموذج محلي (وضعا “stateless” و”restricted” المحليان). زالت تلك المفاتيح — يوجد مسار واحد الآن، وتُجرَّد المفاتيح القديمة من التهيئات الموجودة عند التشغيل.
نوافذ السياق الصغيرة
النماذج ذات نوافذ السياق الصغيرة تحصل تلقائيًا على مجموعة أدوات إقلاع مقلَّصة — الاسترجاع والاكتشاف والملفات والشل — كي لا يستهلك الموجّه ومخططات الأدوات النافذةَ قبل أن تبدأ المحادثة. يُبنى هذا على ميزانية السياق المقيسة، لا على هوية المزود أبدًا: نموذج سحابي بنافذة صغيرة يطلقها بالطريقة ذاتها، ونموذج محلي بسياق 128K يحصل على المجموعة الأساسية الكاملة.حماية العتاد
مفتاح تقييد النماذج المحلية القوية (الإعدادات ← وولفيش، مفعَّل افتراضيًا) يمنع منتقي النماذج من تثبيت نماذج محلية تتجاوز بصمتها في الذاكرة ما يتحمّله نظامك براحة (~55% من إجمالي الذاكرة). هذه بوابة تثبيت لا قيد على السياق — وُجدت لمنع اختناق التبديل (swap thrashing)، ويمكنك إيقافها لتثبيت أي شيء بصرف النظر عن حدود العتاد (غير موصى به).أوضاع الاستدلال
تتحكّم أيقونة الدماغ بجوار صندوق الرسائل في ما إذا كان النموذج يستدل. اضغط عليها لتفعيل الاستدلال أو إيقافه للنماذج التي تدعمه.التفكير — هل يفكّر النموذج
- إيقاف — يجيب النموذج فورًا. الأسرع؛ مثاليّ للمهام البسيطة والمباشرة.
- تشغيل — يعالج النموذج المسألة أولًا في مرحلة استدلال مخصّصة قبل الردّ. أبطأ ويستهلك رموزًا أكثر، لكنه أدقّ بوضوح في المهام متعدّدة الخطوات أو المنطقية أو الغامضة.
حالات الزر
يعرض كل نموذج الحالات التي يدعمها فعليًا فقط. إذا كان النموذج لا يستطيع الاستدلال، فإن الزر يُقفَل حيث لا يوجد ما يتغيّر. يحفظ وولفيش اختيارك لكل نموذج.
في Ollama: يُكتشف الاستدلال لكل نموذج مسحوب من قدرات Ollama — تفكّر النماذج التي تعلن قدرة التفكير (مثل qwen3 وdeepseek-r1 وgpt-oss)، وغيرها لا يفكّر. إنه تشغيل/إيقاف بسيط دون مستويات جهد، ودون مفتاح API أو تكلفة لأنه يعمل محليًا.
الوضع المحلي فقط
يتضمن وولفيش مفتاح “محلي فقط” يقيّد كل الاستدلال بـ Ollama — لا بيانات تلمس API سحابي أبدًا، بغض النظر عن نموذج الدماغ المُختار. فعّله من الشريط الجانبي للمحادثة عند حاجتك لخصوصية مطلقة. في الوضع المحلي فقط:- فرض النموذج المحلي — يُستخدم Ollama فقط أيًا كان نموذج الدماغ المُختار
- لا طلبات شبكة لاستدلال نموذج اللغة
- تجميع الذاكرة يستخدم النموذج المحلي
- جميع الميزات الأخرى (ذاكرة، أدوات، قدرات) تعمل بشكل طبيعي
القيود
- السرعة — الاستدلال المحلي أبطأ من APIs السحابة، خاصة على أجهزة CPU فقط. توقع 5–30 رمز/ثانية حسب حجم النموذج والعتاد، مقابل 80–150 رمز/ثانية من المزودين السحابيين.
- نافذة السياق — معظم النماذج المحلية تدعم 4K–32K سياق. النماذج السحابية تقدم 128K–200K. يقلّص وولفيش مجموعة الأدوات تلقائيًا للنوافذ الصغيرة (انظر أعلاه)، لكن المحادثات الطويلة أو المستندات الكبيرة قد تتجاوز مع ذلك حدود النموذج المحلي.
- تنسيق استدعاء الأدوات — النماذج الأصغر تخرج أحيانًا استدعاءات أدوات مشوّهة. لدى وولفيش منطق إعادة محاولة، لكن الفشل المتكرر ينهي الدور.
- computer-use — التفاعل مع الشاشة يعتمد على قدرات رؤية تفتقر إليها معظم النماذج المحلية. القدرة ليست محجوبة — النموذج المحلي القادر على الرؤية يستطيع استخدامها — لكن توقّع نتائج ضعيفة دون مستوى النماذج الحدودية.