要在Trae中使用本地大模型，需将请求直连本机服务（如Ollama、LM Studio或OpenStation），确保地址用127.0.0.1、正确配置OpenAI兼容的四项参数，并验证连接与响应。
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要在Trae中使用本地部署的大模型，必须绕过云端服务，将推理请求直接发往本机运行的模型服务端口，比如Ollama、LM Studio或OpenStation启动的HTTP API服务。这要求Trae以客户端身份精准匹配服务端的地址、路径和模型标识，任何一处不一致都会导致请求失败或返回空响应。
确认本地模型服务已就绪
先确保你的本地模型服务正在运行且可被Trae访问：打开LM Studio → 按 Ctrl+2 进入 Local Server 页面 → 确认右上角 Status 显示为 Running（绿色）；或启动 Ollama 后执行 curl http://127.0.0.1:11434/api/tags，能返回 JSON 列表即表示服务正常。
若使用 OpenStation，访问 http://127.0.0.1:8080 → 登录后进入「模型服务」→ 查看目标模型状态是否为「已部署」并显示监听地址（如 http://0.0.0.0:8000 ）。
【必须用127.0.0.1而非localhost】某些系统对 localhost 的 DNS 解析存在延迟或策略拦截，而 127.0.0.1 是确定的环回地址，Trae 与本地服务通信时更稳定。
在Trae中添加自定义模型
方法一：通过设置中心添加
点击右上角齿轮图标 → 左侧选「模型」→ 点击「+ 添加模型」→ 选择「自定义配置」。
方法二：任务创建时快捷添加
首页点「新建任务」→ 选择「本地模式」→ 选完文件后，在模型下拉框底部点「添加模型」→ 直接进入配置页。
基于阿里云百炼 Qwen3.5-Omni 的全模态技能，支持文本、图片、音频、视频理解与文本/语音输出。适用于图片分析、音频转写理解、视频理解、跨模态问答及语音回复生成。
两种入口最终都需填写以下四项核心参数：
① 服务商：选 OpenAI（所有兼容 OpenAI API 协议的本地服务都走这个选项，包括 LM Studio、OpenStation、Ollama 的 openai-compatible 接口）；
② 模型ID：填你在 LM Studio 右侧面板看到的 API Model Identifier（如 zai-org/glm-4.7-flash），或 OpenStation 中该模型的 model_name 字段值；
③ 自定义请求地址：填完整 endpoint，例如 http://127.0.0.1:1234/v1/chat/completions（LM Studio）、http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions（OpenStation）、http://127.0.0.1:11434/v1/chat/completions（Ollama 启用 openai 兼容模式后）；
④ API 密钥：填任意非空字符串，如 lm-studio 或 sk-xxx —— 本地服务通常不校验密钥，但 Trae 客户端会拒绝空值。
验证与启用模型
添加成功后，回到任意对话页，在输入框右下角点击当前模型名称（如 Auto 或 Qwen2.5），从列表中选择你刚添加的模型。
首次调用时观察左下角状态栏：若显示「Connecting…」后变为「Ready」，说明连接建立；若弹出「Connection refused」错误，立即检查防火墙是否放行对应端口（如 1234、8000、11434），Windows 用户还需确认「网络适配器」中「专用网络」防火墙规则已启用。
发送一条测试提示：“你是谁”，等待响应。若返回模型自我介绍而非报错，说明本地模型已成功接入 Trae。
