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本文要点
- 从 Copilot CLI 1.0.94-0 起，/model 可发现正在运行的本机 Ollama 模型；Ollama 和模型须预先安装。
- 在 Local and self-hosted 下选中 Discovered 模型，确认添加方式；本次会话可立即使用，providers.json 会保存后续会话所需的信息。
- 自动发现只查本机，默认地址是 http://127.0.0.1:11434；其他本地地址可在启动前设置 OLLAMA_HOST，远端服务要手动配置。
- 本地模型选择不会开启离线模式或关闭遥测。COPILOT_OFFLINE=true 仅阻止 Copilot CLI 联系 GitHub 服务器，远程模型和工具仍需另行检查网络边界。
先分清 Ollama 发现与本地模型下载
GitHub 于 2026 年 10 月 7 日公布，从 Copilot CLI 1.0.94-0 起，可以在交互会话中用 /model 发现正在运行的本机 Ollama 提供的模型。2026 年 11 月 11 日核对的当前文档进一步说明了地址、配置文件和缺失模型的排查方法。
这条 Ollama 路线发现已有服务和模型，不会安装 Ollama 或下载模型。开始前，确认 Ollama 已在本机运行，至少一个模型已下载；模型端点还需支持工具调用（tool calling，也称 function calling，让模型能请求 CLI 工具）和流式输出（streaming，让响应逐步显示）。
用 /model 添加已有模型
在 Copilot CLI 交互会话中输入 /model，在 Local and self-hosted 下查看 Ollama 模型。尚未加入 CLI 的已下载模型会标为 Discovered；选中一个模型并按 Enter，再核对显示的提供商和端点。
选择 Add and use for this session 可在当前会话切换过去；选择 Add without switching 则保留当前模型。按 Esc 退出选择器。确认加入后，CLI 会把模型信息保存到 providers.json，供后续会话使用；当前会话不用重启即可使用已添加的模型。
自动发现只查本机
默认情况下，Copilot CLI 会检查 http://127.0.0.1:11434。如果 Ollama 在本机使用另一地址或端口，在启动 CLI 前设置 OLLAMA_HOST。自动发现只检查运行 CLI 的这台机器，不会扫描网络上的其他设备。
如果 Ollama 服务运行在另一台机器上，应改用手动提供商配置，并填写该服务的 OpenAI 兼容 API 地址，包括 /v1。远端服务不在自动发现范围内；先确认 CLI 实际连接的是哪台主机。
模型不显示或添加后不可用时
先确认 Ollama 服务仍在运行，目标模型已下载；再打开 /model 并按 Ctrl+R 重新扫描。若选择器显示提供商连接错误，先按提示检查 Ollama 的可达地址和端口。保存时出现警告，则检查所用配置文件是否可写及其权限。
手动配置的模型不见时，检查模型条目的 provider 是否与 providers.json 中某个提供商的 name 完全对应，然后重启 CLI。配置文件通常位于 ~/.copilot；COPILOT_PROVIDERS_CONFIG 可以指定其他文件。若文件中已有 providers 或 models，它们优先于环境设置。
对不认识的模型，CLI 可能默认使用 128000 prompt tokens；这可能超过模型本身的上下文容量。按模型支持值设置 maxPromptTokens 和 maxOutputTokens。提高配置上限不会扩大模型实际上下文窗口。
选择本地模型不等于离线
选中 Ollama 模型不会自动启用离线模式，也不会关闭 GitHub 遥测。若要阻止 Copilot CLI 联系 GitHub 服务器，应在启动 CLI 前设置 COPILOT_OFFLINE=true。这个设置不等于操作系统防火墙，也不保证其他网络请求都被阻止。
如果提供商仍在远端，提示和代码上下文仍可能通过网络发给它。完整网络隔离要求模型提供商位于本地或同一隔离环境；还要单独评估会发起网络请求的工具及其网络权限。仅把推理模型放在本机，不能证明整个工作流都离线或封闭。
Windows 本地下载是另一条预览路线
核对时的 GitHub 文档还单独描述了从模型选择器下载特定模型的公开预览路线，面向满足要求的 Windows 与 NVIDIA 设备，并需启用 --experimental 或在会话中打开 /experimental on。它和发现已经安装的 Ollama 模型是两件事；是否可用取决于该路线自己的设备条件。
如果看到 Download required，应按所选模型的内存、存储等设备要求核对，不能套用已有 Ollama 模型的发现条件。已读资料没有提供覆盖全部账户、国家和费用的统一说明；本地运行本身不能证明拥有使用资格或免除费用。
资料来源
常见问题
providers.json 可以共享吗？里面的 $MY_API_KEY 会自动读取环境变量吗？
配置文件中的凭据以明文保存，应保持私有，不提交仓库或分享。JSON 中类似 $MY_API_KEY 的值会被当作字面文本，不会自动读取环境变量。添加条目时合并现有 providers 和 models，不要直接覆盖原文件内容。
不再使用某个手动配置的提供商时，怎样移除？
如果它是当前默认模型所属的提供商，先用 /model --global 选择另一个默认模型。再从 providers.json 的 providers 中移除该提供商，并从 models 中移除对应模型条目，然后重启 CLI。