🤖 Models 模型

为任何底座模型封装自定义指令、工具与知识库，打造专属的智能代理（Agents）。

模型（Models）工作区允许您在任何基础模型（base model）之上创建配置预设（presets）。选择 GPT-4o、Claude、Llama 3 或任何其他已连接到 Open WebUI 的模型，然后将系统提示词、知识库、工具、技能和参数覆写绑定到它上面。这样生成的产品就是一个专属定制的智能代理，它能完全按照您的业务需求行事，而无需修改底层模型的任何参数。

一个始终遵循您的风格指南的“Python 导师”；一个采用您公司模板的“会议摘要生成器”；一个内置了您的 Lint 校验规则的“代码审查器”。每一个智能代理都只是一个轻量级的包装：选择底座模型，进行个性化配置，然后一键共享给您的团队。

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为什么选择 Models？

一个基础模型，多种人设角色

同一个 GPT-4o 模型可以同时驱动编程助手、客户支持机器人和创意写作助理。每个预设（preset）都拥有自己独立的系统提示词、工具和知识库，因此模型的行为模式将根据您选择的预设而截然不同。

预绑定知识库与工具

无需在每次开启新聊天时都繁琐地手动绑定文档和启用工具，您只需在模型预设中完成一次性绑定即可。用户打开时就是一个开箱即用、配置齐全的智能代理。

细粒度的权限控制

限制模型仅对特定的用户或用户组可见。财务团队只能看到财务模型；研发团队只能看到研发模型。管理员可以全局管控整个实例内所有模型的可用状态。

动态系统提示词

支持使用 Jinja2 风格的变量（如 {{ USER_NAME }} 和 {{ CURRENT_DATE }}），从而让系统提示词（system prompt）能够自动感知和适配当前用户与当前会话的上下文环境。

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核心功能

🧩 模型预设 (Presets)	将系统提示词、工具、知识库、技能与参数一键打包封装
🏷️ 动态变量	自动注入 {{ USER_NAME }}、{{ CURRENT_DATE }}、{{ CURRENT_TIME }}
🔧 绑定的工具	按模型强制启用特定的工具
📚 绑定的知识库	通过 RAG 或完整上下文模式让知识库和文件随时可用
🎭 技能	绑定 Markdown 指令集，通过 view_skill 按需加载
👥 访问控制	限制仅特定的用户或用户组可见/可用
📊 全局默认值	一次性为所有模型配置基础能力与推理参数
🔊 单模型专属 TTS 语音	为每个角色赋予专属的播报语音

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创建模型

在 Workspace > Models 中点击 + New Model，或在已有模型上点击省略号（...）并选择 Edit（编辑）。

核心配置

字段	描述
Avatar	上传自定义头像。支持动图 GIF 和 WebP 格式
Name and ID	模型的显示名称与全局唯一标识符
Base Model	驱动该智能代理的底层物理底座模型
Description	在模型选择器下拉列表中展示的简短概述
Tags	对下拉列表中的模型进行标签化分类整理
Visibility	设置为私有（仅限特定用户/用户组）或全员公开

系统提示词与变量

系统提示词（system prompt）用于定义 AI 的行为模式和角色人设。可以使用动态变量来实现上下文感知指令：

变量	输出示例
{{ CURRENT_DATE }}	2024-10-27
{{ CURRENT_TIME }}	14:30:05
{{ USER_NAME }}	Admin
{{ USER_GROUPS }}	Engineering, Beta Testers（逗号分隔；若用户不属于任何组则为空）

You are a helpful assistant for {{ USER_NAME }}.
The current date is {{ CURRENT_DATE }}.

能够感知用户组的系统提示词

{{ USER_GROUPS }} 使得单个共享模型可以根据调用者的 RBAC 用户组来自主调整其行为模式 —— 例如：“只有在 {{ USER_GROUPS }} 包含 'Engineering' 时，您才可以讨论内部路线图细节。” 占位符在聊天时的服务器端进行实时解析，且只有在模板中实际引用了该变量时，才会触发数据库查询。

能力与绑定项目

开启或关闭模型可以执行的操作，并绑定相关资源：

设置	控制的内容
Knowledge	绑定集合或文件。点击附加的项可在 Focused Retrieval（专注检索）与 Full Context（完整上下文）之间进行切换。参见检索模式
Tools	强制启用特定工具（例如，为数学助手强制启用 Calculator 工具）
Skills	绑定 Skills（技能），以便始终注入其清单
Filters	附加管道过滤器（例如，个人隐私信息 PII 脱敏处理）
Actions	附加动作脚本（例如，“添加到记忆中”）
Vision	启用图像分析（底座模型需具备视觉处理能力）
Web Search	开启配置好的网页搜索提供商
Code Interpreter	开启 Python 代码执行能力
Image Generation	开启图像生成能力
Builtin Tools	控制哪些内置工具分类可用：Time、Memory、Chats、Notes、Knowledge、Channels、Task Management、Automations
File Context	启用时，附加的文件将通过 RAG 管道进行处理。禁用时，不提取任何文件内容
TTS Voice	为该模型的回复设置特定的 TTS 语音

高级参数

• Stop Sequences（停止序列）：强制在特定字符串（例如 <|end_of_text|>、User:）出现时终止生成。每个序列输入后按 Enter 回车。
• Temperature、Top P 等：调节模型的创造力和确定性。

提示词建议

当用户使用该模型开启全新聊天时，会显示可点击的快捷提示卡片。添加诸如“请逐步解释这段代码”或“请总结这份文件”等短语，以引导用户进行提问。

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模型管理

在模型列表中，点击任何模型旁边的省略号（...）：

操作	描述
Edit	打开配置面板
Hide	从模型选择器下拉列表中隐藏，而不彻底删除
Clone	复制该模型配置（克隆版名称会自动附带 -clone 后缀）
Copy Link	复制指向该模型设置界面的直接 URL 链接
Export	将模型配置下载为 .json 文件
Share	共享到 Open WebUI 社区
Delete	永久删除该模型预设

导入与导出

• 导入：支持从 .json 文件或 Open WebUI 社区链接进行导入
• 导出：将所有自定义模型的配置一键导出为一个 .json 文件
• 探索：在页面底部浏览社区提供的各种优秀预设

下载全新的基础底座模型

要下载新的底层 base 模型，转到 Settings > Connections > Ollama，或在模型选择器中直接输入 ollama run hf.co/{username}/{repository}:{quantization}。

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全局模型默认值（管理员）

管理员可以通过 Admin Panel > Settings > Models > ⚙️（齿轮图标） 来设定适用于所有模型的基础能力和底线推理参数。

• Default Model Metadata (DEFAULT_MODEL_METADATA)：基础能力默认开启状态（视觉、网页搜索、文件上下文、代码解释器、内置工具）。在发生冲突时，单模型的个性化覆写设置始终优先。
• Default Model Params (DEFAULT_MODEL_PARAMS)：底线推理参数（temperature、top_p、max_tokens、function_calling）。当单模型显式设定了参数时，以单模型的设定值为准。该默认值从环境中作为 JSON 加载；如果 JSON 格式无效将被忽略并回退为 {}。

合并行为

设置类型	合并策略	示例
Capabilities（能力）	深度合并（Deep merge）	全局设置 file_context: false，模型设置 vision: true > 模型最终同时获得这两项配置
其他元数据	仅填充空白（Fill-only）	全局设置了描述，模型没有配置描述 > 模型继承全局描述内容
推理参数	简单合并（Simple merge）	全局设置 temperature: 0.7，模型设置 0.3 > 模型最终生效 0.3

知识库与函数调用之间的相互作用

在全局参数中设置 function_calling: native 会彻底改变所有模型处理已绑定知识库的方式。在原生模式下，模型绑定的知识库不会被自动注入。模型必须自主调用内置工具来检索知识。如果您的知识库突然停止工作，请优先检查此全局默认值。

详情请参阅 知识库排查指南。

批量管理

可以通过状态过滤管理员模型列表（Enabled、Disabled、Visible、Hidden），并使用 Bulk Actions（批量操作）一键启用或禁用当前视图下的所有模型。当外部服务提供商向您暴露了数百个模型时，此项功能极具实用价值。

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聊天中的模型切换

支持在对话中途直接切换模型，而不会丢失任何历史上下文。您最多可以同时选择两个模型来并排（side-by-side）对比它们的回复，并使用方向键在它们之间来回穿梭。

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使用场景

团队专属智能代理

创建一个绑定了销售团队 CRM 知识库、反对意见应答提示词和邮件起草工具的“销售助理”模型。将其共享给销售用户组。研发人员完全不会看到该模型。

新员工入职引导

为模型配置具有描述性的提示卡片建议（例如“向我提问关于公司福利政策的问题”、“帮我搭建本地开发环境”），使新入职的团队成员准确知道如何向 AI 提问。

强制推行组织标准

通过配置全局默认值，在所有模型中统一禁用代码解释器、强制设定统一的温度参数、或者强制要求使用函数调用。个别模型在确有需要时可自行进行个性化覆写。

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局限性

仅为预设，而非微调

模型预设通过系统提示词和工具绑定来塑造和规范 AI 的行为。它们不会改变底层底座模型的权重参数。要想实现深刻的行为逻辑转变，您依然需要进行真实的模型微调（fine-tuning）。

故障转移（Fallback）需要显式配置

如果某个底座模型突然不可用，该预设模型也将失效，除非管理员在 Admin Panel > Settings > Models 中将 ENABLE_CUSTOM_MODEL_FALLBACK 开启为 True，并配置了备用的默认模型。