How to Use Qwen 3 with VS Code (FREE) | The Best QWEN 3 Setup with Ollama?
三句話摘要
在 VS Code 中用 Ollama 本地部署 Qwen3 模型，實現免費的 AI 編碼助手。 Ollama + Qwen3 + When Code 的組合提供了一套完全本地、零成本的 AI 編碼環境，效能足以應對日常開發任務。 Ollama 提供本地運行方案：無需雲端訂閱或付費，模型完全在本機執行，相比雲端模型節省成本且隱私更好。
重點整理
重點- 1
Ollama 提供本地運行方案：無需雲端訂閱或付費，模型完全在本機執行，相比雲端模型節省成本且隱私更好。
- 2
Qwen3.6 的多工能力：講者透過提問展示該模型可執行文案編寫、程式碼生成、除錯、分析、學習教程等任務，並清楚列出無法做的事（如瀏覽網際網路、執行本機代碼、預訂機票）。
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When Code 作為 Copilot 替代方案：VS Code 擴充套件原生支援 Diff Review、Edit、Accept 等功能，提供類似 GitHub Copilot Chat 的使用體驗。
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配置簡單但須注意細節：選擇 Custom Provider 並設定為 OpenAI 相容協議是關鍵，Ollama 已內置相容的 API 端點，只需複製正確的模型名稱即可運作。
實用技巧與重點
乾貨- 模型版本：Qwen3.6 有 24GB 版本（支援文字與圖像）、27B 版本、35B 版本
- 軟體工具：Ollama、When Code 擴充套件（預覽版）、VS Code
- API 設定：本地 API 端點為 `localhost:11434/v1`、OpenAI Compatible 協議、需輸入模型確切名稱
- 首次載入時間：第一次生成程式碼耗時約 2-3 分鐘
- 支援語言：Python、JavaScript、HTML、CSS、SQL 等
- 模型能做的：寫程式、編輯、分析、編碼幫助、除錯、解釋、學習教程、創意工作、生產力規劃
- 模型不能做的：瀏覽網際網路、存取個人隱私資料、執行本機代碼、預訂機票等實世界行動
結論
結論“Ollama + Qwen3 + When Code 的組合提供了一套完全本地、零成本的 AI 編碼環境，效能足以應對日常開發任務。”
完整解析
詳細這支影片展示了如何在本地環境中組建一套無需付費的 AI 編碼系統。講者首先從下載 Ollama 開始，這是一個能在本機執行大型語言模型的工具。Windows 用戶可直接從官網下載安裝程式或使用 PowerShell 命令安裝。
安裝完成後，講者進入模型選擇階段。Ollama 模型庫中既有需付費訂閱才能使用的雲端模型，也有免費的本地模型。講者選擇了 Qwen3.6 系列，特別是 35 億參數的版本，因為它在功能完整性和資源消耗間取得平衡。下載模型只需複製相應指令到終端機執行，無須其他複雜操作。
接著講者在 VS Code 中安裝 When Code 擴充套件，這是微軟提供的 AI 助手工具，目前還在預覽階段。為了連接本機運行的 Qwen3 模型，關鍵設置是選擇 Custom Provider 並指定為 OpenAI Compatible 協議。Ollama 已內置了 OpenAI 格式的 API，暴露在本機的 11434 埠上，講者只需在擴充套件設定中輸入正確的 API 端點和模型名稱即可完成連接。
連接成功後，講者進行了實際測試。首先詢問模型的能力邊界，模型準確地回答了自身能做與不能做的事，展示了邏輯理解能力。隨後講者要求生成一個簡單的 HTML 滑片應用，模型在 2-3 分鐘內生成了完整代碼。最後講者進一步要求添加深色模式和響應式設計，模型再次成功完成並提供了亮暗主題切換選項。
關鍵時刻
Pipeline v2帶時間戳的重點，會在逐字稿層級分析上線後產生。目前請先透過原始影片觀看。
事實查核
Pipeline v2說法查證是下一次管線升級的一部分。KeyFrame 只會顯示它真正能驗證的內容。
