openclaw使用本地大模型
openclaw使用本地大模型
提到技术工具，尤其是关乎AI模型部署，不少朋友可能会觉得门槛不低。其实只要捋清步骤，整个过程还算清晰。这里就聊聊如何为OpenClaw配置本地大模型，从Ollama的安装到模型集成，几个关键环节都值得过一遍。
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安装ollama
第一步是安装Ollama。直接访问官网，根据你的操作系统下载对应的安装包即可。
安装过程非常友好，基本上就是一路点击“下一步”完成。安装结束之后，最好验证一下是否成功。打开命令行工具，输入相关指令检查一下。
安装大模型
Ollama就位后，接下来就是拉取大模型了。命令很简单：ollama run 模型名字。如果本地没有这个模型，它会先下载再运行；如果已经有了，就直接启动。
具体有哪些模型可选呢？去Ollama官网的模型库逛一圈就知道了。
点开感兴趣的模型页面，就能看到具体的安装命令。
如果想指定模型的参数量版本，可以在后面用冒号追加，比如：ollama run qwen3:30b。当然，能否流畅运行，关键还得看本地硬件配置。业内有个大致的参考计算方法：
安装了哪些模型，可以用ollama list命令查看。例如，这里就只下载了一个0.5b参数的Qwen2.5模型。
运行起来后，直接在命令行里就能和模型对话了。
删除大模型
如果觉得某个模型不再需要，想释放空间，删除操作也很直接。使用命令：ollama rm 模型名字即可。
openclaw使用本地大模型
部署openclaw时选择
接下来，重点来了：如何让OpenClaw用上这个本地模型。先提一句，现在安装OpenClaw有更便捷的方式，比如通过Cherry Studio客户端。不过，了解一下Windows下相对原生的安装流程也有帮助。
首先，确保Node.js（版本需大于22.xx.xx）已安装，下载后也是一路下一步就好。
安装完成后，在命令行里检查一下版本号，能正常显示就没问题。
然后，执行命令npm install -g openclaw@latest进行全局安装。
紧接着，运行openclaw onboard --install-daemon来启动配置向导。
如果是用在线大模型，流程和常规安装差不多（先确认风险，再选安装方式）。
区别从这一步开始——要选择本地模型，就得点选“Custom Provider”。
回车进入下一步，大部分选项可以直接用默认值。
当要求输入API Key时，本地模型其实不需要，直接回车过去就行。
接下来的模型类型选择，直接选第一个，然后回车。
这里需要填写模型名称，就是你通过Ollama安装时用的那个名字。
校验通过后，会让你设置一个端点ID，这个可以随意命名。
然后是模型ID，为了避免冲突，一般建议就用模型名称本身。
回车后，配置流程就和常规安装的后半段完全一样了。
不过，安装完成还不能直接开用，有一个参数必须调整。查看配置文件，你会发现contextwindow的默认值设置。
这个值默认是4096，如果这时你执行openclaw tui去对话，很可能会收到相关提示。
解决办法是把contextwindow修改为一个更大的值，比如超过16000。保存文件后，记得执行openclaw gateway restart重启网关，修改才能生效。
部署完成后切换
那么，部署完成后想切换或添加模型怎么办？其实分析一下openclaw.json这个配置文件，逻辑很清晰，主要就是两步。
首先是修改模型参数。models字段是一个数组，你完全可以复制一份已有的配置，然后在后面根据新模型的实际情况进行修改。
如果你的模型来源不是Ollama，可以参考在线大模型的配置方式，在providers部分进行相应的修改。
然后，将新模型添加到模型列表里，并设置你想默认使用的那个。
所有修改完成后，和之前一样，别忘了重启网关：openclaw gateway restart。这样一来，新的本地模型就能在OpenClaw中正常调用了。
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