OpenClaw 本地模型支持全面升级

OpenClaw 宣布本地模型支持全面升级，用户现在可以更方便地使用本地大语言模型，在保护数据隐私的同时享受完整的 AI 助手能力。

支持的本地模型

推荐模型

模型选择建议

配置方式

使用 Ollama

Ollama 是最简单的本地模型运行方式：

# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 下载模型
ollama pull llama3.1
ollama pull mistral
ollama pull qwen2.5

# 启动服务
ollama serve

OpenClaw 配置

{
  "providers": {
    "ollama": {
      "enabled": true,
      "baseUrl": "http://localhost:11434",
      "models": ["llama3.1", "mistral", "qwen2.5"]
    }
  },
  "model": {
    "default": "ollama:llama3.1",
    "fallback": "ollama:mistral"
  }
}

使用 vLLM

对于高性能部署：

# 安装 vLLM
pip install vllm

# 启动服务
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct --port 8000

配置：

{
  "providers": {
    "vllm": {
      "enabled": true,
      "baseUrl": "http://localhost:8000",
      "models": ["Llama-3.1-8B-Instruct"]
    }
  }
}

性能优化

硬件建议

量化选项

{
  "localModel": {
    "quantization": {
      "enabled": true,
      "method": "4bit",
      "options": {
        "4bit": "最佳性能",
        "8bit": "平衡质量",
        "fp16": "最高质量"
      }
    }
  }
}

混合模式

OpenClaw 支持本地模型和云端模型混合使用：

{
  "modelStrategy": {
    "chat": "ollama:llama3.1",
    "summarization": "ollama:mistral",
    "complex": "openai:gpt-4",
    "embedding": "ollama:nomic-embed"
  }
}

智能路由

根据任务复杂度自动选择模型：

{
  "routing": {
    "simple": "ollama:mistral",
    "medium": "ollama:llama3.1",
    "complex": "openai:gpt-4",
    "thresholds": {
      "tokenCount": 2000,
      "complexity": "auto"
    }
  }
}

隐私优势

数据本地化

• 所有对话数据保留在本地
• 无需网络传输敏感信息
• 完全自主的数据控制

合规支持

• 满足数据本地化要求
• 支持行业合规需求
• 企业级隐私保护

常见问题

模型下载慢？

# 使用镜像源
export OLLAMA_MIRROR=https://mirror.example.com
ollama pull llama3.1

内存不足？

# 使用量化模型
ollama pull llama3.1:7b-q4

# 或调整上下文长度
ollama run llama3.1 --num-ctx 2048

响应慢？

• 检查 GPU 是否正确使用
• 尝试更小的模型
• 调整批处理大小

下一步

• 模型配置指南
• 本地部署教程
• 性能优化建议