OpenClaw小龙虾除了调用云端模型API之外，还可以在本地通过安装Ollama客户端的形式，部署本地大模型。

毕竟有些小伙伴一是担心调用云端模型，公司内部核心的信息数据不安全。二是龙虾吃token太厉害，用本地的能省点钱。

但这一切的前提条件是，你本地的电脑或者服务器硬件能够支撑得起来，硬件不行，跑不起来也没用。

而且很多量化后的小参数模型，干不了活，有点傻，你可以部署跑起来，但智力能力低下，等于没什么用。

参数大一点的模型，又太吃硬件性能，没好点的显卡跟内存同样跑不起来，尤其不适合消费级的显卡部署。

但自从前几天Qwen发布了Qwen3.5系列小模型之后，让一众普通用户看到了希望，模型不仅参数体量小，性能效果还不错。

拿Qwen3.5 9B举例，俗称小钢炮，普通消费级显卡就能跑，不需要专业的AI计算卡，门槛一下降低了不少。

当然，你想使用Ollama本地部署一个开源模型，却不知道什么样的电脑硬件可以支持，那你可以直接问豆包。

比如这样问：我想在windows本地电脑部署qwen3 8b模型，请问需要什么样的硬件配置才能跑得起来，如图：

所以，本地用Ollama部署模型，提供API接口给OpenClaw小龙虾调用，开始变得有意义，有价值了。

虽然老马之前已经写过在本地用Ollama部署模型的教程，但有些小伙伴还是搞不懂，希望有一篇能够针对OpenClaw的教程。

于是，今天就以Windows 11为例，给大家从头到尾实操一遍，中间有一些细节不要错漏，记得仔细阅读。

Ollama安装部署本地模型

老马是在虚拟机上新装了Windows 11系统，Ollama的Windows客户端需要Windows 10以上系统才能安装，电脑浏览器访问网址：
https://ollama.com/download，下载安装包进行安装即可，如图：

安装包有1.2G，下载需要一段时间，请耐心等待。下载完安装包，双击运行安装，跟普通的Windows软件安装一样，点击“install”安装就行，如图：

默认会安装到你的电脑C盘，安装过程中如果系统环境缺少组件，也会提示你去安装，记得点是确定安装组件，如图：

安装完毕启动Ollama，我们在左侧点左上角的图标展开列表，在列表里面就能看到“Settings”设置选项，点击进去，如图：

设置页面虽然是英文的，但好在选项不多，不影响我们操作，只需要把“Expose Ollama to the network”这个选项开关打开，如图：

这个选项的意思是允许其它第三方的应用，通过网络连接使用Ollama提供的模型服务，等于是开通API，给其它应用软件调用。

这个不打开的话，等下你的OpenClaw在填写完Ollama的API信息后，就没法连接成功，所以一定要记得打开。

打开的时候，如果Windows防火墙有提示，是否运行Ollama访问公用和专用网络，也一定要记得点击允许。

接下来设置上下文窗口大小，老马建议默认你就调到最大的256K，这样虽然有些模型达不到，起码不至于因为太小老是出问题，如图：

而且你也不用去问豆包，去查某个模型的上下文窗口是多少。虽然可以去查，根据模型的情况去设置，但小白用户拉到最大就行了。

以上设置调整完，Ollama会自动保存的，不需要你去点击什么保存按钮。然后我们返回刚才第一次打开Ollama的页面，即首页。

在对话框右下角就可以看到模型选择，点击会展开模型列表，如图：

凡是模型名称右侧带一朵云朵图标的，那是Ollama提供的云端模型服务，可以用，但不是我们今天要介绍的。

凡是模型名称右侧带一个下载箭头图标的，就是Ollama提供的可以下载到本地的模型文件，比如老马这里选择了qwen3-vl:8b这个模型，如图：

选择完模型后，在对话框里面随便输入一句：你好，发送过去，模型就开始启动下载了，不同模型文件大小不一样，耐心等待下载完成，如图：

模型下载进度到100%之后，Ollama会自动去加载使用已经下载好的本地模型文件。如果你的硬件不支持，比如内存不够，就会报下面的错误，如图：

之所以老马会出现这个内存不足的问题，两个原因，一个是qwen3-vl:8b是带视觉模块的模型，对内存要求要更大一些。

第二个是老马的Windows 11系统是运行在虚拟机上的，虽然电脑本身有64G的内存，加上打开的各种软件，当前可以使用的内存就不足了。

所以没办法，只能换一个模型，最后选择了qwen3:8b这个模型，不带Vl视觉模块的，如图：

重新等新的qwen3:8b模型下载完启动，没有提示任何错误的时候，就可以在对话框输入文字跟模型对话了，如图：

到这里，本地使用Ollama部署一个模型就搞定了。可能有些小伙伴又会问了，Ollam提供可以下载的模型种类太少，我能不能安装其它种类的模型。

答案是可以的，你只需要去阿里魔搭这种平台下载好模型文件，放到Ollama对应的模型目录即可，至于怎么操作，你可以问豆包。

咱们这里就不展开仔细讲，因为详细介绍这种方式，又得是写一篇几千字的长文教程，反倒是问豆包、千问，它会一步步引导你去怎么操作。

你只需要在提问的时候，把背景信息交代清楚。比如说我现在已经在本地Windows上安装了Ollama的客户端，想部署某某模型，怎么操作，我是个小白，请一步步引导我。

OpenClaw对接使用本地模型

Ollama本地部署模型完毕，下一步我们来对接OpenClaw小龙虾，老马这里还是推荐普通用户安装整合界面版的OneClaw，不会安装的可以查看文章：不需要懂技术，小白一键本地安装OpenClaw小龙虾

这个底层就是OpenClaw，只不过在安装方面进行了简化，尤其适合Windows系统用户，不需要去踩那么多的坑。

简单方便，安装完就可以打开使用，我们安装完OneClaw之后启动软件，第一步会要求你配置大模型的API，你可以先用别的服务商API先配置着。

别的服务商老马那篇安装文章中也有介绍的，都是云端的模型，那接下来我们在OneClaw里面点击设置，进入模型配置，选择自定义，把服务商变成我们Ollama部署的本地模型，如图：

首先上面是一个错误的写法，接口地址你如果填：http://127.0.0.1:11434，API密钥随便填个数字1，模型ID就是模型名称填qwen3:8b，接口类型默认，保存的时候就会报404错误。

这是因为接口地址错了，API密钥和模型ID都没有错，所以正确的接口地址写法应该是：http://127.0.0.1:11434/v1，如图：

这才是OpenAI支持的正确格式，把接口地址改成这样，其它保持不变，保存后，你的当前使用模型就会变成Ollama本地部署的模型了。

最后回到对话窗口，输入一下问题，发送过去，根据你硬件的性能，Ollama的响应输出速度也不一样，稍等片刻，就能收到回复了，如图：

这就代表着，你的模型已经成功切换到Ollama本地部署的模型上了，OpenClaw原版的对接方式也是差不多的。

你要使用Ollama本地部署的大模型，就把接口地址，API密钥（随便写），模型ID，直接发给小龙虾，让它帮你更换。

还有一种方式就是，你问小龙虾，本地配置文件OpenClaw.json的详细路径是什么，以及怎样修改里面的模型配置。

小龙虾就会告诉这个配置文件在本地电脑的路径，就去那个路径找到OpenClaw.json文件，一般Windows系统的话是在你用户名下的.OpenClaw目录。

然后你就用记事本打开进行编辑，找到模型配置的那一段，按照小龙虾的指导去修改保存，重启一下网关就行了。不知道怎么重启网关的，可以查看之前老马写的：玩转OpenClaw小龙虾常用命令，赶紧收藏学会

另外补充一点，你要持续地使用Ollama本地部署的模型服务，最好保证这个软件不要关闭掉，处于启动的状态，以免服务失效无法在OpenClaw上调用。

好了，以上就是今天的分享，欢迎关注、点赞、转发一键三连。有任何问题和需求，请在评论区留言，回见！

对了，老马最近刚创建了一个AI学习交流群，有兴趣进群的小伙伴可以添加老马微信号：immajiabin，添加好友时备注：进群（不备注不通过）。