探索本地化AI的潜力，将强大的Qwen3.5大语言模型与自动化工具OpenClaw结合，能够构建一个完全在本地运行的智能助手。这个过程不仅保障了数据隐私，还提供了一种高效、低成本处理日常信息任务的方案。这篇内容将详解从部署到实战测试的全过程，为希望搭建个人AI工作流的用户提供一份实用参考。
智能速览
选用Qwen3.5 35B量化版，模型大小为24G，适合性能较强的显卡。
使用Ollama v17.0.4可通过命令一键启动并部署OpenClaw框架。
在双显卡环境下，本地模型推理速度实测可达120 tokens/s。
成功完成技能安装、股票数据抓取、新闻搜集与定时任务配置。
新版Ollama默认上下文长度扩展至256K，但会增加显存占用。
建议搭配线上云端模型处理逻辑更复杂的任务，以实现成本与效率的平衡。
精华内容
将前沿的大语言模型引入本地设备，并使其能与自动化框架协同工作，这听起来很复杂，但实际操作已经相当简化。下面将深入部署和测试的关键环节。
硬件与选型
本地部署的第一步是选择合适的模型与工具。Qwen3.5提供了27B、35B及EIRB三种量化版本，其中35B版本模型大小为24GB，性能与资源占用较为均衡，成为此次测试的主角。运行环境为双显卡配置，为模型提供了充足的计算资源。
在软件层面，需要特别注意的是，必须使用Ollama 17及以上版本才能支持Qwen3.5这类新模型。目前官网最新版为17.0.4，升级是顺利运行的前提。
部署与性能
新版Ollama极大地简化了部署流程，仅需在命令行输入`ollama launch openclaw`即可完成AI机器人框架的启动，并将Qwen3.5设置为主模型。
实测性能表现令人满意，在双显卡环境下，生成速度稳定在120 tokens/s，完全满足流畅交互的需求。此外，新版本将上下文长度默认设置为256K，确保了长对话的连贯性，但这也会相应增加显存占用，用户需根据自身硬件情况进行权衡。
功能实测
为了让测试更具说服力，进行了一系列实际任务场景的模拟。测试内容包括了技能的安装配置、股票代码的实时抓取与行情分析、AI新闻的自动化搜集以及定时任务的配置。
结果显示，本地Qwen3.5模型顺利完成了所有指定任务，未出现死循环或响应中断的情况。不过，量化模型的局限性也偶尔显现，在处理包含多个分支的耗时任务时，可能需要额外输入提示词，要求模型自查任务完成度，以确保万无一失。
方案价值
经过一天的深度体验，可以明确，使用本地Qwen3.5模型配合OpenClaw，在执行信息搜集、数据分析等逻辑相对简单的任务时，是一个非常可靠的方案。它最大的优势在于数据隐私和零Token费用。
但这一切都建立在拥有足够性能的硬件基础上。对于需要复杂逻辑推理或创造性生成长文本的项目，单纯依赖本地量化模型仍可能力不从心。因此，推荐将本地模型与线上大模型结合使用，形成高低搭配，既能控制成本，又能保证复杂项目的执行效率。
将强大的大语言模型运行在个人设备上，已经从一个概念转变为触手可及的现实。通过本次实践，证明了Qwen3.5与OpenClaw的组合在特定场景下的巨大潜力，为个人构建专属AI工作流提供了新思路。随着硬件性能的提升和模型的持续优化，本地化AI的应用边界将被进一步拓宽。你的设备准备好迎接自己的AI助手了吗？
