Openclaw 本地模型部署教程✨告别 Token 焦虑

最近 Openclaw 爆火，直接带起一波龙虾养殖热潮🦞

可不少养殖户还没靠龙虾赚到钱，反倒在大模型 Token（饲料）上花了不少冤枉钱，Token 焦虑拉满！

与其继续为云端 Token 费用发愁，不如把 “饲料” 握在自己手里！

这篇保姆级教程手把手教你，用本地大模型部署 Openclaw，彻底杜绝 Token 开支，低成本玩转 Openclaw～

⚠️温馨提示

本地模型的性能、推理能力受硬件配置直接影响，体验和云端大模型有一定差距，更适合Token 预算有限的小伙伴～

✅部署全程请在稳定网络环境下操作！

步骤一：安装 Ollama，部署本地模型

Ollama 是本地大模型部署的核心工具，支持命令行和图形界面两种安装方式，按需选择即可～

1. 安装 Ollama

📌命令行安装（高效便捷，适合有基础的小伙伴）

打开命令行，直接输入以下指令回车，Ollama 会自动完成下载 + 安装：

plaintext

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

📌图形界面安装（新手友好，无脑下一步）

不习惯命令行操作的小伙伴，直接戳👉Ollama 官方下载地址

下载对应系统的安装包，手动下一步安装就搞定～

2. 部署本地模型

核心原则：模型选配合适的硬件配置，才会流畅使用！

举个例子：Mac mini M4 16G 的配置，8b、9b 是硬件支持上限，想要更丝滑的体验，优先选 2b、4b 的轻量模型～

📌命令行部署

命令行输入以下指令，拉取并部署指定模型（把 {model_name} 替换为实际模型名即可）：

plaintext

ollama run {model_name}

💡示例（部署通义千问 0.8b 模型）：

plaintext

ollama run qwen3.5:0.8b

回车后等待模型文件拉取完成，出现success成功提示，就说明部署完毕啦～

📌图形界面部署

GUI 版本安装完成后，直接打开 Ollama 程序，选择想要的模型并发送一条消息，程序会自动拉取模型文件，无需额外操作，懒人友好到哭！

步骤二：部署 Openclaw，一键搞定超省心

Openclaw 依赖 Node.js 环境，先完成环境配置，再一键部署，全程跟着步骤走，零基础也能轻松上手～

1. 配置 Node.js 环境（要求版本 22+）

首先检查本地是否已安装 Node.js，打开命令行输入以下指令，查看版本：

plaintext

node -v

✅若输出版本号≥22，说明环境符合要求，直接跳过这步～

❌若未安装 / 版本过低，按以下步骤配置即可～

📌命令行安装 Node.js

下载并安装 nvm（Node.js 版本管理工具）：

plaintext

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

加载 nvm（代替重启 shell，直接生效）：

plaintext

. "$HOME/.nvm/nvm.sh"

下载并安装 Node.js 24 版本（推荐稳定版）：

plaintext

nvm install 24

验证安装结果（出现对应版本即成功）：

plaintext

node -v # 正常输出v24.14.0即成功

npm -v # 正常输出11.9.0即成功

📌图形界面安装 Node.js

直接戳👉Node.js 官方下载地址

下载对应系统的安装包，手动安装后验证版本就可以啦～

2. Openclaw 一键部署（重点！超简单）

多亏 Openclaw3.7 版本的更新，现在通过 Ollama 就能直接部署，免去手动模型配置，一步到位！

打开命令行，输入核心部署指令：

plaintext

ollama launch openclaw

出现OpenClaw is not installed. Install with npm?提示时，输入Yes回车，程序会自动下载并安装 Openclaw 相关依赖～

安装完成后，界面会列出推荐模型和本地已安装模型，直接选中本地已安装的模型（可在 More 里查找），回车完成配置～

出现安全风险提示I understand the risks.Continue?时，输入Yes回车，Openclaw 就部署完成啦！🎉

步骤三：启动使用，开启本地对话之旅

部署完成后，直接打开浏览器，访问本机指定端口，就能通过 Web 端使用 Openclaw～

💡完整访问地址会在安装过程中给出，参考格式：

plaintext

http://localhost:18789/#token=ollama

输入地址回车，就能进入对话界面，用本地模型畅聊，再也不用消耗云端 Token 啦～

🚨重要提醒，必看！

多平台接入：Openclaw 对接飞书等第三方应用的教程，网上已有大量详细内容，大家可自行搜索，这里就不赘述啦～

数据安全第一：Openclaw 会获取部署机器的高级权限，使用过程中一定要做好数据隔离，避免数据泄露风险！（重要的事情说三遍！）

报错排查：若使用中出现报错，优先检查「硬件配置是否匹配模型」「网络是否稳定」「Node.js 版本是否符合要求」～

写在最后

这次的本地部署教程，核心就是用 Ollama 搭起本地大模型环境，再一键部署 Openclaw，从根源上解决 Token 费用问题～

虽然本地模型的体验不如云端，但胜在免费、自主、无后续开支，对于预算有限的个人用户来说，完全够用！

赶紧跟着教程操作起来，告别 Token 焦虑，安心养龙虾吧🦞