很多朋友部署完OpenClaw后，都在纠结“我的龙虾该配哪个大模型？”毕竟，OpenClaw是“手脚”，而大模型才是“大脑”。选错了模型，龙虾要么理解不了你的话，要么执行任务时频繁卡壳，白白消耗Token。今天我们就帮你选出适合你的那款模型。
一、OpenClaw部署指南，让“养虾”零门槛
在配置OpenClaw模型之前，我们需要先安装部署OpenClaw。对于新手来说，原生态部署需要配置Node.js、处理依赖冲突、设置防火墙……光是这些步骤就劝退了无数跃跃欲试的“养虾人”。
针对这些问题，更推荐使用“OpenClaw部署助手”。它能帮你自动完成环境检测、依赖安装、配置优化等繁琐步骤，让零基础用户也能拥有一个能跑能跳的“小龙虾”。
步骤1：点击下方按钮，下载OpenClaw部署助手，完成安装。
好评率97% 
下载次数：3084372 步骤2：打开软件，点击「开始部署」，根据提示操作，等待进度条走完。期间如有安全软件弹出提示，点击“允许”即可。
步骤3：等待OpenClaw已经成功部署，点击「配置AI模型」，等待OpenClaw服务启动成功。
步骤4：再点击「AI模型」，从列表中选择模型服务商；点击链接去官网找到其对应的API Key密钥；粘贴到API Key对应窗口，点击「保存模型配置」。
步骤5：点击【首页】的「打开聊天」，软件将自动打开OpenClaw的聊天界面，你的“小龙虾”已经准备就绪！
二、OpenClaw用哪个本地大模型好
第1类：云端/闭源商用模型
这类模型通过API调用，不需要本地硬件支持，主要优势在于性能强、速度快、上下文窗口大，适合处理复杂任务。
①MiniMax M2.1
如果想让AI处理复杂逻辑、编写代码，MiniMax M2.1是不错的选择。它在代码编写、多任务并行方面的表现亮眼，拥有20万tokens的巨大上下文窗口，适合处理长文档。国内直连的低延迟特性，让它适配WPS、飞书等本土软件时毫无压力。
②Kimi K2.5
Kimi K2.5的优势在于稳定性和速度。它是OpenRouter平台上OpenClaw调用量最高的模型，Agent能力强，擅长处理多步骤的复杂指令，且响应速度排在第一梯队。如果需要一个随叫随到、处理日常办公自动化任务的助手，选Kimi K2.5准没错。
第2类：本地/开源部署模型
这类模型可以部署在用户自己的电脑上，主要优势在于数据隐私安全，适合对隐私有高要求的“本地养虾户”。它们通常需要通过Ollama等运行器加载。以下组合是目前社区反馈较好的：
①通义千问2.5（Qwen2.5）系列
它对中文理解友好，在本地部署时，显存8GB以上的用户可以直接拉取qwen2.5:7b版本；如果你的显存只有4GB左右，轻量级的qwen2.5:4b也能流畅运行。
②智谱ChatGLM3系列
作为国产大模型的另一支柱，ChatGLM3-6B对中文语境的理解能力强，尤其在处理多轮对话和复杂指令时表现出色。它的显存占用比同尺寸的Qwen略低，6GB显存即可流畅运行，是“低配党”的福音。
③DeepSeek-V2系列
DeepSeek-V2（尤其是DeepSeek-V2-Lite）凭借其较低的显存占用和超快的推理速度，在本地部署圈收获了不少好评。它采用了MoE架构，虽然总参数量不小，但实际激活的参数较少，对硬件非常友好。如果你只有一张4GB显存的显卡，又想跑一个能力较强的模型，DeepSeek-V2-Lite是目前的最优解之一。
OpenClaw的出现，让“AI替你干活”从梦想照进现实。可以根据你的钱包厚度和对隐私的要求，去选择合适的那颗“大脑”。
