用 OpenClaw 后，需要重新理解“本地大模型”

引言：近期， “大龙虾” OpenClaw 引爆全球互联网，以其面向本地与私有化场景的架构设计、对工具调用与自动化执行的良好支持，在技术社区引发广泛关注，逐步成为开发者和技术团队构建“可长期运行的个人助理”的重要选择。本文将围绕 OpenClaw 的实际落地场景，系统分析其对模型底座与算力平台的核心要求，并结合本地部署实践，给出最适配的参考方案（截止到26年2月）。

一、OpenClaw 应用正当时

过去几年，大模型的主要形态，其实只有一种：一个会聊天的机器人。它能回答问题、能写点代码、能总结文档，但本质上始终停留在“对话层”。

而 OpenClaw 的横空出世，让很多人第一次意识到：AI 不一定只是对话窗口，它可以直接参与到执行的流程。OpenClaw 主打 “本地部署 + 多渠道交互 + 任务执行”，让用户通过常用聊天工具指挥 AI 完成文件操作、浏览器控制、定时任务等自动化工作。所以很多人在第一次跑通 OpenClaw Demo 的时候，都会有一个相同的感受：

“AI 终于不像 PPT 里的东西，它开始有‘干活感’了。“

二、OpenClaw 落地过程中暴露的共性问题

在实际引入 OpenClaw 的过程中，很多团队很快发现，OpenClaw 本身提供了清晰的能力边界和灵活的扩展方式，但一旦进入真实场景，模型的差异会被迅速放大。

模型选型混乱，国内网络环境加剧落地门槛

当前可选的大模型数量繁多，能力侧重点各不相同，有的偏代码，有的偏推理，有的在对话上表现突出，却在工具调用时不够稳定。对 OpenClaw 而言，这种差异直接影响任务的可控性和执行成功率。

同时，在国内环境下，网络条件的不确定性也成为绕不开的现实问题。依赖海外模型或跨境 API，往往会引入额外的延迟、抖动甚至不可用风险，使得自动化流程难以长期稳定运行。

公有模型Tokens消耗过快，长期使用成本居高不下

一次对话和任务执行，会多次调用大模型，大模型会持续参与任务分析、决策和校验。多轮推理、长上下文和高并发请求，会迅速放大 Token 消耗，成本曲线陡然上升，甚至超过了原本希望通过自动化节省的人力成本的原始诉求，大家普遍感觉“太贵了”。

数据安全风险突出，与OpenClaw“本地优先”的定位相悖

OpenClaw本身强调“数据默认本地存储、用户掌控数据主权”，这也是其吸引大量隐私敏感型用户的核心优势。但在实际使用过程中，选用公有模型作为支撑，会导致“数据安全闭环被打破”，产生突出的安全风险，与平台本身的定位相悖。当OpenClaw对接公有模型时，用户的对话指令、任务数据（如本地文件内容、网页监控数据、运维日志）需要上传至公有模型的云端服务器进行处理，这就意味着，用户的隐私数据、业务数据可能面临泄露、篡改、滥用的风险——尤其是办公场景中的机密文档、开发运维场景中的服务器信息、个人用户的隐私文件等，一旦上传至云端，无法完全掌控数据流向，可能违反数据安全相关规定，也可能造成个人隐私、企业机密泄露。

综合来看，OpenClaw 落地过程中暴露的选型混乱、成本过高、数据安全三大共性问题，本质上都指向同一个核心——模型底座的选择。OpenClaw 作为“智能体执行平台”，其自身的网关调度、任务拆解、多渠道联动能力已相对成熟，而模型底座作为“决策核心”，直接决定了落地门槛、使用成本与安全水平。本地部署大模型，正在成为 OpenClaw 场景下最现实、也最稳妥的选择。

三、OpenClaw 场景下的本地模型更优解

OpenClaw 对本地支撑模型的核心诉求是：指令拆解精准、工具调用适配性强、推理高效。

笔者结合当前开源生态，重点分析 3 款最新开源的大模型，搭配最优推理框架，探索 OpenClaw 生态全栈私有化部署的更优解。

3.1 OpenClaw 场景下的主流开源模型分析

基于以下几个指标选型模型。

部署成本：少花钱，消费级硬件优先。不将 8 卡 H20 这种“巨兽”纳入考虑范围
指令拆解：精准拆解自动化任务步骤
工具调用：适配OpenClaw常用工具，联动顺畅
推理速度：高效响应，适配高频任务

综合考察当前几款主流的开源模型，确适配性，规避选型误区，GLM-4.7-Flash、Qwen3-Coder-Next、Step-3.5-Flash 这三个模型纳入重点考察范围。

模型名称	部署成本	指令拆解	工具调用	推理速度
GLM-4.7-Flash	低	均衡，基础任务适配，复杂任务精细化不足	一般，经常出现工具无法调用问题	较快
Qwen3-Coder-Next	中等	精准，可高效拆解各类自动化任务步骤	优秀，常规任务可完整执行	较慢
Step-3.5-Flash	中等	精准，可高效拆解各类自动化任务步骤	优秀，常规任务可完整执行	较快

* 模型简介：

GLM-4.7-Flash：智谱 AI 开源的 MoE 架构模型，总参数 30B、激活参数 3B，支持长上下文，编码与多跳推理达开源 SOTA，显存占用低适配消费级硬件，支持多框架本地部署。

Qwen3-Coder-Next：阿里千问开源的代码代理专用 MoE 架构模型，总参数 80B、激活参数 3B，支持长上下文，SWE-Bench Verified 准确率 74.2%，专注于长时程、多工具、可交互的真实编程任务。

Step-3.5-Flash：阶跃星辰开源的 MoE 架构模型，总参数 196B、激活参数 11B，支持长上下文，主攻智能体场景的实时推理任务，推理速度快，在代码、智能体任务表现优异，适配本地私有化部署。

主流开源模型对比。

综上，Step-3.5-Flash 是 OpenClaw 接入本地模型的优选方案。

3.2 推理引擎的选型

为充分发挥模型性能，需要搭配合适的推理引擎

推理引擎	优势	劣势
Ollama	部署极简、多系统兼容，非技术用户易上手	推理慢、显存利用率低
vLLM	推理较Ollama快5-10倍，资源利用率高，适配模型MoE架构与OpenClaw联动	对 Step-3.5-Flash-Int4 适配性不好
llama.cpp	基于C/C++实现，性能非常高	部署门槛略高

选用 llama.cpp 部署 Step-3.5-Flash 大模型

3.3 部署模型

采用搭载 NVIDIA Blackwell GB10 超级 AI 芯片的超聚变 FusionXpark 作为算力底座（128G 统一内存，1 petaFLOP 峰值算力）

FusionXpark 配图占位。

3.3.1 下载并格式化模型

a) 安装 Hugging Face CLI

curl -LsSf https://hf.co/cli/install.sh | bash

说明：亦可使用hf-mirror、魔搭社区作为下载来源

b) 下载模型

hf download stepfun-ai/Step-3.5-Flash-Int4 --local-dir /path/to/models/Step-3.5-Flash-Int4

说明：下载 stepfun-ai/Step-3.5-Flash-Int4 量化版本

c) 合并分片模型文件

cat step3p5_flash_Q4_K_S.gguf.part-* > step3.5_flash_Q4_K_S.gguf

说明：将所有分片合并为完整的.gguf模型文件，llama.cpp 支持的模型格式

模型文件合并结果配图。

3.3.2 构建模型运行环境

方案1）自行构建

bash -c 'cat > /tmp/docker-compose.yml << EOF services: step-server: image: nvidia/cuda:13.1.1-devel-ubuntu24.04 container_name: llama-Step3.5-Flash-Int4 restart: unless-stopped ports: - "8000:8000" volumes: - \${HOME}/ai/models:/models - \${HOME}/ai/launchers/Step3.5-Flash-Int4/app:/app deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] working_dir: /app command: > bash -c "apt-get update && apt-get install -y git cmake build-essential libcurl4-openssl-dev && if [ ! -d 'Step-3.5-Flash' ]; then git clone https://github.com/stepfun-ai/Step-3.5-Flash.git; fi && cd Step-3.5-Flash/llama.cpp && cmake -S . -B build-cuda -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_CUDA=ON -DGGML_CUDA_GRAPHS=ON -DLLAMA_CURL=OFF && cmake --build build-cuda --config Release -j$(nproc) && ./build-cuda/bin/llama-server -m /models/Step-3.5-Flash-Int4/step3.5_flash_Q4_K_S.gguf -c 16384 -ngl 999 --port 8000 --host 0.0.0.0" EOF'

说明：耗时较长，编译过程需保证网络稳定。

自行构建

方案2）采用 1Panel 团队构建好的镜像运行（推荐）

a) 拉取镜像

docker pull registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/xusong/step3.5flash_llamacpp:latest

说明：此镜像专为 FusionXpark 优化，可直接运行在 FusionXpark 设备中。

b) 配置模型运行 docker compose 文件

bash -c 'cat > /tmp/docker-compose.yml << EOF services: step-server: # Build from the Dockerfile in the current directory build: context: . dockerfile: Dockerfile image: docker pull registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/xusong/step3.5flash_llamacpp:latest container_name: llama-Step3.5-Flash-Int4 restart: unless-stopped ports: - "8000:8000" volumes: # We only need to mount the models now. # The code/binary is baked into the image. - /home/models:/models deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] working_dir: /app # The command is now strictly for runtime arguments command: > llama-server -m /models/Step-3.5-Flash-Int4/step3.5_flash_Q4_K_S.gguf -c 200000 -ngl 999 -fa 1 -b 2048 -ub 2048 -ctk q8_0 -ctv q8_0 --no-mmap --port 8000 --host 0.0.0.0 EOF'

c) 运行模型

docker compose -f docker-compose.yml up -d

模型容器启动。

d) 验证模型

访问：http://{IP}:8000

模型服务验证。

说明：上图为模型交互页面，可看到此模型输出 26.60 tokens/s

四、部署OpenClaw 并接入本地大模型

4.1 部署 OpenClaw

在 1Panel 应用商店一键部署 OpenClaw

OpenClaw 一键部署配图。

过程不再赘述，详情请参考：https://1panel.cn/docs/v2/user_manual/appstore/openclaw/

4.2 OpenClaw 接入本地大模型

添加本地大模型为模型提供商，并引入智能体首选默认模型

本地模型接入配置配图。

{ "meta": { "lastTouchedVersion": "2026.2.3", "lastTouchedAt": "2026-02-06T05:50:04.002Z" }, "models": { "mode": "merge", "providers": { "step": { "baseUrl": "http://192.168.8.46:8000/v1", "apiKey": "hi", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "step3.5_flash_Q4_K_S.gguf", "name": "step3.5_flash_Q4_K_S.gguf", "reasoning": false, "input": [ "text" ], "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 200000, "maxTokens": 200000 } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "step/step3.5_flash_Q4_K_S.gguf" }, "maxConcurrent": 4, "subagents": { "maxConcurrent": 8 } } }, "commands": { "native": "auto", "nativeSkills": "auto" }, "gateway": { "port": 18789, "mode": "local", "bind": "lan", "controlUi": { "allowInsecureAuth": true }, "auth": { "mode": "token", "token": "f93fabf14f2df5317851ae228a03803ab23249f884618047" } } }

4.3 使用全栈私有的 OpenClaw

全栈私有化使用效果配图。

五、结语

对于追求数据主权、自动化效率与长期运维成本的团队与个人而言，OpenClaw 搭配专属优化的本地模型底座，不再是 “可选方案”，而是私有化智能体时代的必然选择。当 AI 真正做到全程本地、自主执行、持续可用，我们才算真正迈入了 “让 AI 踏实干活” 的新阶段。而这套以 OpenClaw 为核心的全栈私有化架构，正是当下最贴近现实、也最具长期价值的最优解。

我们将持续跟进 OpenClaw 版本迭代、开源模型优化动态，同步更新推理引擎适配方案与算力底座优化技巧，及时补充不同硬件环境下的部署避坑指南。同时，也会跟踪国内开源生态与国产芯片的适配进展，助力更多团队低成本落地全栈私有化智能体，让 “数据自主可控、AI 高效干活” 的核心诉求，在每一个本地部署场景中得以实现，共同探索私有化智能体的更多应用可能。