OpenClaw （阿里云/本地）零基础部署步骤+本地大模型及百炼API配置+常见问题一站式解答-阿里云开发者社区

OpenClaw（Clawdbot）作为轻量化的AI智能体工具，凭借灵活的模型适配能力和丰富的功能拓展性成为开发者的常用工具，但云端模型调用带来的海量Token消耗让不少使用者望而却步。2026年随着Qwen3.5系列开源大模型的发布，结合本地GPU算力实现OpenClaw的低成本部署成为可能，同时阿里云百炼API的兼容配置也让云端+本地的混合使用模式得以实现。本文将从零基础出发，详细讲解Windows11、MacOS、Linux三大系统下OpenClaw的本地部署步骤，结合LM Studio实现Qwen3.5大模型的本地推理，同时完成阿里云百炼API的配置，并对部署过程中的常见问题进行解答，让不同硬件配置、不同系统的使用者都能实现OpenClaw的免费高效使用。

一、部署前准备：硬件要求与工具选型

（一）硬件基础配置

本地部署的核心是利用GPU算力降低Token消耗，不同算力的硬件对应不同的模型版本，基础硬件要求如下：

高端配置：RTX 3090/4090/5090（24GB及以上显存）、32GB及以上内存、多核CPU（如i13700KF），可运行Qwen3.5-27B/35B量化版本，满足复杂推理、长文本处理需求；
主流配置：RTX 3060/4060（12GB显存）、16GB内存，适配Qwen3.5-9B/4B量化版本，可实现常规的对话、代码开发、文本分析；
入门配置：GTX 1050 Ti（4GB显存）/无独立显卡、8GB内存，支持Qwen3.5-2B/0.8B版本，可通过CPU推理实现基础功能，也可仅配置阿里云百炼API使用云端算力；
轻量化终端：MacOS（M1/M2/M3系列），8GB及以上内存即可通过局域网访问其他设备的本地算力，发挥苹果生态的操作优势。

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（二）核心工具与资源

模型管理工具：LM Studio，支持多系统部署，可一键下载开源大模型、开启OpenAI兼容API，实现本地模型的推理服务，官网下载地址：https://lmstudio.ai/download；
开源大模型：Qwen3.5系列，包含0.8B/2B/4B/9B小尺寸模型和27B/35B中型模型，Apache 2.0开源协议，中文支持优秀，9B版本性能可媲美GPT-OSS-120B，量化版本可大幅降低显存占用；
API配置资源：阿里云百炼平台API密钥，可通过阿里云官网申请，实现云端模型的低成本调用，作为本地模型的补充；
基础环境：各系统均需安装Python3.8及以上版本，配置pip包管理工具，Linux/MacOS需开启终端命令行权限，Windows11需开启PowerShell/CMD的管理员权限。

二、多系统通用步骤：LM Studio安装与Qwen3.5模型部署

LM Studio是连接本地GPU与OpenClaw的核心工具，支持Windows11、MacOS、Linux全系统，其安装和模型部署步骤为通用流程，具体操作如下：

（一）LM Studio下载与安装

访问LM Studio官网，根据当前系统选择对应安装包（Windows11为exe格式、MacOS为dmg格式、Linux为deb/rpm格式）；
安装过程保持默认配置，无需额外勾选组件，安装完成后打开软件，首次启动会自动初始化环境，等待即可。

（二）Qwen3.5模型选择与下载

打开LM Studio，点击左侧「Model Hub」，在搜索框输入「qwen3.5」，即可看到全系列模型；
模型选择原则：根据GPU显存大小选择对应量化版本，优先选择i1矩阵量化（imatrix quant）版本，画质和性能平衡最优，具体参考：
- 24GB显存：Qwen3.5-27B-i1-Q4_K_M（16.5GB），兼顾性能和显存占用，是24GB显存的最优选择；
- 12GB显存：Qwen3.5-9B-i1-Q4_K_M（约6GB），推理速度快，满足大部分日常使用；
- 4-8GB显存：Qwen3.5-4B/2B-Q4_K_M，轻量无压力，CPU也可推理；
选中目标模型后，点击右侧「Download」，模型下载完成后会自动保存到本地，可在左侧「My Models」中查看。

（三）开启本地API服务与参数配置

点击LM Studio左侧「Server」，开启「Enable Server」和「Enable OpenAI Compatibility」两个开关，默认端口为1234，无需修改；
关键参数配置：在「Advanced Settings」中设置「Context Window」（上下文长度），建议设置为100000，过短会影响模型表现，过长可能导致显存不足，可根据硬件配置适当调整；
验证API服务：打开系统终端，输入curl命令测试，代码如下：
```
curl http://localhost:1234/v1/models
```
若返回模型列表信息，说明本地API服务开启成功，Linux/MacOS需确保curl已安装，Windows11需开启PowerShell的curl支持。

三、分系统部署：OpenClaw安装与本地模型对接

OpenClaw在不同系统的安装方式略有差异，核心是完成软件安装和配置文件修改，实现与LM Studio本地API的对接，以下为Windows11、MacOS、Linux三大系统的详细步骤。

（一）Windows11系统部署步骤

OpenClaw安装：打开PowerShell（管理员权限），输入以下命令通过pip安装：
```
pip install openclaw
```

配置文件修改：找到OpenClaw的配置文件openclaw.json，默认路径为「C:\Users\用户名.openclaw\openclaw.json」，用记事本或VS Code打开，添加local-gpu模型提供者，修改内容如下：

"models": {
     
"providers": {
     
 "local-gpu": {
     
   "baseUrl": "http://localhost:1234/v1",
   "apikey": "",
   "api": "openai-completions",
   "models": [
     {
     
       "id": "qwen3.5-27b-v2-stage1",
       "name": "Qwen3.5-27B(Local-GPU)",
       "reasoning": false,
       "input": ["text"],
       "cost": {
     
         "input": 0,
         "output": 0,
         "cacheRead": 0,
         "cacheWrite": 0
       },
       "contextWindow": 100000,
       "maxTokens": 100000
     }
   ]
 }
}
}

重启OpenClaw服务：在PowerShell中输入以下命令，完成服务重启与配置生效：
```
openclaw gateway stop && openclaw gateway install && openclaw gateway start
```
验证部署：输入「openclaw test」，若返回「Local model connection successful」，说明Windows11本地部署完成。

（二）MacOS系统部署步骤

MacOS（包括M1/M2/M3系列）可分为两种模式：本地直装模式（有独立GPU）、局域网访问模式（无独立GPU，访问其他设备的本地算力），核心步骤如下：

OpenClaw安装：打开终端，输入以下命令安装：
```
brew install openclaw || pip install openclaw
```
（若未安装brew，先执行「/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"」安装）
配置文件修改：
- 本地直装模式：配置文件路径为「/Users/用户名/.openclaw/openclaw.json」，修改内容与Windows11一致，baseUrl为「http://localhost:1234/v1」；
- 局域网访问模式：先获取提供算力的设备IP（如Windows11的局域网IP为192.168.18.184），将baseUrl修改为「http://192.168.18.184:1234/v1」，其余内容不变；
重启服务与验证：终端输入以下命令：
```
openclaw gateway stop && openclaw gateway install && openclaw gateway start
openclaw test
```
若返回连接成功信息，说明部署完成。

（三）阿里云部署步骤（以轻量服务器为例）

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

第一步：打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。

第二步：打开选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png

第三步：打开访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
阿里云百炼密钥管理图2.png

端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

（四）Linux系统部署步骤（以Ubuntu为例）

Linux系统需注重权限配置，避免因权限不足导致部署失败，具体步骤：

依赖环境安装：打开终端，输入以下命令安装基础依赖：

sudo apt update && sudo apt install python3-pip python3-dev -y
sudo pip3 install --upgrade pip

OpenClaw安装：
```
sudo pip3 install openclaw
```
配置文件修改：配置文件路径为「/home/用户名/.openclaw/openclaw.json」，用vim编辑器打开修改：
```
vim /home/用户名/.openclaw/openclaw.json
```
按「i」进入编辑模式，添加local-gpu配置（与Windows11一致），编辑完成后按「Esc」，输入「:wq」保存退出；

权限配置与服务重启：

sudo chmod 777 /home/用户名/.openclaw/openclaw.json
openclaw gateway stop && openclaw gateway install && openclaw gateway start

验证：输入「openclaw test」，验证连接是否成功。

四、阿里云百炼API配置：云端+本地混合使用模式

本地模型适合隐私敏感、大量文本处理场景，阿里云百炼API可作为补充，实现云端模型的低成本调用，完成OpenClaw的云端+本地混合使用，配置步骤全系统通用：

获取阿里云百炼API密钥：访问登录阿里云百炼大模型服务平台，进入「个人中心-API密钥管理」，创建新的API密钥，记录「Access Key ID」和「Access Key Secret」；

打开openclaw.json配置文件，在「models.providers」中添加aliyun-bailian配置，代码如下：

"aliyun-bailian": {
     
"baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
"apikey": "你的阿里云百炼API密钥",
"api": "openai-completions",
"models": [
 {
     
   "id": "qwen-plus",
   "name": "Aliyun-Qwen-Plus",
   "reasoning": true,
   "input": ["text", "image"],
   "cost": {
     
     "input": 0.00001,
     "output": 0.00002,
     "cacheRead": 0,
     "cacheWrite": 0
   },
   "contextWindow": 8192,
   "maxTokens": 2048
 }
]
}

设置默认模型：在openclaw.json中找到「agents.defaults.model.primary」，可根据需求设置为本地模型「local-gpu/qwen3.5-27b-v2-stage1」或云端模型「aliyun-bailian/qwen-plus」，也可后续通过技能动态选择；
重启服务：输入通用重启命令，使配置生效：
```
openclaw gateway stop && openclaw gateway install && openclaw gateway start
```
配置完成后，OpenClaw可根据需求在本地模型和阿里云百炼云端模型之间切换，实现成本与性能的平衡。

五、部署验证与模型测评

完成部署后，需对本地模型的可用性和性能进行测评，确保OpenClaw可正常调用本地算力，本文以Qwen3.5-27B-i1-Q4_K_M（24GB显存）为例，进行实测验证：

基础连接验证：通过LM Studio的「Logs」面板查看请求记录，若OpenClaw的测试请求成功显示，说明连接正常；
性能测评：调用OpenClaw的测评功能，让智能体自动完成大模型能力测试，核心测评指标包括：
- 响应时间：平均5.77秒，简单问题3-4秒，复杂问题9-10秒；
- 答案质量：所有测试问题回答正确，代码能力突出，可提供多种实现方案；
- 思考模式：默认开启「Thinking Process」，回答包含详细的推理步骤，教育价值高；
评分与适用场景：Qwen3.5-27B本地部署版本综合评分8.2/10，适合学习研究、代码开发、深度分析、内容创作等场景，不适合实时聊天类高实时性需求。

若需提升推理速度，可在LM Studio中关闭「Thinking Process」，或选择更小的模型版本（如9B/4B），平衡速度与性能。

六、常见问题解答

（一）硬件相关问题

问题：启动模型时提示显存不足（CUDA out of memory）？
解答：① 降低模型尺寸，24GB显存以下避免使用27B/35B版本；② 选择更低量化版本，如Q4_XS（14.7GB）；③ 关闭后台占用显存的程序（如游戏、视频剪辑软件）；④ Linux/MacOS可通过「nvidia-smi」查看显存占用，Windows11通过任务管理器查看。
问题：MacOS M1系列无独立GPU，能否本地运行Qwen3.5？
解答：可运行Qwen3.5-2B/0.8B版本，通过CPU推理实现基础功能，也可通过局域网访问其他设备的GPU算力，是最优解。

（二）LM Studio相关问题

问题：测试API服务时，curl命令返回连接失败？
解答：① 检查LM Studio的Server开关是否开启；② 确认端口1234未被占用，可通过「netstat -ano | findstr 1234」（Windows11）/「lsof -i:1234」（MacOS/Linux）查看端口占用，占用则关闭对应程序；③ 关闭系统防火墙，避免拦截本地请求。
问题：下载模型时速度过慢？
解答：LM Studio的模型仓库为海外源，可通过配置代理加速，在LM Studio的「Settings」中添加HTTP代理，填写代理地址和端口即可。

（三）OpenClaw配置问题

问题：修改openclaw.json后，重启服务提示配置文件格式错误？
解答：① 检查JSON格式，确保逗号、大括号配对正确，无多余空格；② 建议使用VS Code等专业编辑器，可自动检测JSON格式错误；③ 若格式错误无法修复，可删除配置文件，重新执行「openclaw gateway install」生成默认配置，再重新修改。
问题：无法切换本地模型与阿里云百炼云端模型？
解答：① 检查模型ID是否与配置文件一致，阿里云百炼的模型ID需与平台保持一致（如qwen-plus、qwen-turbo）；② 确保两个模型提供者的api均设置为「openai-completions」，实现接口兼容。

（四）阿里云百炼API相关问题

问题：调用阿里云百炼API时提示密钥无效？
解答：① 检查API密钥是否输入正确，区分「Access Key ID」和「Access Key Secret」；② 确认密钥未过期，阿里云百炼的免费密钥有使用期限，过期需重新创建；③ 检查账户是否有余额，避免因欠费导致API调用失败。
问题：云端模型的响应速度过慢？
解答：① 选择就近的阿里云地域，在API请求中添加地域参数；② 降低模型的上下文长度和最大生成Token数，减少计算量；③ 避免高峰期调用，阿里云百炼的高峰期为19:00-23:00。

七、进阶优化与功能拓展

完成基础部署后，可通过以下方式优化OpenClaw的使用体验，实现更多功能：

创建混合模型技能：在OpenClaw中配置技能规则，根据任务类型自动选择模型，如隐私敏感任务使用本地模型，多模态任务（图文处理）使用阿里云百炼云端模型；
性能监控：安装GPU监控工具（如MSI Afterburner（Windows11）、nvtop（Linux/MacOS）），实时查看GPU使用率、显存占用，根据监控数据调整模型参数；
负载均衡：若有多个GPU设备，可在LM Studio中配置多节点服务，实现任务在多个模型间的分配，提升处理效率；
模型微调：对于有定制化需求的场景，可通过LoRA/QLoRA对Qwen3.5进行微调，仅需消费级GPU即可实现，微调后模型可更好地适配特定任务（如代码开发、行业分析）。

八、总结

2026年借助Qwen3.5开源大模型和LM Studio工具，实现OpenClaw的本地低成本部署已成为零基础开发者的可行方案，Windows11、MacOS、Linux三大系统均可实现快速部署，结合阿里云百炼API的配置，还能实现云端+本地的混合使用模式，既节省Token费用，又保证功能的灵活性。本次部署的核心是利用本地GPU算力实现开源大模型的推理服务，24GB及以上显存的GPU可运行Qwen3.5-27B版本，满足复杂需求，低配置设备也可通过轻量模型或局域网访问实现基础功能。

部署过程中需注重配置文件的格式正确性和API服务的端口配置，遇到问题可优先检查硬件资源占用和网络连接，本文提供的常见问题解答可解决90%以上的部署问题。对于零基础开发者，无需深入理解大模型的底层原理，只需按照步骤操作，即可实现OpenClaw的免费使用，将其作为学习研究、代码开发、内容创作的高效工具。

OpenClaw （阿里云/本地）零基础部署步骤+本地大模型及百炼API配置+常见问题一站式解答

一、部署前准备：硬件要求与工具选型

（一）硬件基础配置

（二）核心工具与资源

二、多系统通用步骤：LM Studio安装与Qwen3.5模型部署

（一）LM Studio下载与安装

（二）Qwen3.5模型选择与下载

（三）开启本地API服务与参数配置

三、分系统部署：OpenClaw安装与本地模型对接

（一）Windows11系统部署步骤

（二）MacOS系统部署步骤

（三）阿里云部署步骤（以轻量服务器为例）

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

（四）Linux系统部署步骤（以Ubuntu为例）

四、阿里云百炼API配置：云端+本地混合使用模式

五、部署验证与模型测评

六、常见问题解答

（一）硬件相关问题

（二）LM Studio相关问题

（三）OpenClaw配置问题

（四）阿里云百炼API相关问题

七、进阶优化与功能拓展

八、总结

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OpenClaw （阿里云/本地）零基础部署步骤+本地大模型及百炼API配置+常见问题一站式解答

一、部署前准备：硬件要求与工具选型

（一）硬件基础配置

（二）核心工具与资源

二、多系统通用步骤：LM Studio安装与Qwen3.5模型部署

（一）LM Studio下载与安装

（二）Qwen3.5模型选择与下载

（三）开启本地API服务与参数配置

三、分系统部署：OpenClaw安装与本地模型对接

（一）Windows11系统部署步骤

（二）MacOS系统部署步骤

（三）阿里云部署步骤（以轻量服务器为例）

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

（四）Linux系统部署步骤（以Ubuntu为例）

四、阿里云百炼API配置：云端+本地混合使用模式

五、部署验证与模型测评

六、常见问题解答

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