【喂饭级教程】OpenClaw 阿里云、本地部署及模型切换流程+GLM5.0/Seedance2.0/MiniMax M2.5接入流程-阿里云开发者社区

GLM5.0、Seedance2.0、MiniMax M2.5等旗舰大模型相继发布，凭借出色的性能与极具竞争力的成本优势，成为AI工具的热门选择。OpenClaw作为灵活的AI Agent平台，支持无缝接入这些主流模型，通过简单配置即可实现“永久切换、快速切换、主备切换”三种模式，让不同场景下的任务执行更高效、更稳定。

本文将完整拆解2026年OpenClaw的阿里云部署与本地部署步骤，详细讲解GLM5.0、Seedance2.0、MiniMax M2.5的API Key获取、配置接入及三种切换方式，包含可直接复制的代码命令，助力用户按需选择最优模型，最大化OpenClaw的执行能力。阿里云部署 OpenClaw 只需两步，全网最简单，步骤流程访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。
OpenClaw部署教程图1.png

OpenClaw部署教程图2.png
OpenClaw部署教程图3.png
OpenClaw部署教程图4.png

一、核心认知：三大热门模型的核心优势与适用场景

（一）GLM5.0（智谱AI）

核心优势：7440亿参数开源旗舰模型，编程能力对齐Claude Opus 4.5，智能体能力开源最佳，输入成本仅为Claude Opus的1/6，输出成本为1/10；
适用场景：代码开发、复杂工具调用、联网检索、大规模文本处理。

（二）MiniMax M2.5

核心优势：10B激活参数量（第一梯队最小旗舰模型），推理速度达100 TPS（约为Claude Opus的3倍），适配编程、Excel高阶处理、PPT生成等生产力场景；
适用场景：快速文本处理、全栈编程开发、轻量智能体任务。

（三）Seedance2.0（字节跳动）

核心优势：多模态音视频生成模型，支持文字/图片/音频/视频混合输入，视频生成可控性强，支持工业级内容创作（15秒高质量音视频输出）；
适用场景：视频创作、多模态内容生成、广告/电商素材制作。

二、2026年OpenClaw双部署流程（适配多模型接入）

方案一：阿里云部署（多模型长期稳定运行首选）

依托阿里云轻量应用服务器，2026版部署方案优化了模型连接稳定性、API请求并发处理，适配Ubuntu 22.04 LTS系统，支持7×24小时多模型切换运行，适合企业/团队规模化使用。

（一）部署前置准备

阿里云账号：注册阿里云账号，完成实名认证，无欠费记录；
服务器配置：推荐2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD（满足多模型API请求处理）；
工具准备：SSH工具（FinalShell/Xshell）、Git；
核心凭证：阿里云百炼API-Key（访问订阅阿里云百炼Coding Plan），以及GLM5.0、MiniMax M2.5、Seedance2.0的API Key（获取方式见下文）。

（二）详细部署步骤

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

第一步：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】。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot

第二步：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。

第三步：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。

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。
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。

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

创建API-Key，推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan，阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用！

购买后，在控制台生成API Key。注：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。
回到轻量应用服务器-控制台，单击服务器卡片中的实例 ID，进入服务器概览页。
在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。
端口放通在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key，直接选择就可以。
获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令，获取 OpenClaw WebUI 的地址。

服务器初始化与依赖安装：
- 登录阿里云控制台，创建轻量应用服务器，选择Ubuntu 22.04镜像，记录公网IP；
- 通过SSH连接服务器：

ssh root@你的服务器公网IP

- 安装核心依赖：

# 更新系统并安装基础工具
apt update -y && apt upgrade -y
apt install -y wget curl git unzip nodejs npm
# 升级Node.js到22.x（OpenClaw 2026版最低要求）
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
apt install -y nodejs
# 验证环境
node --version  # 需≥v22.0.0
npm --version

一键安装OpenClaw多模型版：

# 执行2026多模型版安装脚本（优化模型连接）
curl -fsSL https://openclaw.ai/install-multi-model-2026.sh | bash
# 验证安装
openclaw --version

基础配置与服务启动：

# 配置阿里云百炼API-Key（替换为实际密钥）
openclaw config set models.providers.bailian.apiKey "你的百炼API-Key"
# 配置Systemd进程守护
cat > /etc/systemd/system/openclaw.service << EOF
[Unit]
Description=OpenClaw Multi-Model Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
ExecStart=/usr/bin/openclaw gateway start
ExecReload=/bin/kill -HUP \$MAINPID
Restart=always
RestartSec=5s
Environment="NODE_ENV=production"

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
# 启动服务并设置开机自启
systemctl daemon-reload
systemctl start openclaw
systemctl enable openclaw
# 验证服务状态
systemctl status openclaw

端口放行与控制台访问：

# 放行控制台端口
firewall-cmd --add-port=18789/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
# 生成访问Token
openclaw token generate

浏览器输入http://服务器公网IP:18789/?token=你的Token，即可访问多模型管理控制台。

方案二：本地部署（Windows/Mac，多模型调试首选）

2026版OpenClaw本地部署优化了模型配置文件读写、API请求本地缓存，无需服务器费用，适合个人开发者快速调试多模型切换，支持Windows 10+/MacOS 12+。

（一）Windows系统本地部署

基础环境准备：
- 安装Node.js 22.x：访问https://nodejs.org/zh-CN/download/current/，勾选“Add to PATH”；
- 安装Git：访问https://git-scm.com/download/win，默认配置安装；
- 验证环境（管理员模式PowerShell）：

node --version  # 需≥v22.0.0
git --version

安装OpenClaw本地多模型版：

# 一键安装2026本地多模型版
iwr -useb https://openclaw.ai/install-multi-model-local-2026.ps1 | iex

启动本地服务：

# 启动OpenClaw网关（支持多模型接入）
openclaw gateway start --local
# 打开本地控制台
openclaw dashboard

（二）Mac系统本地部署

基础环境准备：

安装Homebrew（若未安装）：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

安装依赖：

brew install node@22 git
brew link node@22 --force
# 验证版本
node --version
git --version

安装OpenClaw本地多模型版：

# 一键安装2026本地多模型版
curl -fsSL https://openclaw.ai/install-multi-model-local-2026.sh | bash

启动本地服务：

# 后台启动网关
nohup openclaw gateway start --local > ~/.openclaw/logs/multi-model-start.log 2>&1 &
# 打开本地控制台
openclaw dashboard

三、多模型接入全流程（API Key获取+配置）

（一）Step1：获取三大模型API Key

1. GLM5.0 API Key获取

访问智谱AI开放平台：https://open.bigmodel.cn/；
注册/登录账号，进入“API Key管理”页面；
创建新API Key，复制保存备用。

2. MiniMax M2.5 API Key获取

访问MiniMax平台：https://api.minimax.chat/；
注册/登录账号，直接获取API Key，复制保存备用。

3. Seedance2.0 API Key获取

访问火山方舟平台：https://console.volcengine.com/ark；
注册/登录火山引擎账号，开通“火山方舟”服务；
在“API Key管理”页面创建Key，复制保存备用。

（二）Step2：配置模型接入（阿里云/本地通用）

通过编辑OpenClaw配置文件，添加三大模型的提供商信息，支持永久切换。

# 阿里云部署：编辑配置文件
nano ~/.openclaw/openclaw.json

# 本地部署（Windows PowerShell）
notepad $HOME/.openclaw/openclaw.json

# 本地部署（Mac）
nano ~/.openclaw/openclaw.json

在配置文件的"models"→"providers"节点下，添加以下内容（替换为实际API Key）：

1. 添加GLM5.0配置

"zhipu": {
   
  "baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
  "apiKey": "你的GLM5.0 API Key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {
   
      "id": "glm-5",
      "name": "GLM 5.0",
      "reasoning": true,
      "input": ["text"],
      "cost": {
   
        "input": 0,
        "output": 0,
        "cacheRead": 0,
        "cacheWrite": 0
      },
      "contextWindow": 128000,
      "maxTokens": 8192
    },
    {
   
      "id": "glm-5-flash",
      "name": "GLM 5.0 Flash",
      "reasoning": false,
      "input": ["text"],
      "cost": {
   
        "input": 0,
        "output": 0,
        "cacheRead": 0,
        "cacheWrite": 0
      },
      "contextWindow": 128000,
      "maxTokens": 8192
    }
  ]
}

2. 添加MiniMax M2.5配置

"minimax": {
   
  "baseUrl": "https://api.minimax.chat/v1",
  "apiKey": "你的MiniMax M2.5 API Key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {
   
      "id": "MiniMax-M2-5-01",
      "name": "MiniMax M2.5",
      "reasoning": false,
      "input": ["text"],
      "cost": {
   
        "input": 0,
        "output": 0,
        "cacheRead": 0,
        "cacheWrite": 0
      },
      "contextWindow": 200000,
      "maxTokens": 8192
    }
  ]
}

3. 添加Seedance2.0配置

"seedance": {
   
  "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
  "apiKey": "你的Seedance2.0 API Key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {
   
      "id": "doubao-pro-256k-250113",
      "name": "Seedance 2.0 Pro (256K)",
      "reasoning": false,
      "input": ["text"],
      "cost": {
   
        "input": 0,
        "output": 0,
        "cacheRead": 0,
        "cacheWrite": 0
      },
      "contextWindow": 262144,
      "maxTokens": 8192
    },
    {
   
      "id": "doubao-pro-32k-250113",
      "name": "Seedance 2.0 Pro (32K)",
      "reasoning": false,
      "input": ["text"],
      "cost": {
   
        "input": 0,
        "output": 0,
        "cacheRead": 0,
        "cacheWrite": 0
      },
      "contextWindow": 32768,
      "maxTokens": 8192
    },
    {
   
      "id": "doubao-pro-4k-250113",
      "name": "Seedance 2.0 Pro (4K)",
      "reasoning": false,
      "input": ["text"],
      "cost": {
   
        "input": 0,
        "output": 0,
        "cacheRead": 0,
        "cacheWrite": 0
      },
      "contextWindow": 4096,
      "maxTokens": 4096
    }
  ]
}

4. 注册模型并设置默认（可选）

在"agents"→"defaults"→"models"节点下添加模型注册：

"zhipu/glm-5": {
   },
"zhipu/glm-5-flash": {
   },
"minimax/MiniMax-M2-5-01": {
   },
"seedance/doubao-pro-256k-250113": {
   },
"seedance/doubao-pro-32k-250113": {
   },
"seedance/doubao-pro-4k-250113": {
   }

若需设置永久默认模型，修改"agents"→"defaults"→"model"→"primary"：

"primary": "zhipu/glm-5"  // 或"minimax/MiniMax-M2-5-01"、"seedance/doubao-pro-256k-250113"

5. 重启服务生效

# 阿里云部署
systemctl restart openclaw

# 本地部署（Windows PowerShell）
openclaw gateway restart --local

# 本地部署（Mac）
openclaw gateway restart --local

6. 验证配置

# 查看已接入的模型列表
openclaw models

输出结果中显示GLM5.0、MiniMax M2.5、Seedance2.0相关模型，即为配置成功。

四、三种模型切换方式（按需选择）

（一）方式1：永久切换（长期使用单一模型）

适用场景：长期以某一模型为核心执行任务，无需频繁切换。

# 方式1：修改配置文件（已在上述步骤中说明）
# 方式2：命令行设置永久默认模型（阿里云/本地通用）
openclaw config set agents.defaults.model.primary "zhipu/glm-5"
# 重启服务生效
openclaw gateway restart --local  # 本地部署
systemctl restart openclaw  # 阿里云部署

（二）方式2：快速切换（临时切换模型）

适用场景：单次任务需使用特定模型，无需修改配置文件。
在OpenClaw控制台或命令行输入以下指令，即时切换模型：

# 切换到GLM5.0
/model zhipu/glm-5

# 切换到GLM5.0 Flash（更快）
/model zhipu/glm-5-flash

# 切换到MiniMax M2.5
/model minimax/MiniMax-M2-5-01

# 切换到Seedance2.0（256K上下文）
/model seedance/doubao-pro-256k-250113

# 切换到Seedance2.0（32K上下文）
/model seedance/doubao-pro-32k-250113

# 恢复默认模型
/model default

（三）方式3：主备切换（高可用保障）

适用场景：主模型不可用时自动切换到备用模型，避免任务中断。

编辑配置文件（阿里云/本地通用）：

nano ~/.openclaw/openclaw.json  # 阿里云/Mac
notepad $HOME/.openclaw/openclaw.json  # Windows

在"agents"→"defaults"→"model"节点下添加主备配置：

"model": {
     
"primary": "zhipu/glm-5",  // 主模型
"fallbacks": [  // 备用模型列表（按优先级排序）
 "minimax/MiniMax-M2-5-01",
 "seedance/doubao-pro-256k-250113"
]
}

重启服务生效：
```
# 阿里云
systemctl restart openclaw
# 本地部署
openclaw gateway restart --local
```
工作原理：主模型正常时使用GLM5.0；主模型故障（如API不可用）时，自动依次尝试备用模型，保障任务持续执行。

五、常见问题排查

模型配置后未显示：
- 原因：配置文件语法错误、API Key填写错误、模型未注册；
- 解决方案：检查JSON语法（可使用在线JSON校验工具），核对API Key，确保模型已添加到"agents"→"defaults"→"models"节点。
模型切换后任务执行失败：
- 原因：API Key权限不足、网络连接问题、模型上下文窗口不匹配；
- 解决方案：确认API Key已开通对应模型权限，检查服务器/本地网络连通性，根据任务文本长度选择合适上下文窗口的模型（如长文本用256K版Seedance2.0）。
主备切换未生效：
- 原因：主模型未真正故障、备用模型配置错误；
- 解决方案：手动禁用主模型API Key测试切换效果，核对备用模型的baseUrl与apiKey配置。

六、总结

OpenClaw的多模型接入能力，让用户可按需选择GLM5.0（高性价比编程/智能体）、MiniMax M2.5（高速轻量处理）、Seedance2.0（多模态内容生成），通过2026年优化后的阿里云/本地部署方案，实现稳定接入与灵活切换。

三种切换方式覆盖不同场景：永久切换适合长期固定需求，快速切换适合临时任务，主备切换保障高可用性。建议根据任务类型选择最优模型：编程/复杂任务用GLM5.0，快速文本处理用MiniMax M2.5，视频/多模态创作用Seedance2.0，最大化提升执行效率与效果。

【喂饭级教程】OpenClaw 阿里云、本地部署及模型切换流程+GLM5.0/Seedance2.0/MiniMax M2.5接入流程

一、核心认知：三大热门模型的核心优势与适用场景

（一）GLM5.0（智谱AI）

（二）MiniMax M2.5

（三）Seedance2.0（字节跳动）

二、2026年OpenClaw双部署流程（适配多模型接入）

方案一：阿里云部署（多模型长期稳定运行首选）

（一）部署前置准备

（二）详细部署步骤

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

方案二：本地部署（Windows/Mac，多模型调试首选）

（一）Windows系统本地部署

（二）Mac系统本地部署

三、多模型接入全流程（API Key获取+配置）

（一）Step1：获取三大模型API Key

1. GLM5.0 API Key获取

2. MiniMax M2.5 API Key获取

3. Seedance2.0 API Key获取

（二）Step2：配置模型接入（阿里云/本地通用）

1. 添加GLM5.0配置

2. 添加MiniMax M2.5配置

3. 添加Seedance2.0配置

4. 注册模型并设置默认（可选）

5. 重启服务生效

6. 验证配置

四、三种模型切换方式（按需选择）

（一）方式1：永久切换（长期使用单一模型）

（二）方式2：快速切换（临时切换模型）

（三）方式3：主备切换（高可用保障）

五、常见问题排查

六、总结

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【喂饭级教程】OpenClaw 阿里云、本地部署及模型切换流程+GLM5.0/Seedance2.0/MiniMax M2.5接入流程

一、核心认知：三大热门模型的核心优势与适用场景

（一）GLM5.0（智谱AI）

（二）MiniMax M2.5

（三）Seedance2.0（字节跳动）

二、2026年OpenClaw双部署流程（适配多模型接入）

方案一：阿里云部署（多模型长期稳定运行首选）

（一）部署前置准备

（二）详细部署步骤

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

方案二：本地部署（Windows/Mac，多模型调试首选）

（一）Windows系统本地部署

（二）Mac系统本地部署

三、多模型接入全流程（API Key获取+配置）

（一）Step1：获取三大模型API Key

1. GLM5.0 API Key获取

2. MiniMax M2.5 API Key获取

3. Seedance2.0 API Key获取

（二）Step2：配置模型接入（阿里云/本地通用）

1. 添加GLM5.0配置

2. 添加MiniMax M2.5配置

3. 添加Seedance2.0配置

4. 注册模型并设置默认（可选）

5. 重启服务生效

6. 验证配置

四、三种模型切换方式（按需选择）

（一）方式1：永久切换（长期使用单一模型）

（二）方式2：快速切换（临时切换模型）

（三）方式3：主备切换（高可用保障）

五、常见问题排查

六、总结

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