OpenClaw阿里云和Windows/Mac本地部署，接入免费模型 NVIDIA NIM GLM-5/Kimi K2.5 配置指南-阿里云开发者社区

2026年，英伟达NIM模型推理平台迎来重要更新——免费开放智谱GLM-5与月之暗面Kimi K2.5两款国产顶级模型的调用权限。这两款模型均位列WebDev Leaderboard第一梯队，在推理、编码、长文本处理等场景表现优异，且无需付费即可通过API接入使用，为OpenClaw用户提供了零成本的高阶模型选择。

本文将完整拆解2026年OpenClaw的阿里云与本地双部署流程，详细讲解NVIDIA NIM平台的账号注册、API Key获取，以及GLM-5、Kimi K2.5在OpenClaw中的配置步骤，包含可直接复制的代码命令，帮助用户快速解锁免费顶级模型的强大能力。阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单，步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心认知：NVIDIA NIM与免费模型亮点

（一）NVIDIA NIM平台简介

NIM是英伟达推出的模型推理平台，相当于“AI模型超市”，整合了国内外主流开源与商业模型。此前平台以Llama、Mistral等国外模型为主，2026年新增GLM-5与Kimi K2.5后，填补了国产顶级模型的空白，且支持免费调用，适合个人用户轻量使用。

（二）两款免费模型核心优势

模型ID	开发方	核心特性	适用场景
z-ai/glm5	智谱AI	推理能力强（Humanity's Last Exam得分50.4）、中文适配优	文本生成、逻辑推理、复杂问答
moonshotai/kimi-k2.5	月之暗面	长文本处理高效、多轮对话流畅	文档分析、多轮交互、内容创作

注：免费调用存在速率限制（最高40次/分钟），高峰期可能出现排队现象，适合个人测试与轻度使用；商业场景建议选择官方付费版。

二、2026年OpenClaw双部署流程

方案一：阿里云服务器部署（稳定运行首选）

依托阿里云轻量应用服务器，支持7×24小时运行与多设备访问，适合长期使用与模型协同。

（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，支持CentOS 8+/Ubuntu 20.04+系统；
工具准备：SSH工具（FinalShell/Xshell）或阿里云Web终端；
前置凭证：NVIDIA NIM平台的API Key（后续步骤获取），或阿里云百炼（访问订阅阿里云百炼Coding Plan）。

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。

（二）详细部署步骤

服务器初始化：
- 登录阿里云控制台，创建轻量应用服务器，选择合适地域（推荐中国香港/美国弗吉尼亚）与系统镜像；
- 记录服务器公网IP，通过SSH连接：
```
ssh root@你的服务器公网IP
```

安装依赖与OpenClaw：

# 更新系统依赖
yum update -y  # CentOS系统
# 或 apt update -y && apt upgrade -y  # Ubuntu系统
# 安装Node.js（需22.x版本）
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
apt install -y nodejs  # Ubuntu系统
# 安装OpenClaw
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

初始化OpenClaw配置：
运行初始化命令，按以下推荐选项配置：
```
openclaw onboard
```

配置项	推荐选择	说明
I understand this is powerful and inherently risky. Continue?	Yes	确认风险并继续
Onboarding mode	QuickStart	快速初始化模式
Model/auth provider	Skip for now	后续单独配置NVIDIA NIM
Filter models by provider	All providers	支持所有模型提供商
Default model	保持默认	后续通过配置修改
Select channel (QuickStart)	Skip for now	暂不配置频道
Configure skills now? (recommended)	No	后续按需配置技能
Enable hooks?	按空格选中	启用钩子功能
How do you want to hatch your bot?	Hatch in TUI	基于TUI模式启动

启动服务并设置开机自启：

# 启动OpenClaw服务
systemctl start openclaw
# 设置开机自启
systemctl enable openclaw
# 验证服务状态（返回active(running)即为成功）
systemctl status openclaw

端口放行：

# 放行18789端口（OpenClaw控制台访问）
firewall-cmd --add-port=18789/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

方案二：本地部署（Windows/Mac，零成本测试）

适合个人用户快速验证功能，无需服务器费用，30分钟内完成。

（一）Windows系统部署

安装依赖与OpenClaw：
- 安装Node.js：访问https://nodejs.org/zh-CN/download/current/，下载22.x版本，安装时勾选“Add to PATH”；
- 打开PowerShell（管理员模式），执行安装命令：
```
# 一键安装OpenClaw
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
```
初始化配置：
运行openclaw onboard，按方案一的配置选项完成初始化，选择“Hatch in TUI”启动。

启动服务：

# 启动OpenClaw网关
openclaw gateway start
# 验证服务状态
openclaw status

（二）Mac系统部署

安装Homebrew（若未安装）：

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

安装Node.js与OpenClaw：

# 安装Node.js 22.x
brew install node@22
# 安装OpenClaw
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

初始化配置与启动：

# 初始化
openclaw onboard
# 启动服务
openclaw gateway start

三、NVIDIA NIM平台配置（获取免费模型API Key）

（一）注册NVIDIA账号

访问NVIDIA NIM官网：https://build.nvidia.com/；
点击右上角“Login”，输入邮箱、设置密码，创建账号；
邮箱接收6位验证码，完成验证后设置账户名；
关键步骤：点击页面右上角“Verify”，输入国内+86手机号完成验证（必填，否则无法生成API Key）。

（二）生成API Key

登录后，点击右上角头像 → 选择“API Keys”；
点击“Generate API Key”，设置Key名称（如“OpenClaw-NIM”），过期时间选择“Never”（永久有效）；
点击“Generate Key”，获取以“nvapi-”开头的API Key，立即复制保存（仅显示一次，丢失需重新生成）。

四、OpenClaw接入NVIDIA NIM模型（GLM-5/Kimi K2.5）

（一）配置方式：终端编辑配置文件

打开OpenClaw配置文件：

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

添加NVIDIA NIM模型配置：
在models.providers节点下新增nvidia配置，替换YOUR_NVAPI_KEY为实际API Key：

"models": {
     
"mode": "merge",
"providers": {
     
 "nvidia": {
     
   "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions",
   "apiKey": "YOUR_NVAPI_KEY",
   "api": "openai-completions",
   "models": [
     {
     
       "id": "z-ai/glm5",
       "name": "GLM-5",
       "reasoning": true,
       "input": ["text"],
       "cost": {
      "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
       "contextWindow": 202752,
       "maxTokens": 16384
     },
     {
     
       "id": "moonshotai/kimi-k2.5",
       "name": "Kimi K2.5",
       "reasoning": true,
       "input": ["text"],
       "cost": {
      "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
       "contextWindow": 262144,
       "maxTokens": 32768
     },
     {
     
       "id": "minimaxai/minimax-m2.1",
       "name": "MiniMax M2.1",
       "reasoning": true,
       "input": ["text"],
       "cost": {
      "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
       "contextWindow": 1000000,
       "maxTokens": 65536
     }
   ]
 }
}
}

配置默认模型（可选）：
在agents.defaults节点中设置默认使用的NIM模型：

"agents": {
     
"defaults": {
     
 "model": {
     
   "primary": "nvidia/z-ai/glm5"
 },
 "models": {
     
   "nvidia/z-ai/glm5": {
     },
   "nvidia/moonshotai/kimi-k2.5": {
     },
   "nvidia/minimaxai/minimax-m2.1": {
     }
 }
}
}

保存配置并重启服务：

# 阿里云/Mac
openclaw gateway restart
# Windows PowerShell
openclaw gateway restart

（二）验证模型接入

启动OpenClaw控制台：
```
openclaw dashboard
```
在对话框中切换模型，测试调用：
- 切换至GLM-5：/model nvidia/z-ai/glm5；
- 发送测试指令：用Python实现斐波那契数列的递归算法；
- 若模型返回正确代码，说明接入成功。

五、使用技巧与注意事项

（一）多模型对比使用

OpenClaw支持同时调用多个NIM模型，可通过指令快速切换对比结果：

/model nvidia/z-ai/glm5  # 切换至GLM-5
/model nvidia/moonshotai/kimi-k2.5  # 切换至Kimi K2.5

（二）常见问题排查

API Key无效（401错误）：
- 原因：API Key未复制完整、手机号未验证或账号未激活；
- 解决方案：重新生成API Key并完整复制，确认手机号已验证。
模型调用超时（504错误）：
- 原因：NIM平台资源紧张，高峰期排队；
- 解决方案：避开高峰时段（如晚间），或减少单次请求的文本长度。
模型ID不存在（404错误）：
- 原因：配置文件中模型ID与NIM平台不一致；
- 解决方案：确认模型ID为z-ai/glm5、moonshotai/kimi-k2.5，区分大小写。

（三）使用限制

速率限制：免费API Key最高支持40次/分钟调用，超出会被限流；
场景限制：仅限个人测试与非商业使用，商业场景需联系模型官方购买授权；
稳定性：免费资源优先级较低，可能出现间歇性不可用，不建议用于核心业务。

六、总结：零成本解锁顶级模型能力

通过阿里云部署实现稳定运行，或本地部署快速测试，再搭配NVIDIA NIM平台的免费模型，OpenClaw用户可零成本体验GLM-5、Kimi K2.5等顶级国产模型的强大能力。该方案适合个人用户进行技术验证、内容创作、代码开发等轻量场景，无需投入资金即可享受高阶AI服务。

需注意，免费调用存在速率与稳定性限制，商业场景建议选择智谱、月之暗面官方的Coding Plan付费版。遵循本文步骤，即可快速完成部署与配置，充分利用免费资源提升工作效率。

OpenClaw阿里云和Windows/Mac本地部署，接入免费模型 NVIDIA NIM GLM-5/Kimi K2.5 配置指南

一、核心认知：NVIDIA NIM与免费模型亮点

（一）NVIDIA NIM平台简介

（二）两款免费模型核心优势

二、2026年OpenClaw双部署流程

方案一：阿里云服务器部署（稳定运行首选）

（一）部署前置准备

新手零基础阿里云上部署OpenClaw喂饭级步骤流程

（二）详细部署步骤

方案二：本地部署（Windows/Mac，零成本测试）

（一）Windows系统部署

（二）Mac系统部署

三、NVIDIA NIM平台配置（获取免费模型API Key）

（一）注册NVIDIA账号

（二）生成API Key

四、OpenClaw接入NVIDIA NIM模型（GLM-5/Kimi K2.5）

（一）配置方式：终端编辑配置文件

（二）验证模型接入

五、使用技巧与注意事项

（一）多模型对比使用

（二）常见问题排查

（三）使用限制

六、总结：零成本解锁顶级模型能力

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OpenClaw阿里云和Windows/Mac本地部署，接入免费模型 NVIDIA NIM GLM-5/Kimi K2.5 配置指南

一、核心认知：NVIDIA NIM与免费模型亮点

（一）NVIDIA NIM平台简介

（二）两款免费模型核心优势

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方案一：阿里云服务器部署（稳定运行首选）

（一）部署前置准备

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（二）详细部署步骤

方案二：本地部署（Windows/Mac，零成本测试）

（一）Windows系统部署

（二）Mac系统部署

三、NVIDIA NIM平台配置（获取免费模型API Key）

（一）注册NVIDIA账号

（二）生成API Key

四、OpenClaw接入NVIDIA NIM模型（GLM-5/Kimi K2.5）

（一）配置方式：终端编辑配置文件

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