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本地模型

本地运行是可行的,但 OpenClaw 期望大上下文 + 强大的提示注入防御。小显存会截断上下文并泄露安全性。目标要高:≥2 台满配 Mac Studio 或同等 GPU 配置(约 $30k+)。单张 24 GB GPU 仅适用于较轻的提示,且延迟更高。使用你能运行的最大/完整尺寸模型变体;激进量化或”小型”检查点会增加提示注入风险(参见安全)。

推荐:LM Studio + MiniMax M2.1(Responses API,完整尺寸)

当前最佳本地堆栈。在 LM Studio 中加载 MiniMax M2.1,启用本地服务器(默认 http://127.0.0.1:1234),并使用 Responses API 将推理与最终文本分开。
设置清单
  • 安装 LM Studio:https://lmstudio.ai
  • 在 LM Studio 中,下载可用的最大 MiniMax M2.1 构建(避免”小型”/重度量化变体),启动服务器,确认 http://127.0.0.1:1234/v1/models 列出了它。
  • 保持模型加载;冷加载会增加启动延迟。
  • 如果你的 LM Studio 构建不同,调整 contextWindow/maxTokens
  • 对于 WhatsApp,坚持使用 Responses API,这样只发送最终文本。
即使运行本地模型也要保持托管模型的配置;使用 models.mode: "merge" 以便备用方案保持可用。

混合配置:托管为主,本地备用

本地优先,托管作为安全网

交换主要和备用的顺序;保持相同的 providers 块和 models.mode: "merge",这样当本地机器宕机时可以回退到 Sonnet 或 Opus。

区域托管/数据路由

  • 托管的 MiniMax/Kimi/GLM 变体也存在于 OpenRouter 上,带有区域固定端点(例如,美国托管)。在那里选择区域变体以将流量保持在你选择的管辖区内,同时仍使用 models.mode: "merge" 作为 Anthropic/OpenAI 备用。
  • 纯本地仍然是最强的隐私路径;当你需要提供商功能但又想控制数据流时,托管区域路由是折中方案。

其他 OpenAI 兼容本地代理

vLLM、LiteLLM、OAI-proxy 或自定义网关都可以工作,只要它们暴露 OpenAI 风格的 /v1 端点。用你的端点和模型 ID 替换上面的 provider 块:
保持 models.mode: "merge" 以便托管模型作为备用保持可用。

故障排除

  • Gateway 网关能访问代理吗?curl http://127.0.0.1:1234/v1/models
  • LM Studio 模型卸载了?重新加载;冷启动是常见的”卡住”原因。
  • 上下文错误?降低 contextWindow 或提高服务器限制。
  • 安全:本地模型跳过提供商端过滤器;保持智能体范围窄并开启压缩以限制提示注入的影响范围。