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Josh Palmer
2026-02-01 22:47:44 +01:00
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read_when:
- 你想在自己的 GPU 设备上部署模型
- 你正在配置 LM Studio 或 OpenAI 兼容代理
- 你需要最安全的本地模型指南
summary: 在本地 LLM 上运行 OpenClawLM Studio、vLLM、LiteLLM、自定义 OpenAI 端点)
title: 本地模型
x-i18n:
generated_at: "2026-02-01T20:35:10Z"
model: claude-opus-4-5
provider: pi
source_hash: f72b424c3d8986319868dc4c552596bcd599cc79fab5a57c14bf4f0695c39690
source_path: gateway/local-models.md
workflow: 14
---
# 本地模型
本地部署是可行的,但 OpenClaw 需要大上下文窗口以及强大的提示注入防护能力。小显存会截断上下文并导致安全性降低。建议高配:**≥2 台满配 Mac Studio 或同等级别的 GPU 设备(约 $30k+**。单块 **24 GB** 显卡仅适用于较轻量的提示,且延迟较高。请使用**你能运行的最大/完整版模型**;激进量化或"小型"检查点会增加提示注入风险(参见[安全](/gateway/security))。
## 推荐方案LM Studio + MiniMax M2.1Responses API完整版
目前最佳的本地技术栈。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 将推理过程与最终文本分离。
```json5
{
agents: {
defaults: {
model: { primary: "lmstudio/minimax-m2.1-gs32" },
models: {
"anthropic/claude-opus-4-5": { alias: "Opus" },
"lmstudio/minimax-m2.1-gs32": { alias: "Minimax" },
},
},
},
models: {
mode: "merge",
providers: {
lmstudio: {
baseUrl: "http://127.0.0.1:1234/v1",
apiKey: "lmstudio",
api: "openai-responses",
models: [
{
id: "minimax-m2.1-gs32",
name: "MiniMax M2.1 GS32",
reasoning: false,
input: ["text"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 196608,
maxTokens: 8192,
},
],
},
},
},
}
```
**配置清单**
- 安装 LM Studiohttps://lmstudio.ai
- 在 LM Studio 中下载**可用的最大 MiniMax M2.1 版本**(避免"小型"/重度量化版本),启动服务器,确认 `http://127.0.0.1:1234/v1/models` 中已列出该模型。
- 保持模型处于已加载状态;冷加载会增加启动延迟。
- 如果你的 LM Studio 版本不同,请调整 `contextWindow`/`maxTokens`
- 对于 WhatsApp请使用 Responses API 以确保只发送最终文本。
即使运行本地模型,也请保留托管模型的配置;使用 `models.mode: "merge"` 以保持备用方案可用。
### 混合配置:托管为主,本地备用
```json5
{
agents: {
defaults: {
model: {
primary: "anthropic/claude-sonnet-4-5",
fallbacks: ["lmstudio/minimax-m2.1-gs32", "anthropic/claude-opus-4-5"],
},
models: {
"anthropic/claude-sonnet-4-5": { alias: "Sonnet" },
"lmstudio/minimax-m2.1-gs32": { alias: "MiniMax Local" },
"anthropic/claude-opus-4-5": { alias: "Opus" },
},
},
},
models: {
mode: "merge",
providers: {
lmstudio: {
baseUrl: "http://127.0.0.1:1234/v1",
apiKey: "lmstudio",
api: "openai-responses",
models: [
{
id: "minimax-m2.1-gs32",
name: "MiniMax M2.1 GS32",
reasoning: false,
input: ["text"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 196608,
maxTokens: 8192,
},
],
},
},
},
}
```
### 本地优先,托管兜底
将主模型和备用模型的顺序对调;保持相同的 providers 配置块和 `models.mode: "merge"`,这样当本地设备宕机时可以回退到 Sonnet 或 Opus。
### 区域托管/数据路由
- MiniMax/Kimi/GLM 的托管版本也可在 OpenRouter 上使用,并提供区域锁定端点(例如美国托管)。选择对应的区域版本以将流量保持在你选择的管辖区域内,同时仍可通过 `models.mode: "merge"` 使用 Anthropic/OpenAI 备用方案。
- 纯本地部署仍然是最强的隐私保护方案;托管区域路由是需要提供商功能但又想控制数据流向时的折中选择。
## 其他 OpenAI 兼容的本地代理
vLLM、LiteLLM、OAI-proxy 或自定义网关均可使用,前提是它们暴露了 OpenAI 风格的 `/v1` 端点。将上面的提供商配置块替换为你的端点和模型 ID
```json5
{
models: {
mode: "merge",
providers: {
local: {
baseUrl: "http://127.0.0.1:8000/v1",
apiKey: "sk-local",
api: "openai-responses",
models: [
{
id: "my-local-model",
name: "Local Model",
reasoning: false,
input: ["text"],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 120000,
maxTokens: 8192,
},
],
},
},
},
}
```
保持 `models.mode: "merge"` 以确保托管模型作为备用方案仍然可用。
## 故障排除
- Gateway 能否访问代理?执行 `curl http://127.0.0.1:1234/v1/models` 检查。
- LM Studio 模型已卸载?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。
- 安全性:本地模型跳过了提供商侧的过滤;请保持智能体范围精简并开启压缩,以限制提示注入的影响范围。