OpenClaw 本地模型电脑配置清单

OpenClaw 是一套以 AI Agent 为核心用户的本地运行框架，可以接入本地大语言模型或云端模型。本文整理了在本地跑模型时推荐的硬件配置，供参考。

1 最低配置（能跑，但别指望太快）

配置项	最低要求
CPU	x86_64 或 ARM64 现代处理器
内存	16 GB RAM
GPU	4 GB VRAM（NVIDIA / AMD）
存储	50 GB 可用空间
系统	macOS / Linux / Windows
运行时	Node.js 20+

如果只跑 gateway 模式（转发到云端），10 GB 存储 + 4 GB RAM 即可，不需要 GPU。

2 推荐配置（日常使用 3B–7B 模型）

配置项	推荐参数
CPU	8 核以上（CPU 不是瓶颈，够用即可）
内存	32 GB RAM
GPU	8 GB VRAM（如 RTX 3060 / RTX 4060）
存储	100 GB SSD
网络	稳定连接（模型下载用）

16 GB RAM：可跑 3B 参数量级模型
32 GB RAM：可跑 7B 参数量级模型，体验流畅

3 高性能配置（跑 27B+ 大模型）

配置项	高性能参数
CPU	16 核以上
内存	64 GB+ RAM
GPU	NVIDIA RTX 4090（24 GB VRAM）或同级
存储	500 GB NVMe SSD

Apple Silicon 方案

苹果 M 系列芯片的统一内存架构（Unified Memory）在本地模型推理上性价比很高，且内存带宽直接决定 token 生成速度：

芯片	统一内存上限	内存带宽	适合模型规模	代表机型
M4	32 GB	120 GB/s	7B–13B	MacBook Air, Mac mini
M4 Pro	64 GB	273 GB/s	13B–32B	MacBook Pro 14/16
M4 Max	128 GB	546 GB/s	32B–70B	MacBook Pro 16, Mac Studio
M5	32 GB	154 GB/s	7B–13B	MacBook Air（2025）
M5 Pro	64 GB	307 GB/s	13B–32B	MacBook Pro 14/16（2026）
M5 Max	128 GB	614 GB/s	32B–70B	MacBook Pro 16（2026）

参考推理速度（Ollama，4-bit 量化）：

M4 Pro 64GB 跑 DeepSeek R1 32B：约 11–14 tok/s
M4 Max：约 81 tok/s（通用小模型）
M5 系列相比 M4 整体快约 20–27%

注意：token 生成速度由内存带宽决定，而非 CPU 频率。M5 Max 的 614 GB/s 带宽是目前消费级设备中最高的。

推荐甜蜜点：M5 Pro（64 GB）是 2026 年当前性价比最高的本地模型方案，可流畅运行 32B 量级模型。

4 本地模型运行时

OpenClaw 官方推荐搭配 Ollama 作为本地模型的运行后端（2026年3月起成为官方支持的 provider）。

1
# 安装 Ollama
2
brew install ollama  # macOS
3

4
# 拉取模型（以 Qwen 为例）
5
ollama pull qwen2.5:7b
6

7
# 启动 OpenClaw 并指向 Ollama
8
# 在 OpenClaw 配置中设置 provider 为 ollama

推荐模型：

Qwen2.5 7B — 中文支持好，7B 体量，32 GB 内存可流畅运行
Qwen3.5 27B — 性能接近 GPT-4o Mini，需 64 GB+ 内存
Llama 3.1 8B — 英文任务推荐

5 存储空间估算

模型规模	大约占用磁盘空间
3B	~2 GB
7B	~4–5 GB
13B	~8 GB
27B	~16 GB
70B	~40 GB

6 总结

场景	推荐方案
轻量体验	16 GB RAM + 任意独显 4 GB VRAM
日常开发	32 GB RAM + RTX 4060 / Apple M5 Pro 64GB
高强度生产	64 GB RAM + RTX 4090 / M5 Max 128GB Mac Studio
低功耗部署	Jetson Orin Nano

数据隐私是本地部署最大的优势——所有推理都在本机完成，不走网络。如果对数据安全有要求，本地跑模型是目前最稳妥的方案。

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