OpenClaw 多模型配置完整教程（WSL2 + Ubuntu）

本教程基于实际部署经验，涵盖 DeepSeek、硅基流动、Ollama 本地模型，以及阿里云千问、腾讯云混元、智谱AI 等主流云端模型的配置。每一步都包含可能出现的问题及解决方案。

一、前置条件检查
二、安装 Ollama 本地模型
三、配置云端模型 API
- 3.1 DeepSeek
- 3.2 硅基流动（SiliconFlow）
- 3.3 阿里云千问
- 3.4 腾讯云混元
- 3.5 智谱AI（ChatGLM）
- 3.6 OpenAI（备选）
四、验证模型配置
五、设置默认模型和切换方式
六、常见问题汇总

一、前置条件检查

1.1 确认 OpenClaw 服务运行状态

bash

复制代码

# 查看服务状态
systemctl --user status openclaw-gateway

# 如果未运行，启动服务
systemctl --user start openclaw-gateway

可能遇到的问题：

问题	原因	解决办法
`Unit openclaw-gateway.service could not be found`	服务未安装	执行 `openclaw onboard --install-daemon` 安装服务
服务启动失败	systemd 未启用	确保 WSL2 中 systemd 已启用（检查 `/etc/wsl.conf`）

1.2 确认 OpenClaw 版本

bash

复制代码

openclaw --version

要求：2026.3.x 或更高版本

二、安装 Ollama 本地模型

2.1 安装 Ollama

bash

复制代码

# 一键安装
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 或使用国内镜像（推荐）
curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/ollama/install.sh | sh

2.2 启动 Ollama 服务

bash

复制代码

# 后台启动
ollama serve &

# 验证服务运行
curl -s http://localhost:11434/api/tags | python3 -m json.tool

可能遇到的问题：

问题	原因	解决办法
`Error: listen tcp 127.0.0.1:11434: bind: address already in use`	Ollama 已在运行	无需重复启动，直接使用
`ollama: command not found`	安装未完成	重新执行安装脚本，或重启终端

2.3 下载本地模型

bash

复制代码

# 下载千问系列（推荐）
ollama pull qwen2.5:7b      # 约 4.7GB
ollama pull qwen2.5:1.5b    # 约 1GB，轻量级
ollama pull qwen3.5:4b      # 约 3.4GB

# 下载 DeepSeek 系列
ollama pull deepseek-r1:7b  # DeepSeek 推理模型

# 下载 Llama 系列
ollama pull llama3.2:3b     # Meta Llama 轻量版

# 查看已下载模型
ollama list

可能遇到的问题：

问题	原因	解决办法
下载速度极慢	网络问题	配置代理，或使用国内镜像
磁盘空间不足	模型较大	清理磁盘，或只下载轻量模型（1.5B/3B）
下载中断	网络不稳定	重新执行 `ollama pull` 会断点续传

三、配置云端模型 API

3.1 DeepSeek

获取 API Key：

访问 https://platform.deepseek.com/
注册/登录 → API Keys → 创建 API Key
复制保存（格式：sk-xxxxxxxxxxxxxxxx）

配置命令：

bash

复制代码

openclaw config set 'models.providers.deepseek' --json '{
  "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",
  "apiKey": "sk-你的DeepSeek-API-Key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {"id": "deepseek-chat", "name": "DeepSeek Chat"},
    {"id": "deepseek-reasoner", "name": "DeepSeek Reasoner"}
  ]
}'

可能遇到的问题：

问题	原因	解决办法
`401 Unauthorized`	API Key 无效	检查 API Key 是否正确，重新生成
模型调用超时	网络问题	增加 timeout 配置

3.2 硅基流动（SiliconFlow）

硅基流动提供丰富的开源模型 API，包括千问、DeepSeek、Llama 等。

获取 API Key：

访问 https://siliconflow.cn/
注册/登录 → API 密钥 → 创建 API 密钥
复制保存（格式：sk-xxxxxxxxxxxxxxxx）

配置命令：

bash

复制代码

openclaw config set 'models.providers.siliconflow' --json '{
  "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",
  "apiKey": "sk-你的硅基流动API-Key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {"id": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", "name": "硅基流动 Qwen 2.5 7B"},
    {"id": "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct", "name": "硅基流动 Qwen 2.5 14B"},
    {"id": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct", "name": "硅基流动 Qwen 2.5 72B"},
    {"id": "deepseek-ai/DeepSeek-V2.5", "name": "硅基流动 DeepSeek V2.5"},
    {"id": "deepseek-ai/DeepSeek-V3", "name": "硅基流动 DeepSeek V3"},
    {"id": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct", "name": "硅基流动 Llama 3.1 8B"},
    {"id": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct", "name": "硅基流动 Llama 3.1 70B"}
  ]
}'

可能遇到的问题：

问题	原因	解决办法
`404 Not Found`	模型 ID 错误	检查模型 ID 格式是否正确（如 `Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct`）
账户余额不足	免费额度耗尽	在官网充值
部分模型不可用	模型已下线	查看官网支持的模型列表

3.3 阿里云千问

获取 API Key：

访问 https://bailian.console.aliyun.com/
登录阿里云账号（需实名认证）
密钥管理 → 创建 API-Key
复制保存

配置命令：

bash

复制代码

openclaw config set 'models.providers.qwen' --json '{
  "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "apiKey": "sk-你的千问API-Key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {"id": "qwen-plus", "name": "千问 Plus"},
    {"id": "qwen-max", "name": "千问 Max"},
    {"id": "qwen-turbo", "name": "千问 Turbo"},
    {"id": "qwen2.5-72b-instruct", "name": "千问 2.5 72B"},
    {"id": "qwen2.5-32b-instruct", "name": "千问 2.5 32B"}
  ]
}'

可能遇到的问题：

问题	原因	解决办法
`Invalid API Key`	API Key 错误	确认是 DashScope 的 API Key，不是阿里云 AccessKey
模型调用失败	服务未开通	在阿里云控制台开通模型服务

3.4 腾讯云混元

获取 API Key：

访问 https://console.cloud.tencent.com/hunyuan
登录腾讯云账号（需实名认证）
接入管理 → 创建 API Key
复制保存

配置命令：

bash

复制代码

openclaw config set 'models.providers.hunyuan' --json '{
  "baseUrl": "https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1",
  "apiKey": "你的混元API-Key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {"id": "hunyuan-turbos-latest", "name": "混元 Turbo"},
    {"id": "hunyuan-t1-latest", "name": "混元 T1"},
    {"id": "hunyuan-lite", "name": "混元 Lite"}
  ]
}'

3.5 智谱AI（ChatGLM）

获取 API Key：

访问 https://open.bigmodel.cn/
注册/登录
API Keys → 创建 API Key
复制保存

配置命令：

bash

复制代码

openclaw config set 'models.providers.zhipu' --json '{
  "baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
  "apiKey": "你的智谱API-Key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {"id": "glm-4-plus", "name": "GLM-4 Plus"},
    {"id": "glm-4-flash", "name": "GLM-4 Flash"},
    {"id": "glm-4-air", "name": "GLM-4 Air"},
    {"id": "glm-4-long", "name": "GLM-4 Long"}
  ]
}'

注意：智谱 API 的 baseUrl 可能需要根据文档调整。

3.6 OpenAI（备选）

获取 API Key：

访问 https://platform.openai.com/
注册/登录 → API Keys → Create new secret key
复制保存

配置命令：

bash

复制代码

openclaw config set 'models.providers.openai' --json '{
  "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
  "apiKey": "sk-你的OpenAI-API-Key",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    {"id": "gpt-4o", "name": "GPT-4o"},
    {"id": "gpt-4o-mini", "name": "GPT-4o Mini"},
    {"id": "gpt-4-turbo", "name": "GPT-4 Turbo"},
    {"id": "gpt-3.5-turbo", "name": "GPT-3.5 Turbo"}
  ]
}'

四、验证模型配置

4.1 设置模型合并模式

bash

复制代码

openclaw config set models.mode merge

4.2 查看已配置的模型提供商

bash

复制代码

openclaw config get models.providers | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)
print('已配置的模型提供商:')
for provider in data.keys():
    print(f'  - {provider}')
"

4.3 查看所有模型列表

bash

复制代码

openclaw config get models.providers | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)
for provider, config in data.items():
    print(f'\n{provider}:')
    for model in config.get('models', []):
        print(f'  - {model[\"id\"]}')
"

4.4 重启服务使配置生效

bash

复制代码

systemctl --user restart openclaw-gateway
sleep 3

可能遇到的问题：

问题	原因	解决办法
配置不生效	服务未重启	执行 `systemctl --user restart openclaw-gateway`
JSON 格式错误	配置中有语法错误	使用 `python3 -m json.tool` 验证配置

五、设置默认模型和切换方式

5.1 查看当前默认模型

bash

复制代码

openclaw config get agents.defaults.model.primary

5.2 设置默认模型

bash

复制代码

# 设置为硅基流动千问
openclaw config set agents.defaults.model.primary siliconflow/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct

# 设置为 DeepSeek
openclaw config set agents.defaults.model.primary deepseek/deepseek-chat

# 设置为本地 Ollama
openclaw config set agents.defaults.model.primary ollama/qwen2.5:7b

# 设置为阿里千问
openclaw config set agents.defaults.model.primary qwen/qwen-plus

# 设置为智谱 GLM-4
openclaw config set agents.defaults.model.primary zhipu/glm-4-flash

5.3 重启服务

bash

复制代码

systemctl --user restart openclaw-gateway

5.4 测试不同模型

bash

复制代码

# 使用默认模型
openclaw agent --session-id test --message "你好，请用一句话介绍自己"

# 临时使用其他模型（不修改配置）
OPENCLAW_MODEL_PRIMARY=siliconflow/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct openclaw agent --session-id test --message "你好"

OPENCLAW_MODEL_PRIMARY=ollama/qwen2.5:7b openclaw agent --session-id test --message "1+1等于几？"

OPENCLAW_MODEL_PRIMARY=deepseek/deepseek-chat openclaw agent --session-id test --message "你好"

六、常见问题汇总

6.1 配置不生效

问题	解决方案
修改配置后模型列表不变	重启服务：`systemctl --user restart openclaw-gateway`
服务重启失败	检查配置 JSON 格式：`python3 -m json.tool ~/.openclaw/openclaw.json`
默认模型未改变	确认配置路径：`openclaw config get agents.defaults.model.primary`

6.2 模型调用失败

问题	原因	解决办法
`401 Unauthorized`	API Key 无效	重新生成 API Key，更新配置
`404 Not Found`	模型 ID 错误	检查模型 ID 格式，参考各平台文档
`429 Too Many Requests`	触发限流	降低请求频率，检查账户余额
超时无响应	网络问题或模型响应慢	增加 timeout，或切换到更快的模型
本地模型无响应	Ollama 未运行	执行 `ollama serve &` 启动服务

6.3 `openclaw models list` 只显示部分模型

说明：这是正常现象。models list 可能只显示默认或已认证的模型，但配置的其他模型仍可通过环境变量或修改默认模型使用。

验证方法：

bash

复制代码

# 直接测试模型是否可用
OPENCLAW_MODEL_PRIMARY=你的模型ID openclaw agent --session-id test --message "测试"

6.4 模型切换命令速查

bash

复制代码

# 查看当前默认模型
openclaw config get agents.defaults.model.primary

# 切换默认模型（永久）
openclaw config set agents.defaults.model.primary 模型ID
systemctl --user restart openclaw-gateway

# 临时切换（单次使用）
OPENCLAW_MODEL_PRIMARY=模型ID openclaw agent --session-id test --message "你的问题"

附录：常用模型 ID 速查表

提供商	模型名称	模型 ID
DeepSeek	DeepSeek Chat	`deepseek-chat`
	DeepSeek Reasoner	`deepseek-reasoner`
硅基流动	Qwen 2.5 7B	`Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct`
	Qwen 2.5 14B	`Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct`
	DeepSeek V3	`deepseek-ai/DeepSeek-V3`
	Llama 3.1 8B	`meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct`
阿里千问	千问 Plus	`qwen-plus`
	千问 Max	`qwen-max`
	千问 Turbo	`qwen-turbo`
腾讯混元	混元 Turbo	`hunyuan-turbos-latest`
	混元 T1	`hunyuan-t1-latest`
智谱AI	GLM-4 Flash	`glm-4-flash`
	GLM-4 Plus	`glm-4-plus`
Ollama	Qwen 2.5 7B	`qwen2.5:7b`
	Qwen 3.5 4B	`qwen3.5:4b`
	DeepSeek R1 7B	`deepseek-r1:7b`
	Llama 3.2 3B	`llama3.2:3b`

总结

配置完成后，你拥有以下模型资源：

类型	模型来源	特点
云端	DeepSeek	性价比高，速度快
云端	硅基流动	模型丰富，开源模型多
云端	阿里千问	国内稳定，中文能力强
云端	腾讯混元	腾讯生态，稳定可靠
云端	智谱AI	GLM 系列，中文优秀
本地	Ollama	完全免费，离线可用

使用建议：

日常对话：DeepSeek 或硅基流动 Qwen 7B
复杂推理：硅基流动 DeepSeek V3 或千问 Max
中文任务：阿里千问或智谱 GLM-4
离线环境：本地 Ollama 模型

遇到问题 ：第一个命令永远是 openclaw doctor，它会自动检测并提示问题所在。

本回答由 AI 生成，内容仅供参考，请仔细甄别。

OpenClaw 多模型配置完整教程（WSL2 + Ubuntu）

目录

一、前置条件检查

1.1 确认 OpenClaw 服务运行状态

1.2 确认 OpenClaw 版本

二、安装 Ollama 本地模型

2.1 安装 Ollama

2.2 启动 Ollama 服务

2.3 下载本地模型

三、配置云端模型 API

3.1 DeepSeek

3.2 硅基流动（SiliconFlow）

3.3 阿里云千问

3.4 腾讯云混元

3.5 智谱AI（ChatGLM）

3.6 OpenAI（备选）

四、验证模型配置

4.1 设置模型合并模式

4.2 查看已配置的模型提供商

4.3 查看所有模型列表

4.4 重启服务使配置生效

五、设置默认模型和切换方式

5.1 查看当前默认模型

5.2 设置默认模型

5.3 重启服务

5.4 测试不同模型

六、常见问题汇总

6.1 配置不生效

6.2 模型调用失败

6.3 openclaw models list 只显示部分模型

6.4 模型切换命令速查

附录：常用模型 ID 速查表

总结

6.3 `openclaw models list` 只显示部分模型