如何在 Mac Mini 上使用 OpenClaw 运行本地模型

相信不少人和我一样，买了 Mac Mini 之后就打算把它当成完美的 OpenClaw 网关。

但理想很丰满，现实很骨感。最近 Anthropic 等大模型厂商的政策越收越紧，拼命把用户往按 Token 付费的商业 API 上轰。原本以为买硬件是一次性投资，结果硬生生变成了每个月的大额持续开销。就算你用的是 OpenAI，那流水的账单看一眼也肉疼。

其实，有一条完全免费、还能顺便把隐私拉满的终极解法：本地部署。

直接用本地大模型接管你的 OpenClaw 智能体，把每月的 API 费用打到 0 元！今天这篇干货手把手带你无痛、不踩坑地在 Mac Mini 上跑起高性能本地 LLM。

写在前面 ： 本文不涉及 OpenClaw 的基础安装，而是专门教你如何丝滑地为现有的智能体套件更换一个"免费的本地大脑"。

硬件配置与一些心里话

这套方案我在自己的 Mac Mini 上反复测试过，配置如下：

系统： macOS Tahoe (Version 26.3.1)

芯片： Apple M2 (8核)

统一内存： 24GB

如果你正打算为了玩本地模型去开荒 Mac Mini，强烈建议 M2 芯片起步，内存直接上 24GB。16GB 内存不是不能跑，但 Agent 任务最大的特点就是"长上下文（Long Context）"，内存一旦吃紧，分分钟报错给你看。

过来人的避坑血泪史： 很多人为了让 Agent 24小时随叫随到，会选择把 Mac Mini 当成全天候服务器开着。但如果你只有一台主力 Mac，平时还要兼顾办公，或者家里宽带没有公网 IP、网络偶尔不稳定，天天盯着本地编译和维护其实挺心累的。

这种情况下，更省心的方案是把 OpenClaw 和模型全天候挂在 Hostease 服务器云端，不仅不占本地电脑资源，还能享受企业级的高带宽和全天候稳定性，算下来比自己天天升级硬件、交电费还要划算。

核心部署四步走

第一步：源码编译 llama.cpp（榨干 Mac 性能）

玩本地模型大家习惯用 Ollama，但为了把 Mac 的硬件潜力榨干，我们这次选择 llama.cpp 。通过源码编译配合量化模型，在 Mac 上的推理速度直接暴涨 70%！

我们需要编译一套开启 Metal 硬件加速、同时剥离 CUDA 的专用程序。打开终端，直接复制以下命令：

1.用 Homebrew 安装编译必备的工具链：

Bash

brew install cmake curl

2.拉取源码，直接拉满 Mac 核心进行多线程编译：

Bash

克隆仓库

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp

配置构建环境，开启 Metal 加速，关闭 CUDA

cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \

-DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \

-DGGML_METAL=ON \

-DGGML_CUDA=OFF

开始编译

cmake --build llama.cpp/build \

--config Release \

-j$(sysctl -n hw.ncpu) \

--clean-first \

--target llama-cli llama-mtmd-cli llama-server llama-gguf-split

第二步：下载"定制版"本地大模型

要在消费级硬件上跑大模型，"模型量化（Quantization）"是必修课。简单来说，就是把模型进行高保真压缩，让它能完美塞进 Mac 的统一内存里，同时智商不掉线。

如果盲目按照 OpenClaw 官方文档去硬啃原版模型，百分之百会卡死在内存溢出里。这里直接给你一套亲测最稳的"黄金配方"：

首选：Qwen 3.5 - 9B

作为当前本地模型里的绝对黑马，千问 3.5 (9B参数版) 的实际表现已经把 Gemma 4-12B 甩在了身后。它在 16GB 或 24GB 的 Mac 上运行只需要吃 6-8GB 内存，处理起邮件回复、日程管理、IoT 智能家居联动等 Agent 任务游刃有余。

1.下载精简量化版模型（GGUF格式）：

Bash

mkdir -p models

curl -L -o models/Qwen3.5-9B-UD-Q4_K_XL.gguf "https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.5-9B-MTP-GGUF/resolve/main/Qwen3.5-9B-UD-Q4_K_XL.gguf?download=true"

2.下载 Agent 专属聊天模板（不配这个绝对翻车）： Agent 对输出格式的要求极度严苛，必须用特定的提示词模板来规范。执行以下命令：

Bash

mkdir -p templates

curl -o templates/qwen35.jinja "https://huggingface.co/froggeric/Qwen-Fixed-Chat-Templates/resolve/main/chat_template.jinja"

第三步：让 llama-server 后台常驻

接下来，我们用 llama-server 搭建一个本地 API 服务器。这样 OpenClaw 就能直接调用它，假装自己还在连着云端 API。

1.先手动跑一次，看看能不能通：

Bash

./llama.cpp/llama-server \

-m models/Qwen3.5-9B-UD-Q4_K_XL.gguf \

--chat-template-file templates/qwen35.jinja \

--temp 0.7 \

--top-p 0.9 \

--top-k 20 \

-c 64000 \

-ngl 20 \

--host 127.0.0.1 \

--port 8080

如果终端最后输出了 llama_server: server is listening on http://127.0.0.1:8080(http://127.0.0.1:8080) 且没报错，说明底层没问题了。

2.配置 macOS 系统级守护进程（实现开机自启）： 总不能每次开机都手动敲一遍命令。我们用 macOS 的 launchd（类似于 Linux 的 systemd）让它常驻后台。 使用 sudo 权限创建并编辑配置文件 /Library/LaunchDaemons/com.openclaw.llama-server.plist：

注意： 别忘了把代码里的 YOUR_USERNAME 换成你 Mac 的实际用户名。

XML

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">

<plist version="1.0">

<dict>

<key>Label</key>

<string>com.openclaw.llama-server</string>

<key>UserName</key>

<string>YOUR_USERNAME</string>

<key>ProgramArguments</key>

<array>

<string>/Users/YOUR_USERNAME/llama.cpp/llama-server</string>

<string>-m</string>

<string>/Users/YOUR_USERNAME/models/Qwen3.5-9B-UD-Q4_K_XL.gguf</string>

<string>--chat-template-file</string>

<string>/Users/YOUR_USERNAME/templates/qwen35.jinja</string>

<string>--temp</string>

<string>0.7</string>

<string>--top-p</string>

<string>0.9</string>

<string>--top-k</string>

<string>20</string>

<string>-c</string>

<string>64000</string>

<string>-ngl</string>

<string>20</string>

<string>--host</string>

<string>127.0.0.1</string>

<string>--port</string>

<string>8080</string>

</array>

<key>WorkingDirectory</key>

<string>/Users/YOUR_USERNAME</string>

<key>RunAtLoad</key>

<true/>

<key>KeepAlive</key>

<true/>

<key>StandardOutPath</key>

<string>/tmp/llama-server.log</string>

<key>StandardErrorPath</key>

<string>/tmp/llama-server.err</string>

</dict>

</plist>

3.激活并放行服务：

Bash

sudo chown root:wheel /Library/LaunchDaemons/com.openclaw.llama-server.plist

sudo chmod 644 /Library/LaunchDaemons/com.openclaw.llama-server.plist

sudo launchctl bootstrap system /Library/LaunchDaemons/com.openclaw.llama-server.plist

不放心的同学可以输一嘴 tail -f /tmp/llama-server.err 查看实时日志，确认服务已经稳稳当当地跑起来了。

第四步：改写 OpenClaw 配置，完成"换脑"

万事俱备，最后一步就是修改 OpenClaw 的路由，把刚才搭好的本地模型接进去。

1.打开 .openclaw/openclaw.json，在 models 模块中追加本地服务信息：

JSON

{

"models": {

"providers": {

"local": {

"baseUrl": "http://127.0.0.1:8080/v1",

"apiKey": "sk-local",

"api": "openai-completions",

"models": [

{

"id": "qwen3-9b",

"name": "Qwen3.5 9B Local",

"contextWindow": 64000,

"maxTokens": 8192

}

]

}

}

}

}

2.把智能体（Agents）的默认大脑指向这个本地模型：

JSON

"agents": {

"defaults": {

"model": {

"primary": "local/qwen3-9b"

},

"models": {

"local/qwen3-9b": {}

}

}

}

3.格式检查并重启 OpenClaw 网关：

Bash

验证 JSON 配置语法对不对

openclaw config validate

重启网关服务

openclaw gateway restart

瞄一眼本地模型有没有成功挂载

openclaw models list --provider local

4.来一次基础测试，看看模型听不听话：

Bash

openclaw infer model run \

--model local/qwen3-9b \

--prompt "Reply with exactly: pong" \

--json

如果返回了标准漂亮的 JSON 报文，且里面没有夹杂奇奇怪怪的碎标签，说明你的底层链路彻底打通了：

JSON

{

"ok": true,

"capability": "model.run",

"transport": "local",

"provider": "local",

"model": "qwen3-9b",

"outputs": [

{

"text": "pong",

"mediaUrl": null

}

]

}

终极实战：测一测 Agent 的"硬实力"（工具调用）

本地模型最让人担心的就是"智商低"，一让它调工具就装死。我们直接整点硬活，新建一个 Python 计算器工具（Skill），测试一下它的逻辑推理和工具调用（Tool Calling）能力。

1.一行命令创建测试 Skill：

Bash

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/python-calc

cat << 'EOF' > ~/.openclaw/workspace/skills/python-calc/SKILL.md

---

name: python-calc

description: A tool that evaluates mathematical expressions by executing a Python one-liner.

version: 1.0.0

---

Instructions

1. Extract the exact mathematical expression the user wants to calculate.

2. Use your built-in shell tool to run this exact command, replacing `<expr>` with the expression: `python3 -c "print(<expr>)"`

3. Wait for the shell tool to return the stdout output.

4. You MUST generate a final conversational response to the user containing the exact numeric result returned by the script.

EOF

2.重启网关，给 Agent 出道计算题：

Bash

openclaw gateway restart

openclaw agent --local --agent main --verbose on --thinking high --message "Use the python-calc skill to calculate 8664 multiplied by 222. Do not use skill_workshop. Tell me the final answer."

屏住呼吸等上几秒，如果你看到终端吐出了标准答案： The final answer is 1,923,408.

恭喜！你的本地全能 AI 智能体正式宣告毕业！

写在最后

在 Mac Mini M2 上跑完这一套流程，实际推理速度能稳在 20 - 70 tokens/second 之间。虽然跟云端全血版 Claude 的变态速度没法比，但对于一个零日常开销、数据百分百本地私有化的"数字管家"来说，这个速度已经完全够用了。

当然，折腾开源的乐趣就在于不断升级。如果你在后期的深度使用中，发现 Mac Mini 开始频繁发热，长文本让内存有些吃不消，或者想跟团队小伙伴一起共享使用，那么不妨考虑把整套环境无缝迁移到云端高配服务器上。保留开源架构的同时，还能享受全天候不间断的高清算力，体验会更上一层楼。

赶紧去终端里复制命令，把你的钱包从 Token 账单里解放出来吧！有踩坑或者不懂的地方，随时在评论区抓我！