Shell / BashAI算法
本地离线部署 AI 大模型：OpenClaw + Ollama + Qwen3 系列教程
介绍如何在本地 Windows 环境下离线部署阿里通义千问大模型。通过 Ollama 管理模型，结合 OpenClaw 可视化界面，实现无需 GPU、低内存占用的本地 AI 聊天体验。支持 Qwen3.5:cloud 主力模型与 Qwen3:0.6b 轻量模型切换，保障数据隐私安全，适合开发者及注重隐私的用户使用。
介绍如何在本地 Windows 环境下离线部署阿里通义千问大模型。通过 Ollama 管理模型，结合 OpenClaw 可视化界面，实现无需 GPU、低内存占用的本地 AI 聊天体验。支持 Qwen3.5:cloud 主力模型与 Qwen3:0.6b 轻量模型切换，保障数据隐私安全，适合开发者及注重隐私的用户使用。
本项目实现本地离线运行阿里通义千问系列大模型（Qwen3.5:cloud 主力模型 + Qwen3:0.6b 轻量备选模型），全程不需要云端 API，不需要高性能显卡，普通电脑即可运行。
核心工具：
验证是否安装成功：打开 CMD 或 PowerShell，输入：
ollama --version
出现版本号即成功。
根据电脑配置选择模型。优先推荐 Qwen3.5:cloud，8GB 内存低配电脑推荐 Qwen3:0.6b。
在命令行输入以下命令：
ollama run qwen3.5:cloud
出现 >>> 表示模型已启动成功。可直接输入问题测试：
你好，介绍一下自己
若电脑内存较低，运行 Qwen3.5:cloud 卡顿，可下载此模型：
ollama run qwen3:0.6b
出现 >>> 表示模型已启动成功。
你好，介绍一下自己
qwen3.5:cloud，低配选择 qwen3:0.6b。http://localhost:11434回到主界面，即可开始聊天。
http://localhost:11434。ollama run qwen3:0.6b。ollama run qwen3.5:4b。ollama list）。通过 Ollama + Qwen3.5:cloud + OpenClaw，实现了以下目标：
适合人群：想学习 AI 本地部署的新手、注重隐私不想数据上传的用户、学生及开发者。8GB 内存低配电脑也可适配（选择 Qwen3:0.6b 模型）。
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