本地离线部署AI大模型:OpenClaw + Ollama + Qwen3.5:cloud/Qwen3:0.6b 超详细教程(无需GPU)

本地离线部署AI大模型:OpenClaw + Ollama + Qwen3.5:cloud/Qwen3:0.6b 超详细教程(无需GPU)

前言

随着开源大模型越来越成熟,我们完全可以在自己电脑上本地运行AI,不联网、不上传数据、免费使用,隐私性极强。

今天这篇文章,我会一步步带你完成:Ollama + Qwen3.5:cloud(主力模型)+ Qwen3:0.6b(轻量备选)+ OpenClaw 的本地部署,实现一个属于自己的本地聊天AI,兼顾效果与低配置适配。

一、项目介绍

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,普通电脑就能跑,可根据自身电脑配置选择对应模型。

用到的工具:

    • Ollama:最简单的本地大模型管理工具,一键拉取、运行、管理模型
    • Qwen3.5:cloud:阿里云开源的轻量高性能大语言模型,对话效果强、适配本地部署,作为主力使用
    • Qwen3:0.6b:阿里云开源的超轻量大语言模型,占用内存极低(1GB左右),适合8GB内存低配电脑,作为备选模型
    • OpenClaw:美观好用的本地AI可视化交互界面
    • 特点:免费、离线、隐私安全、低配置可运行

二、环境准备

    • 操作系统:Windows 10 / Windows 11
    • 内存:最低 8GB(推荐 16GB 更流畅)
    • 无需独立显卡,CPU 即可运行
    • 网络:仅在下载模型时需要,运行时可完全断网

三、详细安装步骤

  1. 安装 Ollama

Ollama 是运行模型的核心,安装非常简单。

  1. 打开官网:https://ollama.com/
  2. 点击 Download 下载 Windows 版本
  3. 双击安装,一路下一步
  4. 安装完成后,Ollama 会自动在后台运行

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。

  1. 使用 Ollama 下载并运行模型(Qwen3.5:cloud + Qwen3:0.6b)

我实际下载了两个模型,可根据自身电脑配置选择运行,优先推荐 Qwen3.5:cloud(效果更好),8GB内存低配电脑推荐 Qwen3:0.6b(更流畅)。

2.1 下载并运行 Qwen3.5:cloud(主力模型)

继续在命令行输入以下命令,
第一次运行会自动下载模型,下载完成后出现 >>> 即启动成功,可直接输入问题测试,适配低配电脑,运行流畅无压力。

ollama run qwen3.5:cloud

出现 >>> 表示模型已启动成功。

你可以直接在这里输入问题测试:

你好,介绍一下自己

在这里插入图片描述

模型能正常回答,说明 Qwen3.5:cloud 部署成功。

2.2 下载并运行 Qwen3:0.6b(轻量备选模型)

若电脑内存较低(8GB及以下),运行 Qwen3.5:cloud 卡顿,可下载 Qwen3:0.6b 超轻量模型,命令行输入:

ollama run qwen3:0.6b

出现 >>> 表示模型已启动成功。

你可以直接在这里输入问题测试:
你好,介绍一下自己

在这里插入图片描述

模型能正常回答,说明部署成功一半。

  1. 安装 OpenClaw 可视化界面

OpenClaw 让你不用敲命令,直接像 ChatGPT 一样聊天。

  1. 打开 OpenClaw 发布页:https://github.com/sqzw-x/OpenClaw
  2. 找到最新版本下载 Windows 安装包
  3. 解压或安装后打开软件
  4. 连接 OpenClaw 与本地 Ollama

打开 OpenClaw 后:

  1. 右上角进入设置
  2. 模型选择:根据自身需求选择,主力推荐 qwen3.5:cloud,低配电脑选择 qwen3:0.6b
  3. Ollama 地址保持默认:

http://localhost:11434

  1. 保存设置

回到主界面,即可开始聊天。

四、效果展示

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
  1. 与AI对话的效果截图
  2. 任务管理器内存占用展示(打开任务管理器,切换到“性能-内存”页面,同步显示AI运行状态)
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

示例说明:

  1. OpenClaw 连接成功界面(截图包含设置页面、模型选择(可分别展示 qwen3.5:cloud 和 qwen3:0.6b 选择界面)、地址配置)
    • 模型启动速度:约 3~10 秒
    • 回答速度:流畅,可日常使用

五、常见问题与解决方法(非常重要)

    • 内存占用:Qwen3.5:cloud 约 2GB~4GB,Qwen3:0.6b 约 1GB~1.5GB
    • 模型启动速度:Qwen3.5:cloud 约 3~10 秒,Qwen3:0.6b 约 1~3 秒
    • 回答速度:均流畅可日常使用,Qwen3:0.6b 适配低配电脑,卡顿更少
  1. 模型下载特别慢

解决方法:

    • 先暂停下载重新开始,进度不会变
    • 或等待半夜下载(网络高峰期避开)
  1. OpenClaw 连接失败 / 连不上 127.0.0.1:11434

解决方法:

    • 确保 Ollama 正在后台运行(任务栏右下角查看 Ollama 图标)
    • 重启 Ollama:任务栏右键 Ollama → Restart
    • 检查地址是否为:http://localhost:11434(切勿多写/少写字符)
  1. 电脑卡顿、内存不足

解决方法:

    • 关闭其他软件(尤其是浏览器、视频软件、后台下载工具)
    • 关闭其他软件(尤其是浏览器、视频软件、后台下载工具),释放内存

解决方法:

切换/运行 Qwen3:0.6b 命令:

    • 切换至超轻量模型:若运行 Qwen3.5:cloud 卡顿,可切换到 Qwen3:0.6b 模型,占用内存极低,适配8GB及以下低配电脑

ollama run qwen3:0.6b

命令:

    • 使用更小参数模型(若 qwen3.5:cloud 卡顿):qwen3.5:4b
  1. OpenClaw 不显示模型(qwen3.5:cloud 或 qwen3:0.6b)

ollama run qwen3.5:4b

解决方法:

    • 重启 OpenClaw 软件,重新加载模型列表

解决方法:

    • 重新进入 OpenClaw 设置,根据自身需求选择 qwen3.5:cloud 或 qwen3:0.6b 模型并保存
    • 重启 OpenClaw 软件
    • 确认 Ollama 已成功拉取模型(命令行输入 ollama list 可查看已拉取的 qwen3.5:cloud 和 qwen3:0.6b 模型)
    • 确认 Ollama 已成功拉取模型(命令行输入 ollama list 可查看已拉取模型)

六、项目总结

通过 Ollama + Qwen3.5:cloud + OpenClaw,我们轻松实现了:

通过 Ollama + Qwen3.5:cloud(主力)+ Qwen3:0.6b(备选)+ OpenClaw,我们轻松实现了:

    • 本地离线运行大模型
    • 完全免费、无流量限制
    • 可视化界面,使用体验接近在线AI
    • 数据不上传,隐私百分百安全

适合人群:

    • 想学习AI本地部署的新手
    • 想学习AI本地部署的新手
    • 注重隐私、不想数据上传云端
    • 学生、开发者、日常办公使用;8GB内存低配电脑也能轻松适配(选择 Qwen3:0.6b 模型)
    • 注重隐私、不想数据上传云端
    • 学生、开发者、日常办公使用

Read more

OpenClaw 的免费 AI 大模型及其配置方法

OpenClaw 中的“自由模型”可能意味着两种不同的东西,而混淆这两种模型正是大多数人浪费时间的地方。 有一种“免费”是真正意义上的免费,因为模型运行在本地,你只需要支付 CPU、内存、GPU 和电力费用。例如 Ollama 或你自行托管的 OpenAI 兼容运行时环境。 另一种是“免费套餐”,即托管服务提供商提供一定的配额、积分或 OAuth 访问权限。这种套餐虽然不错,但通常会有速率限制、策略限制,而且偶尔还会出现意外中断或流量突然上限的情况。 本指南篇幅较长,因为模型配置看似简单,但一旦遇到问题,例如工具调用速度变慢、出现 429 错误,或者某个代理使用的身份验证配置文件与预期不符等,就会发现其中的奥妙。我们将力求实用。 如果您是 OpenClaw 新手,想先了解基础知识,可以阅读 OpenClaw 简介及其工作原理。如果您已经运行了 OpenClaw,接下来我们来正确地连接模型。 OpenClaw

AI 在生活中的应用:深度解析与技术洞察

AI 在生活中的应用:深度解析与技术洞察

目录 引言 AI 在出行领域的应用 自动驾驶汽车 智能交通管理系统 AI 在智能家居中的应用 智能语音助手 智能家电互联 AI 在医疗保健领域的应用 疾病诊断辅助 智能健康监测 AI 在娱乐领域的应用 个性化内容推荐 游戏开发与互动 总结 引言 在当今数字化浪潮中,人工智能(AI)已悄然融入我们生活的方方面面,从日常出行到智能家居,从医疗保健到娱乐消费,AI 正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。本文将深入探讨 AI 在生活中的各类应用,并剖析背后的关键技术,带您领略 AI 的魅力与力量。 AI 在出行领域的应用 自动驾驶汽车 自动驾驶无疑是 AI 在出行领域最具代表性的应用。汽车配备了多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,这些传感器如同汽车的“眼睛”,实时收集周围环境信息。 * 技术原理:以深度学习算法为核心,

【保姆级教程】告别命令行!ClawX:首款 OpenClaw 可视化桌面客户端,零门槛玩转 AI 智能体!

目录 1、为什么选择 ClawX?(核心亮点) 🎯 零配置门槛 (Zero Configuration) 💬 现代化的聊天体验 ⏰ 可视化的自动化任务 (Cron Automation) 🧩 技能插件市场 (Skill System) 2、技术揭秘:它是如何工作的? 3、快速上手指南 4、注册并获取高性能 API 5、在 ClawX 中接入 API 6、验证连接与初次体验 🚀 结语:这只是冰山一角 在这个“万物皆可 Agent”的时代,我们见证了 OpenClaw 这样优秀的开源项目如何重新定义了 AI 任务编排。它强大、灵活,能帮我们串联起各种复杂的 AI 工作流。 但是,你是否也曾有过这样的困扰? * 想要体验最新的 AI

部署OpenClaw(小龙虾):科研党专属AI智能体保姆级教程

部署OpenClaw(小龙虾):科研党专属AI智能体保姆级教程 OpenClaw凭借本地部署、全自动化、技能丰富等特性,成为硕博科研提效的“神器”。本文从核心认知、科研应用场景到分系统部署,手把手教你“养虾”,让AI从“给答案”变成“帮你做完”。 一、OpenClaw 到底是什么?(一句话讲懂) OpenClaw 是一款开源、本地部署、可自托管的 AI 智能体框架,被网友戏称为 “小龙虾”。它和以往大模型工具不同,让AI 从 “给答案” 变成 “帮你做完”,核心优势直击科研痛点: ✅ 本地优先:数据在自己电脑/服务器,不上传云端,科研隐私更安全 ✅ 全自动化:文件整理、代码运行、网页操作、定时任务,一条龙搞定 ✅ 技能生态:上千个社区技能,开箱即用,科研场景直接套用