断网也能用！OpenClaw + Ollama 本地部署，多模型自由切换

你有没有这种体验：写了一半的方案，想让 AI 帮改改，结果公司网络一抽风，ChatGPT / 通义都连不上，活儿卡半截。

更烦的是：想对比 GPT-OSS、Qwen3、GLM 4.7 几个模型哪个更适合你，结果每个都要单独注册、单独充钱、切换账号切到手抽筋，数据还全在别人服务器上。

今天这套方案，三个痛点一次解决：断网可用、多模型一个界面自由切、数据不出本地、零 API 费。

主角两个：Ollama（本地跑大模型最简单的方式）+ OpenClaw（本地 AI 前端，对标 OpenWebUI，连上 Ollama 就能用）。

零度解说也专门出过这期，他原话是"无需 API、断网可用、多模型自由切换"。我把它转写成带踩坑的图文版，更适合对着做。

一、这套组合凭什么？

三个卖点，每一个都戳中在线 API 的要害：

• 断网可用
  ：模型在你自己电脑上跑，公司断网、飞机上、没网的地方照常用
• 多模型一个界面切
  ：GPT-OSS 120B、Qwen3、GLM 4.7、Kimi，想用哪个点一下就换，不用切账号
• 零 API 费 + 数据不出本地
  ：不调任何云端接口，没有按量计费，敏感文档也不怕泄露

二、环境准备：先把地基打牢

1）装 Git（Windows）

以管理员身份打开 PowerShell（搜索栏搜 PowerShell，右键"以管理员身份运行"），执行：

winget install --id Git.Git -e --source winget 

装完关掉重开，输入 git --version 能看到版本就成功了。

如果报错，多半是没用管理员身份，或者系统策略限制。重开 PowerShell 用管理员再试一次。

2）装 Ollama

去 ollama.com 下载对应系统的客户端，双击安装。装完任务栏会出现羊驼图标，说明后台服务起来了。默认监听 http://localhost:11434。

验证一下：

ollama --version 

三、拉模型：把"工人"请进来

Ollama 的好处是模型一行命令拉取，且明确告诉你多大数据。常用几个，按显存自己选：

ollama pull qwen3:8b ollama run qwen3:8b "你好，介绍一下你自己" 

能正常回复，说明模型装好了。

显存吃紧就选 8B 档；想体验强推理就上 20B；120B 那种大块头，没 24G 显存别硬刚，用量化版（q4_K_M）能压一截。

四、部署 OpenClaw：给模型套个"好用的壳"

Ollama 自带的命令行不够直观。OpenClaw 是个本地前端，把对话、模型切换、历史管理做成网页界面，对标 OpenWebUI。

部署要点（以本地直装为例）：

1. 按 OpenClaw 官方文档拉起服务（通常是 npm 或 docker 一键起）
2. 打开网页界面，在设置里连接 Ollama，地址填 http://localhost:11434
3. 连上后，界面下拉框会出现你本地所有模型（Qwen3 / GLM / GPT-OSS…），点一下就切换

如果用 Docker 起 OpenClaw，关键坑：容器里的 localhost 指的是容器自己，不是宿主机。要连到宿主机的 Ollama，地址得填 http://host.docker.internal:11434（Docker 需配 extra_hosts: host.docker.internal:host-gateway）。这是 90% 新手卡住的地方。

五、多模型怎么用？不是摆着好看

装好几个模型后，真正的玩法是根据任务挑模型，不用切账号：

• 写代码 / 技术问答
   → GPT-OSS 20B，推理稳
• 中文长文 / 润色
   → GLM 4.7，中文理解强
• 日常闲聊 / 快问快答
   → Qwen3 8B，响应快、省显存
• 重活（长文档分析）
   → GPT-OSS 120B（量化版）

同一界面，下拉一切，谁合适用谁。这比开五个网页切五个账号香太多了。

六、踩坑指南（提前避开）

1. 连不上 Ollama
   ：先确认羊驼图标在（服务起了），再查地址填对没。Docker 用户重点看第四章那个 host.docker.internal 坑
2. 模型下拉不显示
   ：ollama list 看本地有没有；没有就 ollama pull 再拉。OpenClaw 连的是本地已下载的模型，不会自己下
3. 模型名写错
   ：Ollama 对 tag 敏感，qwen3:8b 和 qwen3 不一样，以 ollama list 显示的为准
4. 显存爆了
   ：换更小的模型，或关掉其他占显存的程序。Ollama 默认会尽量用满显存
5. 首次对话慢
   ：模型要加载进显存，第一次几秒到十几秒正常，之后就快了

写在最后

很多人以为"用多个 AI 模型 = 开多个会员"，其实你本地装好 Ollama，几个开源模型随便切，断网照用、零 API 费、数据不出门。

核心就一句：Ollama 负责跑模型，OpenClaw 负责好用的界面，各管一段。

你本地现在跑的是哪个模型？想让我下一篇写"怎么把 OpenClaw 接上你的私人知识库"吗？评论区说一声。

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