夜雨聆风
部署 OpenClaw 的硬件配置要求并非一成不变，它主要取决于您选择的部署方式：是仅作为连接云端大模型的“网关”，还是需要在本地运行大模型进行推理。
您可以根据自己的需求，参考以下两种场景的配置建议。
☁️ 场景一：仅作为网关（连接云端API）
如果您计划使用 OpenAI、DeepSeek、Kimi 等云端大模型的 API，那么您的设备主要扮演“指令收发器”和“执行终端”的角色，硬件负载很低。
软件环境要求
* 操作系统： macOS、Linux 或 Windows (推荐使用 WSL2)
* 核心依赖： Node.js 版本需为 22 或更高
* 部署方式： 支持原生安装或 Docker 部署
硬件配置建议
* CPU： 近几年的主流 4 核处理器即可（如 Intel i5 8代及以上或 AMD Ryzen 5 系列）。
* 内存 (RAM)： 推荐 8GB 或以上。如果 OpenClaw 需要启动无头浏览器进行网页操作，内存占用会显著增加。
* 硬盘： 至少预留 10GB 的可用空间，强烈建议使用 SSD（固态硬盘） 以保证系统响应速度。
* 显卡 (GPU)： 无需独立显卡，使用 CPU 自带的核心显卡即可。
云端部署选项： 您也可以选择在云服务器（VPS）上部署。对于轻度使用，一台 2核 vCPU、4GB 内存、40GB SSD 的云服务器即可满足基本需求。
🖥️ 场景二：本地运行大模型（私有化部署）
如果您希望数据完全本地化，通过 Ollama 等工具在本地运行 Llama 3、Qwen 等开源大模型，那么硬件要求会大幅提高，尤其是内存和显卡。
硬件配置建议
* 内存 (RAM)： 推荐 16GB 起步，建议 32GB 或以上。这是运行本地模型的基础门槛。
* 硬盘： 建议使用 256GB 或更大容量的 SSD。模型文件本身体积庞大，需要预留 50GB - 100GB 甚至更多的空间来存放模型权重文件。
* 显卡 (GPU)： 这是决定本地模型运行体验的关键。
* Windows / Linux 用户： 需要配备大显存的独立显卡。
* 运行 7B/8B 参数模型：至少需要 8GB 显存（如 NVIDIA RTX 3060）。
* 运行 13B 及以上参数模型：建议 16GB - 24GB 显存（如 NVIDIA RTX 3090 / 4090）。
* macOS 用户： 得益于 Apple Silicon (M系列芯片) 的统一内存架构，体验较好。
* 运行 8B 左右模型：建议配备 16GB 统一内存的 Mac Mini 或 MacBook。
* 运行更大模型：需要 32GB 或以上的统一内存。
Docker 构建特别说明
如果您选择使用 Docker 方式进行部署，在构建镜像的过程中，系统需要至少 2GB 的可用内存，否则可能会因内存不足而失败。
