OpenClaw 最佳 Ollama 本地模型推荐

在 OpenClaw 框架中选择合适的本地模型至关重要。本文将为你推荐几款在 Ollama 平台上表现最优秀的模型，帮助你根据硬件配置做出最佳选择。

🏆 首推模型：Qwen3 系列 / Qwen3-Coder

为什么最强？

• 工具调用极稳
  ：几乎不乱调用、不忘参数
• 中文表现顶级
  ：原生中文优化，理解准确
• Agent 任务突出
  ：特别适合 OpenClaw 的自动化任务
• 性价比最高
  ：性能与资源消耗的最佳平衡

推荐版本

拉取命令

ollama pull qwen3-coder:32b # 或更大版本 ollama pull qwen3:72b-instruct-q4_K_M

🥈 GLM-4.7-Flash / GLM-4.7 系列

特点

• 30B 级别最强之一
  ：工具调用非常精准
• 比同级 Qwen 更听话
  ：很多人反馈更稳定
• 适合 coding + 系统操作任务
  ：自动化任务表现优秀

缺点

超长对话偶尔会稍迷失（因人而异）

拉取命令

ollama pull glm-4.7-flash

🥉 GPT-OSS 系列

特点

• 专为 Agent 任务设计
  ：工具调用干净
• 推理能力强
  ：逻辑推理出色
• 20B 版已很稳
  ：120B 是顶级但吃资源

拉取命令

ollama pull gpt-oss:20b # 或查询最新 tag

🔬 DeepSeek-R1 / DeepSeek-Coder-V2

适用场景

• 机器学习与人工智能
  ：专业领域表现优秀
• 推理和 coding 极强
  ：代码能力突出
• 工具使用优秀
  ：适合大量逻辑判断任务

拉取命令

ollama pull deepseek-r1:32b # 或 deepseek-coder 相关变体

🦙 Llama 3.3:70b

特点

• 通用性高
  ：Meta 最新 SOTA 级别
• 工具支持不错
  ：各种任务都能胜任
• 安全选择
  ：硬件够强时的稳妥方案

拉取命令

ollama pull llama3.3:70b

📊 快速选择表（根据你的硬件）

💡 实用小技巧（让本地模型更稳定）

1. 温度设置

temperature: 0 或 0.1–0.2

避免模型胡思乱想，保持稳定输出。

2. 上下文长度

OpenClaw 经常用超长 prompt，优先选 32k+ 上下文 的模型：

• Qwen3：支持优秀
• GLM-4.7：支持优秀

3. 工具参数修复

如果工具参数乱掉，检查 ~/.openclaw/workspace/TOOLS.md，部分模型需手动修改关键词：

"cmd" → "command" 等（常见 bug）

4. 速度优化

使用量化版本，精度损失小但速度快很多：

q4_K_M / q5_K_M

5. 最稳组合

主模型：qwen3-coder:32b 备用模型：glm-4.7-flash

双模型切换几乎覆盖所有场景。

🎯 总结

对于 OpenClaw 用户，我们强烈推荐：

1. 首选
   ：Qwen3-Coder:32b - 综合表现最佳
2. 备选
   ：GLM-4.7-Flash - 工具调用精准
3. 高端
   ：Qwen3:72b / Llama3.3:70b - 硬件允许时的顶级选择

选择合适的模型，让你的 OpenClaw 系统发挥最大效能！