說到OpenClaw能支援哪些AI模型，這真是個好問題！根據課程大綱，特別是第12課「OpenClaw AI大模型配置與更換」，以及第35課「Openclaw與Ollama對接與配置」，我們可以很清楚地知道，OpenClaw的設計核心之一就是「模型無關性」。這意味著它本身不是一個綁定特定模型的封閉系統，而是提供了一個靈活的框架，讓你可以接入各種各樣的大語言模型來驅動你的AI助手。換句話說，只要模型能通過API調用，理論上OpenClaw就有辦法與之協作。
主流雲端API模型的廣泛支援
從課程中提到的平台註冊環節（比如第10課的阿里雲百煉、第11課的Minimax）就能看出，OpenClaw天生就考慮了與主流商業化大模型API的對接。這通常包括像GPT系列（通過OpenAI或Azure OpenAI服務）、Claude系列（Anthropic）、國內的阿里通義千問、百度文心一言、智譜GLM、月之暗面Kimi，以及Minimax的ABAB系列等等。只要你在對應的平台申請到API密鑰，並按照OpenClaw的配置文檔進行設定，就能輕鬆更換背後的「大腦」。這種靈活性讓使用者可以根據預算、任務需求（比如編程、創意寫作、長上下文分析）甚至是網絡環境，自由選擇最合適的模型，這點真的非常實用！
我記得有開發者分享過，他們在同一個OpenClaw實例裡，為不同的技能（Skills）配置了不同的模型。比如，處理複雜邏輯鏈的任務交給Claude，需要創意發散的對話則切換到GPT-4，而一些日常問答可能用成本更低的模型就足夠了。這種「混合模型」的策略，正是OpenClaw架構優勢的體現。
本地部署模型的強大後盾：Ollama
但OpenClaw的支援範圍遠不止於雲端API。對我來說，它最吸引人的特色之一，就是對本地運行模型的深度整合，而這其中的關鍵橋樑就是Ollama。第34課和第35課專門講解了Ollama的安裝、模型下載，以及如何與OpenClaw對接。Ollama就像一個本地的模型管理員，讓你可以輕鬆在自家電腦或服務器上跑起Llama 3、CodeLlama、Mistral、Gemma等各種開源模型。
透過Ollama，OpenClaw獲得了極大的自主權和隱私性。你不需要擔心API調用費用、網絡延遲，或是敏感數據上傳到第三方伺服器的風險。對於開發者、研究人員，或是單純注重數據隱私的用戶來說，這簡直是福音。你可以先在本機用開源模型測試和開發你的Agent工作流（Workflow），確認沒問題後，再視情況決定是否要切換到更強大的雲端模型來處理生產任務。這種從本地到雲端的無縫體驗，讓整個開發流程變得更流暢。
總的來說，與其問「OpenClaw支援哪些AI模型」，不如說它為你提供了一個「模型中繼站」。它的任務是高效地調度和管理你的AI能力，無論這個能力來自雲端還是本地。這種設計理念讓它不會因為某個特定模型的興衰而過時，反而能隨著AI生態的爆發而不斷擴展其支援邊界。下次當你有新的模型想嘗試時，或許第一個想到的，就是該怎麼把它接入你的OpenClaw系統裡了。
評論（15）
本地跑Ollama那個真的很讚，不用擔心資料外流。
所以這玩意兒理論上啥模型都能接？只要有API就行？
之前搞過本地部署，顯卡差點燒了，哈哈。
那個混合模型策略聽起來很猛，但配置起來應該很麻煩吧。
看到支援Kimi就放心了，最近用這個用的比較多。
請問大佬們，電腦配置爛能不能跑得動Ollama啊？
感覺這東西就是個套殼管理器？
想問下如果斷網了，本地模型還能正常用嗎？
這靈活性確實高，不用被單一廠商綁死。
看不太懂，但感覺很厲害的樣子。
第35課那個對接配置難不難？小白怕折騰不來。
能不能同時掛兩個模型？一個寫代碼一個聊天。
終於有人講清楚這個了，之前一直以為只支援GPT。
這架構設計得可以，省了不少API費用。
對隱私這塊確實挺看重的，本地跑才安心。