如何部署 Ollama？——三步搭建本地大脑

Ollama 是目前最流行的本地大模型运行框架，它让下载和运行模型变得像安装软件一样简单。

第一步：安装 Ollama

安装完成后，Ollama 会作为一个后台服务运行。
https://ollama.com/download
下载 ollama.dmg 然后安装，运行。

第二步：下载你需要的模型

Ollama 社区提供了丰富的模型。对于 OpenClaw，推荐从以下几个开始：

# 通用性强，综合能力均衡
ollama pull gemma4:e2b
 
# 中文能力突出，适合中文场景
ollama pull qwen3.5:9b
 
# 推理能力强大，适合逻辑分析
ollama pull deepseek-r1:32b
 
# 体验本地小模型
ollama pull qwen3.5:0.8b

你可以根据需求选择。qwen3.5:9b 是一个很好的起点，它在性能和资源消耗之间取得了不错的平衡。

第三步：配置 OpenClaw 使用 Ollama

如果你只是想尝试一下龙虾使用本地模型，可以直接在终端执行。

ollama launch openclaw --model qwen3.5:0.8b

如果你希望以后龙虾都能使用 ollama 提供的本地模型来完成推理，那么你可以将其写入配置文件。
这是最关键的一步，修改你的 openclaw.json 配置文件，将模型提供商指向本地的 Ollama 服务。

配置文件实操写法：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "model": {
        "fallbacks": [
          "minimax/MiniMax-M2.7"
        ],
        "primary": "ollama/qwen3.5:0.8b"
      },
      "models": {
        "minimax/MiniMax-M2.7": {
          "alias": "Minimax"
        },
        "ollama/qwen3.5:0.8b": {
          "alias": "qwen"
        }
      },
      "workspace": "/Users/wilson/.openclaw/workspace"
    }

在这段配置中：
"primary": "ollama/qwen3.5:0.8b" 告诉 OpenClaw 使用 Ollama。
保存配置并重启 OpenClaw Gateway，你的 AI 助手就换上了全新的“本地大脑”。