OpenClaw本地部署接入豆包、千问、deepseek、kimi等大模型，安装最新版v2026.5.9实战教程

OpenClaw 支持接入多种大模型这篇说说怎么配置。我把目前主流的几个平台都试了一遍整理出各自的配置方法。下载地址https://top.wokk.cn先说配置文件的通用结构不管接入哪个模型配置文件里 LLM 部分的结构是一样的llm:provider: xxxmodel: xxxapi_key: ${API_KEY}其中 provider 和 model 名称各平台不一样下面逐一说明。一、接入豆包ByteDance豆包是字节跳动的大模型中文能力不错。注册地址https://console.volcengine.com/ark配置方法llm:provider: volcenginemodel: doubao-pro-32kapi_key: ${VOLCENGINE_API_KEY}豆包的特色是有 32K 上下文处理长文本有优势。二、接入千问Qwen/Alibaba千问是阿里云的模型开源版本 Qwen2.5 表现不错。注册地址https://dashscope.console.aliyun.com/配置方法llm:provider: dashscopemodel: qwen-turboapi_key: ${DASHSCOPE_API_KEY}如果用开源版本配合 Ollamallm:provider: ollamamodel: qwen2.5:7bbase_url: http://127.0.0.1:11434三、接入 DeepSeekDeepSeek 是国产模型里性价比很高的选择价格便宜效果也不差。注册地址https://platform.deepseek.com/配置方法llm:provider: deepseekmodel: deepseek-chatapi_key: ${DEEPSEEK_API_KEY}DeepSeek 的优势是价格低API 调用成本只有 GPT-4 的十分之一左右。四、接入 KimiMoonshotKimi 我用得比较多长文本处理能力是亮点支持 128K 上下文。注册地址https://platform.moonshot.cn/配置方法llm:provider: moonshotmodel: moonshot-v1-8kapi_key: ${MOONSHOT_API_KEY}可选模型moonshot-v1-8k - 8K 上下文便宜moonshot-v1-32k - 32K 上下文中等moonshot-v1-128k - 128K 上下文贵但强大五、接入 GLMZhipu智谱的 GLM 是清华团队做的中文任务表现稳定。注册地址https://open.bigmodel.cn/配置方法llm:provider: zhipumodel: glm-4api_key: ${ZHIPU_API_KEY}六、多模型切换OpenClaw 支持多模型配置可以根据任务类型自动切换llm:default: kimimodels:kimi:provider: moonshotmodel: moonshot-v1-8kdeepseek:provider: deepseekmodel: deepseek-chatglm:provider: zhipumodel: glm-4切换命令openclaw config set llm.current deepseek七、各模型横向对比模型上下文价格适合场景Kimi8K-128K中等长文本、代码DeepSeek32K低日常对话、成本敏感GLM-4128K中等中文任务、稳定千问32K低开源部署、中文豆包32K低性价比、中文八、免费额度汇总各平台新用户都有免费额度Kimi新用户有赠送额度DeepSeek注册送余额GLM新用户有免费额度千问百炼平台有免费额度豆包火山引擎有试用额度写在最后用了一圈下来我的建议是日常对话用 DeepSeek省钱长文本用 Kimi 或 GLM代码任务用千问。不同场景切换着用体验不错。OpenClaw 的多模型支持做得很灵活换模型只需要改一行配置。有兴趣的可以去 https://top.wokk.cn 看看详细文档。