QClaw 默认使用云端模型，每次对话都会消耗积分。如果你本地已经有 Ollama 和开源大模型（如 Qwen2.5、Llama 等），可以把 QClaw 的模型切换为本地运行，这样既不用消耗积分，数据也不需要上传云端。

本文记录用 WorkBuddy 协助完成这一配置的全过程，供有类似环境的用户参考。

在让 WorkBuddy 帮忙之前，先确认以下几点：

访问 QClaw 官网（qclaw.qq.com）下载安装包，按提示完成安装。

安装完成后，QClaw 会在以下路径生成配置文件：

C:\Users\<你的用户名>\.qclaw\openclaw.json


后续所有本地模型的配置都在这个文件里完成。

第三步：修改 openclaw.json 接入本地 Ollama

修改配置前，必须彻底退出 QClaw，包括右下角系统托盘里的小图标，否则配置可能不会生效。

 的兼容性不太好，建议使用本机局域网 IP（通过 

用记事本或任何文本编辑器打开：

 作为 fallback，当本地模型响应超时，会自动切换到云端模型，避免对话卡死。

第四步：排查"模型灰色不可选"的问题

配置完成后重启 QClaw，如果发现本地模型在下拉框里是灰色的，无法选择，按以下步骤排查：

$ ollama list
NAME              ID          SIZE      MODIFIED
qwen2.5:14b       xxx        8.7 GB    X days ago


重启 QClaw，打开对话界面，模型选择下拉框里应该能看到你配置的 alias（上例中是"本地 Qwen14B"）。

选择它，发送一条测试消息，如果 Ollama 的终端里有推理日志输出，且 QClaw 能正常回复，说明配置成功。

如果你也在用 QClaw 并且有本地 Ollama 环境，可以按照本文的步骤尝试配置。如有问题，欢迎在评论区交流。

用 WorkBuddy 安装 QClaw 接入本地大模型：白嫖不扣积分的 AI Agent 实战记录

听说 QClaw 支持 Claw 模式和 Hermes 模式，安装简单，于是萌生了一个想法：把它的 API 替换成本地大模型，安全又省钱。本文完整记录了从发现到踩坑到成功的全过程。

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教你如何将QClaw切换为本地Ollama模型运行，避免消耗积分。详细步骤包括环境确认、配置文件修改、常见问题排查，实现数据本地化处理。适合已有Ollama和开源大模型的用户参考配置。

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