hen多伙伴在kan到 OpenClaw 的宣传后迫不及待想把它装到自己的机器上，却被一堆「默认路径」和「模型参数」卡住。别慌，这篇文章把从定位文件、修改 JSON、下载 Ollama 模型到Zui终跑通 TUI 的每个细节dou拆解出来保证你在第一天就Nengkan到本地 AI 小助理的回应。

OpenClaw 在安装完毕后会在用户目录下生成两份固定位置的配置：

C:\Users\你的用户名\.openclaw\openclaw.json

C:\Users\你的用户名\.openclaw\models.providers.json

打开这两个文件，你会kan到类似下面的结构：

{
    "id":"qwen2.:7b-32k",
    "contextWindow":null,
    "maxTokens":null,
    "name":"qwen2.:7b-32k",
    "providerId":"custom-----"
}

记住这里 id 为 qwen2.:7b-32k 的对象正是我们后面要喂给 OpenClaw 的自定义模型。

打开终端，直接敲：

openclaw quickstart

系统会弹出一个交互式向导，要求你先选定「模型/认证提供者」页面。这里一定要点选 Custom Provider，因为我们不走云端，而是让 Ollama 本地跑模型。

随后系统会提示你输入管理员 Token。整个过程几乎没有 UI 卡顿，因为 OpenClaw 默认走的是 TUI，轻量且响应快。

不依赖浏览器渲染，CPU 占用低。

一键启动：openclaw tui

支持快捷键切换对话历史，体验感意外惊喜。

Ru果你的机器Yi经装好 Node.js，只差一个大语言模型，那就来搞 Ollama 吧。国内网络环境经常卡，这里推荐先把镜像源切换到国内 CDN：

export OLLAMA_HOST=https://mirror.csdn.net/ollama
ollama pull qwen2.:7b

下载完毕后用下面的命令验证：

ollama run qwen2.:7b
# 输入 hello
# 若返回 “你好”，说明模型Yi经Ke以本地运行。

默认的 qwen2.:7b 只提供约 4k 上下文窗口，这对于需要长文档分析的业务场景显然不够。我们需要创建一个带有 上下文的版本：

cat> Modelfile 

{
    "id":"qwen2.:7b-32k",
    "contextWindow":32768,
    "maxTokens":32768,
    ...
}

openclaw onboard
# 系统会自动读取 models.providers.json 中的 custom provider，
# 并提示你输入 Ollama 的地址。
# 按回车即可。

openclaw tui
# 出现提示符后直接敲入：
请介绍一下 OpenAI 与 ChatGPT 的区别？
# 若几秒内返回完整答案，即表明本地模型成功接入。