openclaw断网无法运行时，需配置本地推理服务：一、集成qwen3.5-4b-claude-gguf模型并启动llama.cpp服务；二、部署nanobot轻量服务；三、启用secgpt-14b安全模型；四、适配qwq-32b大模型；五、启用qwen3-vl:30b多模态支持。
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如果您尝试在完全断网的环境中运行OpenClaw，但发现其默认依赖云端模型接口而无法响应，则可能是由于未正确配置本地推理服务地址与离线模型路径。以下是实现无网络环境下稳定本地推理的多种可行方案：
一、集成Qwen3.5-4B-Claude-GGUF量化模型
该方案专为显存受限或无CUDA驱动的设备设计，采用GGUF格式模型文件，支持CPU直推与低显存模式运行，无需外网即可完成基础文本生成与文档处理任务。
1、从ModelScope魔塔国内源下载qwen3.5-4b-claude-4.6-opus-reasoning-distilled.Q4_K_M.gguf文件。
2、将GGUF文件置于~/.openclaw/models/目录，并在config.yaml中声明model_type: gguf与model_path: "./models/qwen3.5-4b-claude-4.6-opus-reasoning-distilled.Q4_K_M.gguf"。
3、启动llama.cpp推理服务：执行./server -m qwen3.5-4b-claude.gguf -c 2048 --port 8080 --host 0.0.0.0 --low-vram命令，确保服务监听本地端口且兼容核显环境。
4、修改OpenClaw配置文件中的model_provider字段，将baseUrl指向http://127.0.0.1:8080，并设置api值为llama-completions。
二、部署nanobot轻量推理服务
nanobot基于Qwen3-4B-Instruct-2507构建，经vLLM优化后内存占用可控、响应延迟低，适用于笔记本及边缘设备，可在无GPU条件下稳定运行基础AI技能。
1、提前在联网机器上执行docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxx/nanobot:latest，并使用docker save导出为nanobot.tar。
2、将nanobot.tar拷贝至目标机后，执行docker load -i nanobot.tar完成镜像加载。
3、运行容器：docker run -d -p 8000:8000 --name nanobot nanobot:latest，确认服务暴露于本地8000端口。
4、编辑~/.openclaw/openclaw.json，将local-nanobot提供者的baseUrl设为http://localhost:8000/v1，apiKey设为nanobot-local。
三、启用SecGPT-14B安全分析模型
该方案面向网络安全等高敏感场景，SecGPT-14B专为日志解析、漏洞研判等任务微调，所有推理过程严格限定于本地显存，杜绝任何数据外传可能。
1、解压SecGPT-14B模型权重包至/opt/models/secgpt-14b目录，执行sha256sum校验确保完整性。
此技能为 OpenClaw 安装并配置 Tablestore Mem0 插件。Tablestore Mem0使用阿里云表格存储作为向量存储后端。
2、启动vLLM服务：python -m vllm.entrypoints.api_server --model /opt/models/secgpt-14b --tensor-parallel-size 2 --disable-log-requests --port 5000。
3、在OpenClaw配置中新增secgpt-provider条目，baseUrl设为http://127.0.0.1:5000/v1，并启用security_mode: true参数。
4、执行openclaw --offline --no-network-check强制跳过联网检测，确保启动时仅加载本地模型与技能模块。
四、适配QwQ-32B大模型离线运行
针对具备高内存资源的内网工作站，QwQ-32B可提供接近云端模型的多轮对话与复杂推理能力，通过ollama量化与本地服务封装实现全链路离线化。
1、在联网环境执行ollama quantize QwQ-32B --bits 4 --output QwQ-32B-4bit生成4-bit量化模型。
2、使用ollama save qwq-32b-4bit -o qwq-32b-4bit.tar打包镜像，物理传输至目标机。
3、执行ollama load -i qwq-32b-4bit.tar导入模型，并运行ollama serve启动本地API服务。
4、将config.yaml中endpoint字段替换为http://127.0.0.1:11434/api/chat/completions，同时关闭所有需网络验证的插件模块。
五、启用Qwen3-VL:30B本地多模态支持
当离线任务涉及图像理解与图文混合推理时，Qwen3-VL:30B可在本地显存中完成端到端多模态处理，所有视觉编码与语言生成均不触发外网请求。
1、在MacBook Pro M1 Max上执行docker run -v /path/to/model:/models -p 8081:8081 qwen3-vl:30b挂载模型并暴露服务端口。
2、修改OpenClaw配置文件，将model_provider设为qwen-vision，并启用vision: true参数激活图片输入通道。
3、在config.yaml中指定image_encoder_path: "/models/clip-vit-large-patch14"，确保视觉编码器路径指向本地已解压目录。
4、上传本地截图文件进行验证，确认响应内容含结构化描述且无HTTP请求日志输出。
