一、一句话总结

• 本地部署（Local LLM）：模型装在你自己电脑 / 服务器上，数据不出本机、离线可用、长期免费、但硬件要求高、推理偏慢。
• 联网调用（Cloud API）：模型跑在大厂服务器上，用 API 远程调用，能力强、速度快、硬件要求低、但要花钱、数据过外网、依赖网络。

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二、核心区别（8 个维度）

1）数据隐私（最关键）

• 本地：✅ 100% 私有。所有对话、文件、代码都留在你机器，不上云、不被第三方看到。
• 联网：❌ 所有输入 / 输出都走公网到服务商（GPT / 千问 / DeepSeek），数据会被记录、可能用于训练。

2）网络依赖

• 本地：✅ 完全离线可用。断网也能跑 Agent、操作桌面、整理文件、写代码。
• 联网：❌ 必须联网。断网直接失效；网络波动会卡顿、超时。

3）成本

• 本地：✅ 一次性硬件成本，长期免费。无 API 计费、无 Token 费用。
• 联网：❌ 按 Token 计费。聊天、工具调用、长上下文都要钱；重度使用月费不低。

4）硬件门槛

• 本地：⚠️ 要求高：至少 16GB 内存，推荐 32GB+；显存 10GB+（跑 7B–13B），20GB+（30B 级）。
• 联网：✅ 门槛极低：4 核 8G 普通电脑就能跑 OpenClaw 网关，模型算力全在云端。

5）速度与稳定性

• 本地：冷启动慢（首次加载要 2–5 秒），连续对话快（400–600ms）、稳定、无网络抖动。
• 联网：冷启动快（1–2 秒），连续对话慢（900–1200ms）、易受网络影响、偶发超时。

6）模型能力

• 本地：开源模型（Qwen、Llama、DeepSeek 量化版），推理、编码、多模态能力弱于 GPT-4o/Claude 4。
• 联网：可直接用 GPT-4o、Claude Opus、千问 Max 等顶级闭源模型，能力最强、更新最快。

7）功能完整性（OpenClaw 特有）

• 本地：✅ 完全体 Agent：能读本地文件、操作桌面 / 浏览器 / 剪贴板、执行系统命令、管理本地文件夹。
• 联网：⚠️ 受限体：云端模型无法直接访问你的本地文件系统，只能做聊天、联网搜索、API 调用，不能 “动手” 整理桌面。

8）配置方式

• 本地：用 Ollama / vLLM / LM Studio 起本地模型服务 → OpenClaw 配置 baseUrl: http://127.0.0.1:11434（Ollama 默认端口）。
• 联网：在 openclaw.json 填 服务商 baseUrl + API Key（如 OpenAI / 千问 / DeepSeek）。

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三、适用场景（直接帮你选）

选【本地部署】如果你：

• 处理敏感数据（合同、财务、隐私文件）
• 需要离线使用（无网环境、涉密电脑）
• 长期重度使用，不想付 API 费
• 要 Agent 完全操控本地电脑（整理桌面、批量处理文件、自动化办公）

选【联网调用】如果你：

• 普通聊天、文案、轻量任务
• 电脑配置一般（<16GB 内存、无独显）
• 需要最强推理 / 编码 / 多模态能力
• 不想折腾硬件，开箱即用

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四、混合模式（推荐大多数人）

OpenClaw 支持同时配置本地 + 云端模型：

• 敏感 / 本地操作 → 走本地模型（隐私 + 离线）
• 复杂推理 / 长文本 / 联网搜索 → 走云端模型（强能力 + 快）

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五、最简配置示例

本地（Ollama + Qwen）

json

"models": {
  "mode": "merge",
  "providers": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://127.0.0.1:11434/v1",
      "apiKey": "sk-local",
      "models": [{"id": "qwen:14b", "name": "Qwen 14B (Local)"}]
    }
  }
}

联网（通义千问）

json

"models": {
  "mode": "merge",
  "providers": {
    "bailian": {
      "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "apiKey": "sk-你的阿里云APIKey",
      "models": [{"id": "qwen3-max", "name": "通义千问Max"}]
    }
  }
}