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本机本地小模型详细配置
汇总自 Ollama、OpenClaw、卡若AI 火种本地模型 / 木叶视频切片 等配置。更新：2026-03-06
〇、ClawX 本地模型确定性验证（可直接使用）
在卡若AI 目录下执行以下命令，可确定性地验证 ClawX 能否用本地模型操作（网关 + Ollama + 实际生成）：
bash 运营中枢/工作台/scripts/ensure_clawx_available.sh
通过条件：输出出现 [OK] 网关、[OK] Ollama、[OK] 本地模型 qwen2.5:3b 生成正常（已实测）。三项均 OK 即表示可直接在 ClawX 对话中使用本地模型，默认主模型为 ollama/qwen2.5:3b（配置在 ~/.openclaw/openclaw.json）。
一、Ollama 运行时
| 项 | 值 |
|---|---|
| 可执行文件 | /usr/local/bin/ollama |
| 数据目录 | ~/.ollama（含 models、logs） |
| 服务地址 | http://localhost:11434 |
| 常用接口 | /api/chat（对话）、/api/generate（续写）、/api/embeddings（向量） |
二、本机已安装的模型（ollama list）
| 模型名 | 大小 | 修改时间 | 用途 |
|---|---|---|---|
| nomic-embed-text:latest | 274 MB | 约 11 天前 | 嵌入/语义搜索（RAG） |
| qwen2.5:3b | 1.9 GB | 约 2 周前 | 对话/高光识别（视频切片主力） |
| qwen2.5:1.5b | 986 MB | 约 2 周前 | 轻量对话、代码辅助、摘要 |
说明：SKILL 文档中提到的 qwen2.5:0.5b 当前未在本机安装；若需使用可执行 ollama pull qwen2.5:0.5b。
三、卡若AI 火种 · 本地模型 SDK（local_llm_sdk）
路径：04_卡火（火）/火种_知识模型/本地模型/脚本/local_llm_sdk.py
入口：运营中枢/local_llm 再转发到上述脚本。
3.1 服务与模型常量
| 常量 | 值 |
|---|---|
| OLLAMA_URL | http://localhost:11434 |
| MODELS | light → qwen2.5:0.5b；standard → qwen2.5:1.5b；embed → nomic-embed-text |
| CPU_TARGET | 30% |
| MAX_CONCURRENT_REQUESTS | 2 |
| REQUEST_INTERVAL | 0.5 秒 |
| MAX_INPUT_LENGTH | 4000 字符 |
3.2 任务 → 模型映射（TASK_MODEL_MAP）
| 任务类型 | 选用档位 | 对应 Ollama 模型 |
|---|---|---|
| summarize、extract、classify、translate_short、generate_questions、quick_answer | light | qwen2.5:0.5b |
| analyze、code_explain、write_draft、task_breakdown、complex_qa | standard | qwen2.5:1.5b |
| embed、similarity、search | embed | nomic-embed-text |
3.3 对外能力
summarize、extract_info、classify、generate_questions、analyze_task、write_draft、semantic_search、check_serviceget_usage_notice_text、format_response_with_notice（使用提醒）
四、木叶 · 视频切片（高光识别）
脚本：03_卡木（木）/木叶_视频内容/视频切片/脚本/identify_highlights.py
| 项 | 值 |
|---|---|
| OLLAMA_URL | http://localhost:11434 |
| OLLAMA_MODELS（优先级顺序） | ["qwen2.5:3b", "qwen2.5:1.5b"] |
| 默认调用模型 | qwen2.5:3b |
| 接口 | POST {OLLAMA_URL}/api/chat（带 system + user，temperature=0.2，num_predict=8192） |
逻辑：先尝试云端 API（OPENAI_API_BASES/KEYS/MODELS 等），失败再按顺序试 Ollama 上列模型，再不行则规则兜底。
五、木叶 · 章节主题转高光（chapter_themes_to_highlights）
脚本：03_卡木（木）/木叶_视频内容/视频切片/脚本/chapter_themes_to_highlights.py
| 项 | 值 |
|---|---|
| OLLAMA_URL | http://localhost:11434 |
| OLLAMA_MODELS | ["qwen2.5:7b", "qwen2.5:1.5b"] |
说明：本机未安装 qwen2.5:7b，实际会落到 qwen2.5:1.5b；若需 7b 可 ollama pull qwen2.5:7b。
六、OpenClaw / ClawX 中的本地模型
配置文件：~/.openclaw/openclaw.json
6.1 认证配置（auth.profiles）
"ollama:local": {
"provider": "ollama",
"mode": "api_key"
}
6.2 默认 Agent 模型（agents.defaults.model）
- primary：
ollama-ollama/qwen3:laster（当前~/.openclaw/openclaw.json中的实际值；若本机未安装qwen3:laster需ollama pull qwen3:latest或改为已安装模型如ollama/qwen2.5:3b） - fallbacks：
[]
即 OpenClaw/ClawX 对话默认走本机 Ollama；当前指向 qwen3:laster。
6.3 云端模型（models.providers）
当前还配置了 custom-custom21（v0 API），作为云端备选，与本地 Ollama 并存。
七、其他引用
| 位置 | 说明 |
|---|---|
| soul_enhance.py | 固定使用 http://localhost:11434/api/generate |
| 土渠 · 手机流量自动操作 SKILL | 示例命令 ollama run qwen2.5:1.5b |
| 本地模型 SKILL（Cursor 隧道） | 启动脚本可配 OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434、Cloudflare 隧道供 Cursor 用本地模型 |
八、配置汇总表（便于查阅）
| 配置项 | 值 |
|---|---|
| Ollama 服务地址 | http://localhost:11434 |
| 已安装对话/续写模型 | qwen2.5:3b、qwen2.5:1.5b |
| 已安装嵌入模型 | nomic-embed-text:latest |
| 火种 SDK 轻量/标准/嵌入 | qwen2.5:0.5b / qwen2.5:1.5b / nomic-embed-text（0.5b 未装则 light 会失败） |
| 视频高光识别默认 | qwen2.5:3b，备选 qwen2.5:1.5b |
| OpenClaw 默认 Agent | ollama-ollama/qwen3:laster（以 openclaw.json 为准） |
| 资源控制（火种） | 并发 2、间隔 0.5s、CPU 目标 30%、最大输入 4000 字 |
文档由卡若AI 根据本机 Ollama、openclaw.json、local_llm_sdk、identify_highlights、chapter_themes_to_highlights 等自动汇总。