选择 OpenClaw 中符合实际且性价比高的模型，核心原则是：匹配业务场景的算力需求 + 平衡模型能力/成本/部署复杂度 + 契合 OpenClaw 的安全/性能适配性。
我们按「场景分类」给出最优选择，并说明选型逻辑和配置建议，确保能直接落地。
在 OpenClaw 中选模型，需重点关注这3个关键：
- 适配性：模型需兼容 OpenClaw 的工具调用、沙箱、多渠道（飞书/钉钉）交互逻辑；
- 性价比：优先开源免费/低成本模型，避免动辄千亿参数的“算力怪兽”；
- 安全性：小模型需满足 OpenClaw 安全审计要求（沙箱、工具禁用），大模型需可控。
1. 通用办公场景（飞书/钉钉机器人、问答/通知、轻量工具调用）
推荐模型：Qwen 3 (1.8B/7B)、Llama 3 (8B)、Baichuan 2 (7B)
- 选型理由：
- 参数适中（1.8B-8B）：部署成本极低（单台8G显存显卡即可跑），响应速度快；
- 适配性好：OpenClaw 对这些主流开源模型有原生支持，工具调用、多轮对话逻辑适配成熟；
- 成本：完全开源免费，无API调用费，仅需服务器算力成本；
- 安全：符合 OpenClaw 小模型安全规范（启用沙箱+禁用web工具即可满足审计要求）。
- OpenClaw 配置示例：
2. 中等复杂度场景（文档分析、简单代码生成、多工具协同）
推荐模型：Qwen 2 (72B)、Llama 3 (70B)、DeepSeek-R1 (70B)
- 选型理由：
- 能力均衡：70B级别模型在理解复杂指令、工具协同（如文件处理+数据提取）上远优于小模型；
- 部署成本可控：可通过「量化版本（4bit/8bit）」部署，单台16G/24G显存显卡即可运行；
- 性价比：相比闭源API（如GPT-4），无调用费，长期使用成本极低；
- 安全：无需严格限制工具（可按需启用web/fs工具），因模型能力强，prompt注入风险更低。
- OpenClaw 配置示例：
3. 高复杂度场景（复杂推理、多模态、企业级知识库）
推荐模型：Mixtral 8x7B、Moonshot-v1 (8K)（开源版）、或轻量闭源API（GPT-4o mini）
- 选型理由：
- Mixtral 8x7B：混合专家模型，推理能力接近70B单模型，但算力消耗仅约30B级别，性价比极高；
- GPT-4o mini：闭源API中性价比天花板（token单价极低），适合对部署复杂度敏感的场景；
- 适配性：OpenClaw 支持混合部署（本地模型+API模型），可按需切换。
- OpenClaw 配置示例（混合部署）：
- 不选超大模型（>100B）：除非有核心推理需求，否则部署成本（显存/服务器）远大于收益；
- 不选小众模型：适配性差，OpenClaw 的工具调用、多渠道交互可能出现兼容问题；
- 优先量化版本：Q4/Q8量化对能力损失极小，但显存占用降低50%-75%，性价比翻倍；
- 优先Ollama镜像：OpenClaw 对 Ollama 封装的模型支持最好，部署/切换成本最低。
- 通用场景首选：Qwen 3 (1.8B/7B)，成本最低、适配性最好，满足90%的办公/通知/轻量交互需求；
- 中等复杂度场景：Qwen 2 (72B) 量化版，能力足够且部署成本可控；
- 选型核心：先按场景定模型量级，再选量化版本降低成本，优先Ollama镜像保证适配性。
具体还得结合我们的实际业务、具体场景（如仅做飞书通知、或需要代码生成），在做模型+配置选择。
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