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如何使用开源模型运行 OpenClaw
通过替代法学硕士运行 OpenClaw 助手如何使用开源模型运行 OpenClaw 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学的 Claude Code 订阅为 OpenClaw 提供支持。考虑到 Claude Opus 4.6 的 API 定价非常高，这促使我寻求替代的法学硕士。
我开始测试 OpenAI 的 GPT-5.4，但遇到了模型惰性的挑战。例如，我会要求它执行一项我知道它能够完成的任务，并且经历了几次尝试后模型就放弃了。
对于一个有用的助手来说，这当然是不可接受的，所以我决定开始尝试其他替代方案，并发现了一套中文替代方案：
Kimi-K2.5 和 GLM 是开源的，而 MiniMax 不是。本文的目的是强调如何使用许多不同的模型运行 OpenClaw，重点介绍如何做到这一点，以及如何使 OpenClaw 助手发挥作用。
为什么将 OpenClaw 与开源模型结合使用
我从 Claude Code 转向开源替代方案的主要原因就是成本。 Anthropic 现已阻止 OpenClaw 的订阅层使用，您现在只能通过 API 将 Claude 与 OpenClaw 一起使用。 Claude Opus 4.6 的 API 定价目前为 ，这很快就会增加成本。
因此，我开始寻找更便宜且仍然提供良好性能的替代解决方案。我首先尝试使用 OpenAI，它有 200 美元的订阅套餐，您可以将其与 OpenClaw 一起使用。然而，我发现LLM相当懒惰，不愿意独立解决问题。很多时候，我在解决新问题时必须为模型提供很多帮助，这在与助手一起工作时显然并不理想。
如果您现在在网上快速搜索一下最佳 OpenClaw 型号，您可能会得到 Claude Opus 的列表，其次是一些中国型号，例如 Kimi-K2.5。这些模型比 Claude Opus 4.6 便宜很多，Kimi-K2.5 的价格为每百万代币 0.6/3 美元，约为 Claude Opus 4.6 价格的 1/10。
如何在 OpenClaw 中使用 Kimi-K2.5
Kimi-K2.5 性能
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