OpenClaw mit lokalem LLM auf einem Contabo-VPS ausführen: Qwen 3:4B hängt, Workarounds
Ein Nutzer in r/openclaw testet OpenClaw mit einem lokalen LLM auf einem Contabo-VPS, um Token-Kosten zu senken. Seine Ausstattung: 6 CPU-Kerne, 12 GB RAM, 200 GB SSD, keine GPU, Ubuntu. Er installierte Ollama und nutzte Codex, um den Heartbeat mit einem winzigen Modell zum Laufen zu bringen, aber Qwen 3:4B hängt nach einem Kompilierungsfehler. Hier ist, was er herausfand.
Hardware-Einschränkungen
Der VPS hat keine GPU, daher ist die Modellgröße begrenzt. Die Contabo-Box des Nutzers: 6 vCPUs, 12 GB RAM, 200 GB NVMe. Das reicht für kleine Ollama-Modelle, aber Qwen 3:4B (4B Parameter) ist grenzwertig – besonders während der Inferenz, wenn der Speicher ansteigt.
Qwen 3:4B Probleme
- Erster Fehler: Kompilierungsfehler – wahrscheinlich aufgrund von Speicherdruck oder Dateisystemproblemen.
- Nach der Behebung hängt das Modell einfach – keine Ausgabe, kein Absturz.
- Codex (der KI-Coding-Agent) sagte, Qwen sollte auf dem Server funktionieren, aber in der Praxis ist es instabil.
Der Nutzer gab auf und wechselte zurück zu Grok als Standard-LLM, weil er ein gutes Angebot hat – aber er möchte eine zuverlässige lokale Option.
Was funktioniert
Das winzige Ollama-Modell (wahrscheinlich tinyllama oder phi3:mini) läuft einwandfrei und bewältigt den Heartbeat ohne externe API-Aufrufe. Der Nutzer schlägt vor, ein lokales Modell für grundlegende Überlegungen zu verwenden und Cloud-LLMs wie Grok oder Claude für komplexe Aufgaben aufzuheben.
Praktische Tipps
- Beginne mit einem kleineren Modell:
llama3.2:1boderphi3:mini(3.8B) könnten auf 12 GB RAM besser laufen als Qwen 3:4B. - Überwache den Speicher mit
htopoderfree -m– wenn Swap verwendet wird, sinkt die Leistung. - Setze
OLLAMA_NUM_PARALLEL=1, um die Speichernutzung zu reduzieren. - Erwäge, eine Swap-Datei hinzuzufügen, falls du noch keine hast:
fallocate -l 4G /swapfile && chmod 600 /swapfile && mkswap /swapfile && swapon /swapfile.
Der Thread erinnert daran, dass lokale LLMs auf Low-End-VPS möglich sind, aber eine sorgfältige Modellauswahl erfordern. Wenn du kein Programmierer bist (wie der ursprüngliche Poster, ein Hypothekenberater), ist die Lernkurve steil, aber die Community hilft gerne.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/openclaw
👀 Siehe auch

OpenClaw-Agent-Speicherkontinuitätslösung unter Verwendung eines Datenbankabfragesystems
Ein OpenClaw-Benutzer löste das Problem der Agentenspeicherkontinuität zwischen Sitzungen, indem er eine Datenbank implementierte, die Sitzungsdaten speichert. Dadurch kann der Agent auf frühere Referenzen zugreifen, anstatt ganze Sitzungen im Kontext zu speichern. Der Agent namens Sage konnte mit diesem Ansatz frühere Gespräche nach Sitzungsneustarts wiedererkennen.

Aufbau eines produktiven autonomen ML-Forschungssystems mit Claude Code
Ein Entwickler hat ein System aufgebaut, in dem Claude Code als autonomer ML-Forscher mit tabellarischen Daten arbeitet, Experimente über Nacht durchführt und dabei durch eingeschränkte Dateibearbeitung und Docker-Sandboxing gesichert ist. Wichtige Erkenntnisse umfassen das Absichern bearbeitbarer Dateien, den Schutz des Experimentdurchsatzes durch Limits und die Implementierung von persistentem Speicher durch strukturierte Protokollierung.

Claude Opus 4.6 zum Aufbau einer Dating-App mit über 700 Nutzern in einem Monat eingesetzt
Ein Entwickler nutzte Claude Opus 4.6, um eine vollständige Dating-App mit Flutter-Frontend, Node.js-Backend und MongoDB-Datenbank zu erstellen. Die App erreichte über 700 registrierte Nutzer in etwa einem Monat und umfasst Funktionen wie Matching, Chat und Empfehlungssystem.

Verwenden von Claude Code zum automatischen Aktualisieren von OpenClaw OAuth-Tokens
Ein Entwickler teilt eine Methode mit, die Claude Code nutzt, um OpenClaw OAuth-Token automatisch alle 8 Stunden zu rotieren und so ein Ablaufen während langer Codingsessions zu verhindern. Der Ansatz erfordert, dass der Computer eingeschaltet bleibt und eine aktive Claude Code-Session läuft.