OpenClaw mit einem lokalen LLM auf macOS ausführen – Leitfaden für 16–24 GB RAM
Eine neue Anleitung beschreibt die Einrichtung von OpenClaw mit einem lokalen LLM auf macOS, speziell für Maschinen mit 16–24 GB RAM. Der Autor hat eine quantisierte Version von Qwen 3.5 für OpenClaw konfiguriert und inkludiert einen Test-Skill, um die Funktionsfähigkeit zu überprüfen.
Setup-Übersicht
- Modell: Qwen 3.5 (quantisiert) – gewählt, um in 16–24 GB RAM zu passen und dennoch gute Reasoning-Fähigkeiten zu bieten.
- Plattform: macOS (getestet auf Mac Mini mit 16–24 GB).
- Wichtiger Schritt: OpenClaw so konfigurieren, dass es den lokalen Modell-Endpunkt verwendet (normalerweise über Ollama oder llama.cpp). Die Anleitung enthält spezifische Konfigurationsdatei-Änderungen.
Test-Skill
Um das Setup zu validieren, hat der Autor einen Test-Skill erstellt, der das lokale Modell aufruft und eine bekannte Antwort zurückgibt. Wenn der Skill korrekt ausgeführt wird, ist Ihr lokales LLM vollständig in OpenClaw integriert.
Warum ein lokales LLM?
Ein lokales LLM vermeidet API-Kosten und Latenz, hält Code und Prompts auf dem Gerät und funktioniert offline. Für OpenClaw-Nutzer mit Apple Silicon Macs sind quantisierte Modelle wie Qwen 3.5 ein praktischer Kompromiss zwischen Genauigkeit und Speicher.
Nächste Schritte
Wenn der Test-Skill fehlschlägt, überprüfen Sie, ob Ihr Modell-Server (Ollama) läuft und die OpenClaw-Konfiguration auf die richtige URL verweist (http://localhost:11434 für Ollama). Passen Sie gegebenenfalls die Kontextfenstergröße an, um den Speicher nicht zu überschreiten.
📖 Vollständige Quelle lesen: r/openclaw
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