Ejecuta OpenClaw con un LLM local en macOS – Guía para 16–24GB de RAM
Una nueva guía explica cómo configurar OpenClaw con un LLM local en macOS, dirigida específicamente a equipos con 16–24 GB de RAM. El autor probó una versión cuantizada de Qwen 3.5 configurada para OpenClaw, e incluye un test skill para confirmar que todo funciona.
Resumen de configuración
- Modelo: Qwen 3.5 (cuantizado) – elegido para que quepa en 16–24 GB de RAM y ofrezca una capacidad de razonamiento decente.
- Plataforma: macOS (probado en Mac Mini con 16–24 GB).
- Paso clave: Configurar OpenClaw para que use el endpoint del modelo local (normalmente mediante Ollama o llama.cpp). La guía proporciona ediciones específicas en el archivo de configuración.
Test Skill
Para validar la configuración, el autor creó un test skill que llama al modelo local y devuelve una respuesta conocida. Si el skill se ejecuta correctamente, tu LLM local está completamente integrado con OpenClaw.
¿Por qué un LLM local?
Ejecutar un LLM localmente evita costos y latencia de API, mantiene el código y los prompts en el dispositivo, y funciona sin conexión. Para usuarios de OpenClaw con Macs de Apple Silicon, modelos cuantizados como Qwen 3.5 ofrecen un compromiso práctico entre precisión y memoria.
Próximos pasos
Si el test skill falla, verifica que tu servidor de modelos (Ollama) esté ejecutándose y que la configuración de OpenClaw apunte a la URL correcta (http://localhost:11434 para Ollama). Ajusta el tamaño de la ventana de contexto si es necesario para que quepa en la memoria.
📖 Lee la fuente original: r/openclaw
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