这里有几个关键概念和推荐方案，可以满足您无需网络的需求

openclaw AI小龙虾攻略 2026-04-09 1

我理解您想要一个类似于“Claude”（如Anthropic的AI助手）但可以离线、本地运行、无需网络的开源解决方案，目前没有一个直接叫做 “OpenClaw” 的知名项目，但您提到的概念指向一个非常热门的方向：本地运行的大型语言模型。

这里有几个关键概念和推荐方案，可以满足您无需网络的需求-第1张图片-官方获取 | OpenClaw下载 - openclaw官网

开源大语言模型

这些是可以下载并在自己电脑上运行的模型,完全离线。

Llama 3：由Meta发布，是目前最强大的开源模型之一，有80亿和700亿参数版本,8B版本可以在消费级显卡上运行。
Mistral / Mixtral：由Mistral AI发布，以小巧精悍著称。Mistral 7B 和 Mixtral 8x7B 都非常受欢迎,性能出色。
Gemma：由Google发布,轻量级但能力强的模型。
Qwen：阿里通义千问的开源版本。
Phi：微软发布的小型研究模型,对硬件要求极低。

您需要一款软件来加载和运行这些模型,以下是主流选择：

Ollama：目前最简单、最推荐的入门方式，它提供了一个命令行和API，可以一键下载和运行各种优化过的模型，支持macOS、Linux、Windows。
- 安装后，只需在终端输入 ollama run llama3 或 ollama run mistral 即可开始本地对话。
LM Studio：一个用户友好的桌面GUI应用程序，特别适合Windows和macOS用户，可以轻松浏览、下载、加载模型并与模型聊天,无需命令行。
GPT4All：专注于在消费级PC上本地运行的生态系统，提供独立的桌面应用,内置模型商店。
Text Generation WebUI：功能极其强大的Web界面，支持大量模型加载方式、高级参数设置和扩展插件,更适合高级用户。

离线运行的挑战主要在于硬件。

模型大小：常见的7B/8B参数模型，需要约4-8GB的可用内存（最好是显存）。
显卡：拥有大显存的NVIDIA显卡是理想选择（如RTX 3060 12GB， RTX 3080等），使用Apple Silicon芯片的Mac（M系列）运行效率也很高。
纯CPU运行：如果没有强大显卡，模型可以完全在系统内存和CPU上运行，但速度会慢很多,8B模型通常需要16GB以上的系统内存。

对于普通用户（想要像ChatGPT一样的体验）：
- 下载 LM Studio 或 GPT4All 桌面应用。
- 在应用内的模型商店中，选择一个适合你电脑配置的模型（Llama 3 8B 或 Mistral 7B 的某个量化版本）。
- 下载并加载它,然后就可以开始离线聊天了。
对于喜欢命令行的用户/开发者：
- 安装 Ollama。
- 打开终端，运行 ollama run llama3:8b。
- 等待下载完成后,直接开始对话。

性能：本地运行的模型，其反应速度和智能程度通常无法与联网的ChatGPT-4、Claude 3等顶级商用模型相比，但对于日常问答、写作辅助、代码生成等任务已经非常实用。
知识截止：模型的训练数据是固定的（例如截至2023年7月），它无法获取实时信息，除非你通过特定技术为其接入搜索功能（但这又需要网络）。
隐私与安全：所有数据都在本地处理,这是最大的优势。

虽然没有叫“OpenClaw”的工具，但您完全可以通过 Ollama + Llama 3 或 LM Studio + Mistral 这样的组合，获得一个强大、私密的本地AI助手。