OpenClaw（俗稱“龍蝦”）已成為2026年現象級的AI應用，其強大的工具調用和任務執行能力吸引了無數開發者和企業。然而，將龍蝦動不動上百萬的token消耗，使得很多想嘗試的用戶望而卻步，把龍蝦“養”在本地，不僅可以大幅度節省token消耗量，而且可以實現數據隱私、低延遲等諸多優勢。登臨KS20 GPU 憑借其強大的端側算力和CUDA兼容優勢，成為解鎖本地OpenClaw全新玩法的理想硬件選擇。

本教程將基于內部測試報告和應用指南，為您提供一份從環境準備到任務發布的完整“養龍蝦”指南，助您快速搭建屬于自己的24小時AI管家。

核心優勢｜KS20如何賦能本地OpenClaw？

在動手之前，我們先明確KS20為OpenClaw帶來的核心價值：

強大的端側算力 ：KS20支持高達70TOPS的AI算力和60路1080P@30fps視頻解碼，足以驅動復雜的多模態應用（MCP），如家庭安全管家、智能翻譯等。

超長上下文支持 ：測試表明，KS20-32GB可流暢運行Qwen3-Coder模型，并支持高達 140K上下文長度 ，遠超OpenClaw官方最低要求的64K，這意味著龍蝦能處理更長的對話和更復雜的指令。

極致的推理性能 ：面對超過20K輸入長度的單次請求，KS20的prefill速度可達 1750 token/s ，解碼速度仍能保持在 10 tps以上 ，確保了流暢的交互體驗。

顯著降低Token消耗 ：通過在本地部署大模型，將對本地數據的查詢、修改等操作本地化處理，可大幅降低對云端API的Token消耗，真正解決“養不起龍蝦”的痛點。

廣泛的軟硬件兼容性：KS20支持X86、ARM等多種主流CPU架構，以及麒麟、統信等國產操作系統，為不同場景提供了靈活選擇。

KS20適配OpenClaw核心參數一覽

手把手部署｜四步搭建您的本地龍蝦

01硬件與環境準備

硬件 ：確保您擁有一臺安裝了登臨KS20-32GB 加速卡的主機，支持信創及市場主流CPU架構。

軟件 ：安裝linux或國產主流操作系統，獲取驅動及一鍵部署腳本，快速完成環境搭建。

02啟動模型服務

下載模型 ：從開源社區下載Qwen3-Coder模型。測試中使用的模型地址為：https://modelscope.cn/models/tclf90/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ/files。

配置啟動命令 ：在KS20上配置啟動Qwen3-Coder模型的命令。關鍵參數是必須啟用tool-use功能，這是OpenClaw調用外部工具的基礎，執行命令如下；部署過程中可以看到上下文支持140K。

DLEOL_USE_CU_MQA_TILEKV=1vllm serve /LocalRun/model_zoo/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ/
-tp1--served-model-name qwen3-coder
--enable-auto-tool-choice --tool-call-parser qwen3_coder
--dtype=half
--compilation-config '{"cudagraph_capture_sizes":[64,128,192,256],"cudagraph_capture_decode_sizes":[1]}'
--max-num-batched-tokens256--scheduler-cls vllm.v1.core.sched.scheduler.Scheduler
--max-model-len140000

03配置OpenClaw客戶端

完成OpenClaw安裝 ：Openclaw 的安裝教程非常多，可以參考官方文檔https://docs.openclaw.ai/zh-CN，命令一鍵安裝。

npm install -gopenclaw@latest

安裝完成后，使用openclaw配置命令進行，配置關鍵在配置參數部分使用vLLM本地服務：

openclawonboard

連接本地模型服務：在OpenClaw的設置中，配置“本地OpenAI-completions服務”。將服務地址指向您在第二步中啟動的模型服務地址（默認是http://0.0.0.0:8000/v1 ）

啟動客戶端：啟動OpenClaw客戶端，此時它將連接到您本地的KS20模型了。可以使用網頁訪問或TUI界面，快速測試推薦使用TUI界面

#啟動openclaw服務
openclaw gateway restart


#進入tui界面
openclaw tui


#在openclaw中啟動新session
/new

04

發布任務與測試驗證

準備工具技能（SKILLS）：為OpenClaw添加所需的工具技能。測試中使用了Tavily Search技能，并配置了對應的API Key（通常注冊即可獲得免費額度）。具體方法參考：https://clawhub.ai/

發布測試任務：向OpenClaw發布一個需要調用外部工具的任務，例如：“請使用Tavily搜索最新的AI大模型動態，并總結給我。”

驗證功能：觀察OpenClaw是否能正確調用Tavily API，并將搜索結果整理后返回。同時，您可以從模型服務的后臺日志中，確認工具使用需求已被正常響應。

通過本教程，您已掌握使用登臨KS20在本地部署和運行OpenClaw的完整流程。KS20憑借其 強大算力、超長上下文、卓越性能和廣泛兼容性 ，為本地“養龍蝦”提供了堅實的硬件基礎。這不僅是一次技術實踐，更是開啟個人AI助理、家庭智能中樞或企業邊緣計算新可能的起點。

隨著開源模型和OpenClaw生態的持續發展，登臨GPU將持續進化，為您解鎖更多AI賦能的全新玩法。現在，就動手部署，體驗屬于您的24小時AI管家吧！

關于登臨

蘇州登臨科技股份有限公司是一家專注于高性能通用 GPU 設計與研發的創新型企業，致力于為 AI 計算、圖形渲染、高性能計算等領域提供自主可控、高效能的算力解決方案。公司以“技術賦能行業革新”為理念，通過自主研發的GPU+架構，在多個行業實現了規模化商業落地，成為推動國產算力發展的關鍵力量。