Запуск OpenClaw без облака: какие модели реально работают

Полезные ссылки Реклама. ООО «ДТЛ». ИНН 9717073792. erid:2W5zFGf5GaD В этом видео проверяю, насколько OpenClaw реально работает на локальных моделях и можно ли использовать его без постоянных затрат на облачный inference. Разберём на практике: - как подключить OpenClaw к локальным LLM; - какие модели реально тянут агентский режим, а какие ломаются уже на базовых задачах; - где локальные модели действительно выгодны, а где проще не мучиться и делегировать задачу в облако. По ходу ролика я тестирую OpenClaw в реальных сценариях: - первичная настройка агента; - работа через Telegram; - чтение и пересказ файлов; - анализ CSV; - генерация HTML-отчёта; - поиск и исправление бага в коде; - попытка настроить транскрибацию через внешний сервис. Это особенно важно, потому что локальные модели в OpenClaw лучше всего раскрываются не как полная замена сильным облачным моделям, а как часть гибридной архитектуры. Поэтому в ролике не просто "запускаем и радуемся", а честно смотрим, где local inference реально полезен, а где уже начинаются ограничения, галлюцинации и потеря качества. По итогам будет понятно: - с какой модели вообще стоит начинать; - сколько видеопамяти нужно для нормальной работы; - когда локальный запуск реально выгоден; - какие задачи OpenClaw на local LLM уже тянет, а какие пока лучше отдавать в облако. Этот ролик поможет понять, с какой конфигурации вообще есть смысл начинать и чего ждать от локальных моделей в реальной работе. #LLM