> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Ollama

OpenClaw обращается к нативному API Ollama (`/api/chat`), а не к OpenAI-совместимой
конечной точке `/v1`. Поддерживаются три режима:

| Режим | Что используется |
| - | - |
| Облачный + локальный | Доступный хост Ollama, обслуживающий локальные модели и (если выполнен вход) модели `:cloud` |
| Только облачный | Непосредственно `https://ollama.com`, без локального демона |
| Только локальный | Доступный хост Ollama, только локальные модели |

Инструкции по настройке только облачного режима с выделенным идентификатором провайдера `ollama-cloud` см. в разделе
[Ollama Cloud](https://docs2.openclaw.ai/ru/providers/ollama-cloud.md). Используйте ссылки `ollama-cloud/<model>`, если
облачную маршрутизацию требуется отделить от локального провайдера `ollama`.

> [!WARNING]
>
> Не используйте OpenAI-совместимый URL `/v1` (`http://host:11434/v1`). Он нарушает вызов инструментов, и модели могут выводить необработанный JSON вызова инструмента как обычный текст. Используйте нативный URL: `baseUrl: "http://host:11434"` (без `/v1`).

Канонический ключ конфигурации — `baseUrl`. `baseURL` также принимается для
примеров в стиле OpenAI SDK, но в новой конфигурации следует использовать `baseUrl`.

## Правила аутентификации

> [accordion] Локальные хосты и хосты в LAN
>
> Для URL Ollama с loopback-адресами, адресами частной сети, `.local` и простыми именами хостов настоящий bearer-токен не требуется. Для них OpenClaw использует маркер `ollama-local`.

> [accordion] Удалённые хосты и хосты Ollama Cloud
>
> Для общедоступных удалённых хостов и `https://ollama.com` требуются настоящие учётные данные: `OLLAMA_API_KEY`, профиль аутентификации или `apiKey` провайдера. Для прямого использования размещённого сервиса предпочтителен провайдер `ollama-cloud`.

> [accordion] Пользовательские идентификаторы провайдеров
>
> Для пользовательского провайдера с `api: "ollama"` действуют те же правила. Например, провайдер `ollama-remote`, указывающий на частный хост в LAN, может использовать `apiKey: "ollama-local"`; субагенты разрешают этот маркер через хук провайдера Ollama, а не считают его отсутствующими учётными данными. `agents.defaults.memorySearch.provider` также может указывать на идентификатор пользовательского провайдера, чтобы для эмбеддингов использовалась соответствующая конечная точка Ollama.

> [accordion] Профили аутентификации
>
> `auth-profiles.json` хранит учётные данные для идентификатора провайдера; параметры конечной точки (`baseUrl`, `api`, модели, заголовки, тайм-ауты) задавайте в `models.providers.<id>`. Старые плоские файлы, такие как `{ "ollama-windows": { "apiKey": "ollama-local" } }`, не являются форматом среды выполнения; `openclaw doctor --fix` преобразует их в канонический профиль API-ключа `ollama-windows:default` и создаёт резервную копию. Значение `baseUrl` в таком устаревшем файле является лишним и должно быть перенесено в конфигурацию провайдера.

> [accordion] Область действия эмбеддингов памяти
>
> Bearer-аутентификация для эмбеддингов памяти Ollama ограничена хостом, для которого она была объявлена:
>
> * Ключ уровня провайдера отправляется только на хост этого провайдера.
> * `agents.*.memorySearch.remote.apiKey` отправляется только на удалённый хост эмбеддингов.
> * Значение только из переменной окружения `OLLAMA_API_KEY` считается соглашением Ollama Cloud и по умолчанию не отправляется на локальные или самостоятельно размещённые хосты.

## Начало работы

> [tab] Первоначальная настройка (рекомендуется)
>
> **1. Запустите первоначальную настройку**
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> openclaw onboard
> ```
>
> Выберите **Ollama**, затем режим: **Облачный + локальный**, **Только облачный** или **Только локальный**.
>
> При новой пошаговой настройке OpenClaw сначала проверяет стандартный или настроенный
> хост Ollama. Если установленная модель заявляет поддержку инструментов, общая
> последовательность настройки CLI/macOS сразу предлагает её и проверяет реальным
> завершением. Эта автоматическая проверка никогда не загружает модель; если подходящей
> установленной модели нет, первоначальная настройка переходит к обычному выбору Ollama.
>
> **2. Выберите модель**
>
> `Cloud only` запрашивает `OLLAMA_API_KEY` и предлагает стандартные размещённые облачные модели. `Cloud + Local` и `Local only` запрашивают базовый URL Ollama, обнаруживают доступные модели и автоматически загружают выбранную локальную модель, если она отсутствует. Установленный тег `:latest`, например `gemma4:latest`, отображается один раз вместо дублирования `gemma4`. `Cloud + Local` также проверяет, выполнен ли на хосте вход для доступа к облаку.
>
> **3. Проверьте**
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> openclaw models list --provider ollama
> ```
>
> Неинтерактивный режим:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> openclaw onboard --non-interactive \
>   --auth-choice ollama \
>   --custom-base-url "http://ollama-host:11434" \
>   --custom-model-id "qwen3.5:27b" \
>   --accept-risk
> ```
>
> `--custom-base-url` и `--custom-model-id` необязательны; если их не указывать, используются локальный хост по умолчанию и предложенная модель `gemma4`.

> [tab] Ручная настройка
>
> **1. Установите и запустите Ollama**
>
> Загрузите Ollama с [ollama.com/download](https://ollama.com/download), затем загрузите модель:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> ollama pull gemma4
> ```
>
> Для гибридного облачного доступа выполните `ollama signin` на том же хосте.
>
> **2. Задайте учётные данные**
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"    # локальный хост или хост в LAN, подойдёт любое значение
> export OLLAMA_API_KEY="your-real-key"   # только для https://ollama.com
> ```
>
> Или в конфигурации: `openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "OLLAMA_API_KEY"`.
>
> **3. Выберите модель**
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> openclaw models list
> openclaw models set ollama/gemma4
> ```
>
> Или в конфигурации:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   agents: {
>     defaults: {
>       model: { primary: "ollama/gemma4" },
>     },
>   },
> }
> ```

## Облачные модели через локальный хост

`Cloud + Local` направляет как локальные модели, так и модели `:cloud` через один доступный
хост Ollama — это гибридный режим Ollama, который следует выбрать при настройке,
если нужны оба типа моделей.

OpenClaw запрашивает базовый URL, обнаруживает локальные модели и проверяет
состояние `ollama signin`. Если вход выполнен, предлагаются стандартные размещённые модели
(`kimi-k2.5:cloud`, `minimax-m2.7:cloud`, `glm-5.1:cloud`, `glm-5.2:cloud`). Если
вход не выполнен, настройка остаётся только локальной до выполнения `ollama signin`.

Для доступа только к облаку без локального демона используйте `openclaw onboard --auth-choice ollama-cloud` и см. [Ollama Cloud](https://docs2.openclaw.ai/ru/providers/ollama-cloud.md) — для этого варианта не требуются `ollama signin` или запущенный сервер:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw onboard --auth-choice ollama-cloud
openclaw models set ollama-cloud/kimi-k2.5:cloud
```

Список облачных моделей, отображаемый во время `openclaw onboard`, заполняется в реальном времени из
`https://ollama.com/api/tags` и ограничен 500 записями, поэтому средство выбора отражает
текущий каталог размещённых моделей. Если `ollama.com` недоступен или не возвращает
модели во время настройки, OpenClaw использует резервный жёстко заданный список рекомендаций,
чтобы первоначальная настройка всё равно завершилась.

## Обнаружение моделей (неявный провайдер)

Если задан `OLLAMA_API_KEY` (или профиль аутентификации), но не определены
ни `models.providers.ollama`, ни другой пользовательский провайдер с `api: "ollama"`,
OpenClaw обнаруживает модели через `http://127.0.0.1:11434`:

| Поведение | Подробности |
| - | - |
| Запрос каталога | `/api/tags` |
| Определение возможностей | `/api/show` по возможности считывает `contextWindow`, параметры Modelfile `num_ctx` и возможности (зрение/инструменты/рассуждение) |
| Модели с поддержкой зрения | Возможность `vision` из `/api/show` помечает модель как поддерживающую изображения (`input: ["text", "image"]`) |
| Определение рассуждения | Если доступна возможность `thinking` из `/api/show`, используется она; если Ollama не указывает возможности, применяется эвристика по имени (`r1`, `reason`, `reasoning`, `think`). `glm-5.2:cloud` и `deepseek-v4-flash\|pro:cloud` всегда считаются моделями с рассуждением независимо от заявленных возможностей. |
| Ограничения токенов | По умолчанию `maxTokens` соответствует максимальному ограничению токенов Ollama в OpenClaw |
| Стоимость | Все значения стоимости — `0` |

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
ollama list
openclaw models list
```

Задание `models.providers.ollama` с явным массивом `models` или
пользовательского провайдера с `api: "ollama"` и не-loopback-значением `baseUrl` отключает
автоматическое обнаружение; после этого модели необходимо определять вручную (см.
[Конфигурация](#configuration)). Запись `models.providers.ollama`, указывающая на
размещённый `https://ollama.com`, также отключает обнаружение, поскольку моделями Ollama Cloud
управляет провайдер. Пользовательские loopback-провайдеры, такие как
`http://127.0.0.2:11434`, по-прежнему считаются локальными, поэтому автоматическое обнаружение сохраняется.

Полную ссылку, такую как `ollama/<pulled-model>:latest`, можно использовать без
созданной вручную записи `models.json`; OpenClaw разрешает её в реальном времени. Для хостов,
на которых выполнен вход, при выборе отсутствующей в списке ссылки `ollama/<model>:cloud`
OpenClaw проверяет указанную модель через `/api/show` и добавляет её в каталог среды выполнения,
только если Ollama подтверждает метаданные — ссылки с опечатками по-прежнему отклоняются как неизвестные модели.

### Дымовые тесты

Для узкой проверки текста без загрузки полной поверхности инструментов агента:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
OLLAMA_API_KEY=ollama-local \
  openclaw infer model run \
    --local \
    --model ollama/llama3.2:latest \
    --prompt "Ответь точно: pong" \
    --json
```

Добавьте `--file` с изображением для облегчённой проверки модели с поддержкой зрения (принимаются PNG/JPEG/WebP;
файлы, не являющиеся изображениями, отклоняются до вызова Ollama — для аудио используйте
`openclaw infer audio transcribe`):

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
OLLAMA_API_KEY=ollama-local \
  openclaw infer model run \
    --local \
    --model ollama/qwen2.5vl:7b \
    --prompt "Опиши это изображение одним предложением." \
    --file ./photo.jpg \
    --json
```

Ни один из этих вариантов не загружает инструменты чата, память или контекст сеанса. Если проверка проходит успешно,
а обычные ответы агента завершаются с ошибкой, вероятной причиной является способность модели работать с инструментами или агентами,
а не конечная точка.

Выбор модели с помощью `/model ollama/<model>` является точным выбором пользователя: если
настроенный `baseUrl` недоступен, следующий ответ завершается ошибкой провайдера,
а не незаметным переключением на другую настроенную модель.

Изолированные задания Cron добавляют одну локальную проверку безопасности перед началом хода агента:
если выбранная модель разрешается в локальный/частносетевой/`.local` провайдер
Ollama, а `/api/tags` недоступен, OpenClaw регистрирует этот запуск как
`skipped`, указывая модель в тексте ошибки. Эта проверка конечной точки кэшируется на
5 минут для каждого хоста, поэтому повторные задания Cron при остановленном демоне не будут все
запускать обречённые на сбой запросы.

Проверка в реальной среде:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=0 \
  pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts
```

Для Ollama Cloud направьте тот же тест в реальной среде на размещённую конечную точку (по умолчанию
эмбеддинги пропускаются; включите их принудительно с помощью `OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_EMBEDDINGS=1`, поскольку
облачный ключ может не разрешать `/api/embed`):

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
export OLLAMA_API_KEY='<your-ollama-cloud-api-key>'
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA=1 \
OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_BASE_URL=https://ollama.com \
OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_MODEL=glm-5.1:cloud \
OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_WEB_SEARCH=1 \
pnpm test:live -- extensions/ollama/ollama.live.test.ts
```

Чтобы добавить модель, загрузите её — она будет обнаружена автоматически:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
ollama pull mistral
```

## Локальный вывод на Node

Агенты могут делегировать короткую задачу модели Ollama на сопряжённом настольном компьютере или
серверном Node. Запрос и ответ передаются через существующее аутентифицированное
соединение Gateway/Node; запрос выполняется через собственную loopback-конечную точку Ollama
на Node (`http://127.0.0.1:11434`).

**1. Запустите Ollama на Node**

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
ollama pull qwen3:0.6b
ollama list
```

**2. Подключите хост Node**

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw node run \
  --host <gateway-host> \
  --port 18789 \
  --display-name "Local inference"
```

Подтвердите устройство и его команды Node на хосте Gateway, затем проверьте:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw devices list
openclaw devices approve <deviceRequestId>
openclaw nodes pending
openclaw nodes approve <nodeRequestId>
openclaw nodes status --connected
```

При первом подключении или после обновления, добавляющего команды Ollama, может потребоваться
подтверждение команд Node. Если Node подключается, не объявляя
`ollama.models` и `ollama.chat`, снова проверьте `openclaw nodes pending`.

**3. Используйте его из агента**

Встроенный плагин Ollama предоставляет инструмент `node_inference`. Сначала агенты вызывают
`action: "discover"`, а затем `action: "run"`, указав Node и модель из
полученного результата (`run` может не указывать Node, если подключён ровно один
подходящий Node). Например: «Найди модели Ollama на моих Node, а затем используй
самую быструю загруженную модель, чтобы кратко изложить этот текст».

При обнаружении считывается `/api/tags`, проверяются возможности `/api/show`, а
`/api/ps`, когда он доступен, используется для приоритетного ранжирования уже загруженных моделей. Возвращаются только
локальные модели, которые Ollama определяет как поддерживающие чат (возможность `completion`) —
строки Ollama Cloud и модели только для эмбеддингов исключаются. Каждый запуск отключает
мышление модели и по умолчанию ограничивает вывод 512 токенами (жёсткий предел — 8192), если
вызов инструмента не запрашивает другое значение `maxTokens`; некоторые модели (например, GPT-OSS)
не поддерживают отключение мышления и всё равно могут выдавать токены рассуждений.

Чтобы оставить Ollama запущенным на Node, не предоставляя к нему доступ агентам:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw config set plugins.entries.ollama.config.nodeInference.enabled false
```

Перезапустите Node (`openclaw node restart` или остановите и снова выполните `openclaw node run`
для сеанса переднего плана). Node перестанет объявлять `ollama.models` и
`ollama.chat`; сама Ollama и провайдер Ollama в Gateway затронуты не будут.
Верните значение `true` и перезапустите, чтобы снова включить эту функцию; после повторного подключения
для изменившегося набора команд может снова потребоваться подтверждение `openclaw nodes pending`.

Проверьте команды Node напрямую, без хода агента:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
openclaw nodes invoke \
  --node "Local inference" \
  --command ollama.models \
  --params '{}' \
  --invoke-timeout 90000 \
  --timeout 100000

openclaw nodes invoke \
  --node "Local inference" \
  --command ollama.chat \
  --params '{"model":"qwen3:0.6b","prompt":"Ответь в точности: pong","maxTokens":32,"timeoutMs":120000}' \
  --invoke-timeout 130000 \
  --timeout 140000
```

`--invoke-timeout` ограничивает время, отведённое Node на выполнение команды;
`--timeout` ограничивает общую продолжительность вызова Gateway и должно быть больше.

Локальный вывод на Node всегда использует собственную loopback-конечную точку Node — он
не использует повторно настроенный удалённый/облачный `models.providers.ollama.baseUrl`. Команды
Node по умолчанию доступны на хостах Node с macOS, Linux и Windows
и по-прежнему подчиняются обычной политике сопряжения и команд Node.

## Компьютерное зрение и описание изображений

Встроенный плагин Ollama регистрирует Ollama как поддерживающий изображения
провайдер понимания мультимедиа, поэтому OpenClaw может направлять явные запросы
на описание изображений и настроенные модели изображений по умолчанию в локальные или размещённые
модели компьютерного зрения Ollama.

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
ollama pull qwen2.5vl:7b
export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --model ollama/qwen2.5vl:7b --json
```

`--model` должен быть полной ссылкой `<provider/model>`; если он задан, `infer image
describe` сначала пробует эту модель, а не пропускает описание для моделей,
которые уже изначально поддерживают компьютерное зрение. Если вызов завершается ошибкой, OpenClaw может продолжить
через `agents.defaults.imageModel.fallbacks`; ошибки подготовки файла/URL
возникают до попытки резервного варианта. Используйте `infer image describe` для
потока понимания изображений OpenClaw и настроенного `imageModel`; используйте `infer model run --file` для прямой мультимодальной проверки с пользовательским запросом.

Чтобы сделать Ollama провайдером понимания изображений по умолчанию для входящих медиафайлов:

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: {
    defaults: {
      imageModel: {
        primary: "ollama/qwen2.5vl:7b",
      },
    },
  },
}
```

Предпочтительно использовать полную ссылку `ollama/<model>`. Ссылка `imageModel` без префикса, например
`qwen2.5vl:7b`, нормализуется в `ollama/qwen2.5vl:7b` только тогда, когда именно эта модель
указана в `models.providers.ollama.models` с
`input: ["text", "image"]` и ни один другой настроенный провайдер изображений не предоставляет
тот же идентификатор без префикса; в противном случае явно укажите префикс провайдера.

Медленным локальным моделям компьютерного зрения может потребоваться более длительный тайм-аут понимания изображений, чем
облачным моделям; кроме того, они могут аварийно завершаться на оборудовании с ограниченными ресурсами, если Ollama пытается
выделить полный заявленный контекст компьютерного зрения модели. Задайте тайм-аут
возможности и ограничьте `num_ctx`:

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        models: [
          {
            id: "qwen2.5vl:7b",
            name: "qwen2.5vl:7b",
            input: ["text", "image"],
            params: { num_ctx: 2048, keep_alive: "1m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
  tools: {
    media: {
      image: {
        timeoutSeconds: 180,
        models: [{ provider: "ollama", model: "qwen2.5vl:7b", timeoutSeconds: 300 }],
      },
    },
  },
}
```

Этот тайм-аут применяется к пониманию входящих изображений и к явному
инструменту `image`. `models.providers.ollama.timeoutSeconds` по-прежнему управляет
ограничителем базового HTTP-запроса Ollama для обычных вызовов модели.

Проверка в реальной среде:

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
OPENCLAW_LIVE_TEST=1 OPENCLAW_LIVE_OLLAMA_IMAGE=1 \
  pnpm test:live -- src/agents/tools/image-tool.ollama.live.test.ts
```

Если `models.providers.ollama.models` определяется вручную, явно пометьте модели компьютерного зрения:

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  id: "qwen2.5vl:7b",
  name: "qwen2.5vl:7b",
  input: ["text", "image"],
  contextWindow: 128000,
  maxTokens: 8192,
}
```

OpenClaw отклоняет запросы на описание изображений для моделей, не отмеченных как
поддерживающие изображения. При неявном обнаружении это определяется возможностью компьютерного зрения
`/api/show`.

## Конфигурация

> [tab] Базовая (неявное обнаружение)
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
> ```
>
> > [!TIP]
> >
> > Если задан `OLLAMA_API_KEY`, в записи провайдера можно не указывать `apiKey`; OpenClaw подставит его для проверок доступности.

> [tab] Явная (модели вручную)
>
> Используйте явную конфигурацию для размещения в облаке, нестандартного хоста/порта, принудительно заданных
> окон контекста или полностью ручных списков моделей:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         baseUrl: "https://ollama.com",
>         apiKey: "OLLAMA_API_KEY",
>         api: "ollama",
>         models: [
>           {
>             id: "kimi-k2.5:cloud",
>             name: "kimi-k2.5:cloud",
>             reasoning: false,
>             input: ["text", "image"],
>             cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
>             contextWindow: 128000,
>             maxTokens: 8192
>           }
>         ]
>       }
>     }
>   }
> }
> ```

> [tab] Пользовательский базовый URL
>
> Явная конфигурация отключает автоматическое обнаружение, поэтому модели необходимо перечислить:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         apiKey: "ollama-local",
>         baseUrl: "http://ollama-host:11434", // Без /v1 — URL нативного API Ollama
>         api: "ollama", // Явно: гарантирует нативное поведение вызова инструментов
>         timeoutSeconds: 300, // Необязательно: более длительный бюджет подключения/потока для холодных локальных моделей
>         models: [
>           {
>             id: "qwen3:32b",
>             name: "qwen3:32b",
>             params: {
>               keep_alive: "15m", // Необязательно: сохранять модель загруженной между ходами
>             },
>           },
>         ],
>       },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> > [!WARNING]
> >
> > Не добавляйте `/v1`. Этот путь выбирает режим совместимости с OpenAI, в котором вызов инструментов ненадёжен.

## Распространённые рецепты

Замените идентификаторы моделей точными именами из `ollama list` или
`openclaw models list --provider ollama`.

> [accordion] Локальная модель с автоматическим обнаружением
>
> Ollama на той же машине, что и Gateway, обнаруживается автоматически:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> ollama serve
> ollama pull gemma4
> export OLLAMA_API_KEY="ollama-local"
> openclaw models list --provider ollama
> openclaw models set ollama/gemma4
> ```
>
> Не добавляйте блок `models.providers.ollama`, если модели не требуется задавать вручную.

> [accordion] Хост Ollama в локальной сети с моделями, заданными вручную
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",
>         apiKey: "ollama-local",
>         api: "ollama",
>         timeoutSeconds: 300,
>         contextWindow: 32768,
>         maxTokens: 8192,
>         models: [
>           {
>             id: "qwen3.5:9b",
>             name: "qwen3.5:9b",
>             reasoning: true,
>             input: ["text"],
>             params: {
>               num_ctx: 32768,
>               thinking: false,
>               keep_alive: "15m",
>             },
>           },
>         ],
>       },
>     },
>   },
>   agents: {
>     defaults: {
>       model: { primary: "ollama/qwen3.5:9b" },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> `contextWindow` — бюджет контекста OpenClaw; `params.num_ctx` отправляется в
> Ollama. Согласуйте их, если оборудование не может выполнить модель с полным
> заявленным контекстом.

> [accordion] Только Ollama Cloud
>
> Без локального демона, напрямую размещённые модели:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> export OLLAMA_API_KEY="your-ollama-api-key"
> ```
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         baseUrl: "https://ollama.com",
>         apiKey: "OLLAMA_API_KEY",
>         api: "ollama",
>         models: [
>           {
>             id: "kimi-k2.5:cloud",
>             name: "kimi-k2.5:cloud",
>             reasoning: false,
>             input: ["text", "image"],
>             contextWindow: 128000,
>             maxTokens: 8192,
>           },
>         ],
>       },
>     },
>   },
>   agents: {
>     defaults: {
>       model: { primary: "ollama/kimi-k2.5:cloud" },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> Для выделенного идентификатора провайдера `ollama-cloud` вместо этой структуры см.
> [Ollama Cloud](https://docs2.openclaw.ai/ru/providers/ollama-cloud.md).

> [accordion] Облако и локальная среда через демон с выполненным входом
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> ollama signin
> ollama pull gemma4
> ```
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",
>         apiKey: "ollama-local",
>         api: "ollama",
>         timeoutSeconds: 300,
>         models: [
>           { id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"] },
>           { id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", input: ["text", "image"] },
>         ],
>       },
>     },
>   },
>   agents: {
>     defaults: {
>       model: {
>         primary: "ollama/gemma4",
>         fallbacks: ["ollama/kimi-k2.5:cloud"],
>       },
>     },
>   },
> }
> ```

> [accordion] Несколько хостов Ollama
>
> Пользовательские идентификаторы провайдеров при запуске нескольких серверов Ollama; у каждого
> свои хост, модели, аутентификация и тайм-аут.
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       "ollama-fast": {
>         baseUrl: "http://mini.local:11434",
>         apiKey: "ollama-local",
>         api: "ollama",
>         contextWindow: 32768,
>         models: [{ id: "gemma4", name: "gemma4", input: ["text"] }],
>       },
>       "ollama-large": {
>         baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",
>         apiKey: "ollama-local",
>         api: "ollama",
>         timeoutSeconds: 420,
>         contextWindow: 131072,
>         maxTokens: 16384,
>         models: [{ id: "qwen3.5:27b", name: "qwen3.5:27b", input: ["text"] }],
>       },
>     },
>   },
>   agents: {
>     defaults: {
>       model: {
>         primary: "ollama-fast/gemma4",
>         fallbacks: ["ollama-large/qwen3.5:27b"],
>       },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> Перед вызовом Ollama OpenClaw удаляет префикс активного провайдера (при его отсутствии
> используя простой префикс `ollama/`), поэтому `ollama-large/qwen3.5:27b`
> поступает в Ollama как `qwen3.5:27b`.

> [accordion] Облегчённый профиль локальной модели
>
> Некоторые локальные модели справляются с простыми запросами, но испытывают трудности с полным набором
> инструментов агента. Ограничьте инструменты и контекст, прежде чем изменять глобальные
> настройки среды выполнения:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   agents: {
>     list: [
>       {
>         id: "local",
>         experimental: {
>           localModelLean: true,
>         },
>         model: { primary: "ollama/gemma4" },
>       },
>     ],
>   },
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         baseUrl: "http://127.0.0.1:11434",
>         apiKey: "ollama-local",
>         api: "ollama",
>         contextWindow: 32768,
>         models: [
>           {
>             id: "gemma4",
>             name: "gemma4",
>             input: ["text"],
>             params: { num_ctx: 32768 },
>             compat: { supportsTools: false },
>           },
>         ],
>       },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> Используйте `compat.supportsTools: false`, только если модель или сервер стабильно
> завершается с ошибкой при обработке схем инструментов: это повышает стабильность ценой возможностей агента.
> `localModelLean` удаляет ресурсоёмкие инструменты браузера, cron, сообщений, генерации мультимедиа,
> голоса и PDF из непосредственного набора инструментов агента, если они явно не требуются,
> и помещает более крупные каталоги за Tool Search. Это не изменяет контекст
> среды выполнения или режим мышления Ollama. Используйте его вместе с `params.num_ctx` и
> `params.thinking: false` для небольших моделей мышления в стиле Qwen, которые зацикливаются или
> расходуют свой бюджет на скрытые рассуждения.

### Выбор модели

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "ollama/gpt-oss:20b",
        fallbacks: ["ollama/llama3.3", "ollama/qwen2.5-coder:32b"],
      },
    },
  },
}
```

Пользовательские идентификаторы провайдеров работают аналогично: для ссылки с префиксом активного
провайдера, например `ollama-spark/qwen3:32b`, OpenClaw удаляет этот префикс перед
вызовом Ollama и отправляет `qwen3:32b`.

Для медленных локальных моделей сначала настраивайте параметры на уровне провайдера, а не увеличивайте тайм-аут
всей среды выполнения агента:

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        timeoutSeconds: 300,
        models: [
          {
            id: "gemma4:26b",
            name: "gemma4:26b",
            params: { keep_alive: "15m" },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

`timeoutSeconds` охватывает HTTP-запрос к модели: установление соединения, заголовки,
потоковую передачу тела и полное прерывание защищённого запроса. `params.keep_alive`
передаётся как поле верхнего уровня `keep_alive` в нативных запросах `/api/chat`; задавайте его отдельно для каждой
модели, если узким местом является время загрузки при первом обращении.

### Быстрая проверка

```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
# Демон Ollama доступен с этой машины
curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

# Каталог OpenClaw и выбранная модель
openclaw models list --provider ollama
openclaw models status

# Базовая проверка модели напрямую
openclaw infer model run \
  --model ollama/gemma4 \
  --prompt "Ответь в точности: ok"
```

Для удалённых хостов замените `127.0.0.1` хостом `baseUrl`. Если `curl`
работает, а OpenClaw — нет, проверьте, не запущен ли Gateway на другой
машине, в другом контейнере или под другой служебной учётной записью.

## Веб-поиск Ollama

OpenClaw включает **веб-поиск Ollama** в качестве провайдера `web_search`.

| Свойство | Сведения |
| - | - |
| Хост | `models.providers.ollama.baseUrl`, если задано, иначе `http://127.0.0.1:11434`; `https://ollama.com` использует размещённый API напрямую |
| Аутентификация | Без ключа для локального хоста с выполненным входом; `OLLAMA_API_KEY` или настроенная аутентификация провайдера для прямого поиска `https://ollama.com` либо защищённых аутентификацией хостов |
| Требование | Локальные и самостоятельно размещённые хосты должны быть запущены, а вход должен быть выполнен с помощью `ollama signin`; для прямого размещённого поиска требуется `baseUrl: "https://ollama.com"` и настоящий ключ API |

Выберите его во время `openclaw onboard` или `openclaw configure --section web` либо задайте:

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  tools: {
    web: {
      search: {
        provider: "ollama",
      },
    },
  },
}
```

Для прямого размещённого поиска через Ollama Cloud:

```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
{
  models: {
    providers: {
      ollama: {
        baseUrl: "https://ollama.com",
        apiKey: "OLLAMA_API_KEY",
        api: "ollama",
        models: [{ id: "kimi-k2.5:cloud", name: "kimi-k2.5:cloud", input: ["text"] }],
      },
    },
  },
  tools: {
    web: {
      search: { provider: "ollama" },
    },
  },
}
```

Для самостоятельно размещённого хоста OpenClaw сначала обращается к локальному прокси `/api/experimental/web_search`,
а затем использует в качестве резервного варианта размещённый путь `/api/web_search` на том же хосте;
локальный демон с выполненным входом обычно отвечает через локальный прокси. Прямые
вызовы `https://ollama.com` всегда используют размещённую конечную точку `/api/web_search`.

> [!NOTE]
>
> Полную информацию о настройке и поведении см. в разделе [Веб-поиск Ollama](https://docs2.openclaw.ai/ru/tools/ollama-search.md).

## Расширенная конфигурация

> [accordion] Устаревший режим совместимости с OpenAI
>
> > [!WARNING]
> >
> > **Вызов инструментов в этом режиме ненадёжен.** Используйте его только в том случае, если прокси требует формат OpenAI и вы не зависите от нативного вызова инструментов.
>
> Явно задайте `api: "openai-completions"` для прокси за
> `/v1/chat/completions`:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
>         api: "openai-completions",
>         injectNumCtxForOpenAICompat: true, // по умолчанию: true
>         apiKey: "ollama-local",
>         models: [...]
>       }
>     }
>   }
> }
> ```
>
> Этот режим может не поддерживать потоковую передачу и вызов инструментов одновременно; возможно,
> потребуется `params: { streaming: false }` в модели.
>
> В этом режиме OpenClaw по умолчанию внедряет `options.num_ctx`, чтобы Ollama
> не переходил без уведомления к контексту на 4096 токенов. Если прокси отклоняет
> неизвестные поля `options`, отключите это:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         baseUrl: "http://ollama-host:11434/v1",
>         api: "openai-completions",
>         injectNumCtxForOpenAICompat: false,
>         apiKey: "ollama-local",
>         models: [...]
>       }
>     }
>   }
> }
> ```

> [accordion] Контекстные окна
>
> Для автоматически обнаруженных моделей OpenClaw использует контекстное окно, о котором сообщает `/api/show`,
> включая увеличенные значения `PARAMETER num_ctx` из пользовательских
> Modelfile; в противном случае используется контекстное окно Ollama по умолчанию в OpenClaw.
>
> Параметры уровня провайдера `contextWindow`, `contextTokens` и `maxTokens` задают
> значения по умолчанию для каждой модели этого провайдера и могут быть переопределены для
> отдельных моделей. `contextWindow` — собственный бюджет запросов/Compaction OpenClaw. В нативных
> запросах `/api/chat` поле `options.num_ctx` остаётся незаданным, если
> `params.num_ctx` не задано явно, поэтому Ollama применяет собственное значение по умолчанию,
> определяемое моделью, `OLLAMA_CONTEXT_LENGTH` или объёмом VRAM; недопустимые, нулевые, отрицательные
> или неконечные значения `params.num_ctx` игнорируются. Если в старой конфигурации для
> принудительного задания контекста нативного запроса использовались только `contextWindow`/`maxTokens`, выполните
> `openclaw doctor --fix`, чтобы скопировать их в `params.num_ctx`. Адаптер,
> совместимый с OpenAI, по-прежнему по умолчанию внедряет `options.num_ctx` из
> настроенного `params.num_ctx` или `contextWindow`; отключите это с помощью
> `injectNumCtxForOpenAICompat: false`, если вышестоящая система отклоняет `options`.
>
> Нативные записи моделей также принимают стандартные параметры среды выполнения Ollama в
> `params`, передаваемые как нативные `/api/chat` `options`: `num_keep`, `seed`,
> `num_predict`, `top_k`, `top_p`, `min_p`, `typical_p`, `repeat_last_n`,
> `temperature`, `repeat_penalty`, `presence_penalty`, `frequency_penalty`,
> `stop`, `num_batch`, `num_gpu`, `main_gpu`, `use_mmap` и `num_thread`.
> Несколько ключей (`format`, `keep_alive`, `truncate`, `shift`) передаются как
> поля запроса верхнего уровня, а не внутри `options`. OpenClaw передаёт
> только эти ключи запросов Ollama, поэтому параметры, используемые только средой выполнения, например
> `streaming`, никогда не отправляются в Ollama. Используйте `params.think` (или
> `params.thinking`), чтобы задать `think` верхнего уровня; `false` отключает
> мышление на уровне API для моделей мышления в стиле Qwen.
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         contextWindow: 32768,
>         models: [
>           {
>             id: "llama3.3",
>             contextWindow: 131072,
>             maxTokens: 65536,
>             params: {
>               num_ctx: 32768,
>               temperature: 0.7,
>               top_p: 0.9,
>               thinking: false,
>             },
>           }
>         ]
>       }
>     }
>   }
> }
> ```
>
> Параметр `agents.defaults.models["ollama/<model>"].params.num_ctx` для отдельных моделей также
> работает; если заданы оба, приоритет имеет явная запись модели провайдера.

> [accordion] Управление мышлением
>
> OpenClaw передаёт параметр мышления в ожидаемом Ollama виде: `think` верхнего уровня, а не
> `options.think`. Автоматически обнаруженные модели, для которых `/api/show` сообщает о
> возможности `thinking`, предоставляют `/think low`, `/think medium`, `/think high`
> и `/think max`; модели без мышления предоставляют только `/think off`.
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking off
> openclaw agent --model ollama/gemma4 --thinking low
> ```
>
> Или задайте модель по умолчанию:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   agents: {
>     defaults: {
>       models: {
>         "ollama/gemma4": {
>           thinking: "low",
>         },
>       },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> Параметры `params.think`/`params.thinking` для отдельной модели могут отключить или принудительно включить
> рассуждение через API для конкретной модели. OpenClaw сохраняет эту явную конфигурацию,
> когда в активном запуске задано только неявное значение по умолчанию `off`; команда среды выполнения,
> не отключающая рассуждение, например `/think medium`, всё равно переопределяет её. Запрос с включённым
> рассуждением никогда не отправляется модели, явно помеченной
> `reasoning: false`; запрос `think: false` отправляется всегда.

> [accordion] Модели с рассуждением
>
> Модели с именами `deepseek-r1`, `reasoning`, `reason` или `think` по умолчанию считаются
> поддерживающими рассуждение — дополнительная конфигурация не требуется:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> ollama pull deepseek-r1:32b
> ```

> [accordion] Стоимость моделей
>
> Ollama работает локально и бесплатно, поэтому стоимость всех моделей равна `0` как для
> автоматически обнаруженных, так и для заданных вручную моделей.

> [accordion] Эмбеддинги памяти
>
> Встроенный плагин Ollama регистрирует провайдер эмбеддингов памяти для
> [поиска по памяти](https://docs2.openclaw.ai/ru/concepts/memory.md). Он использует настроенные базовый URL Ollama
> и ключ API, вызывает `/api/embed` и по возможности объединяет несколько фрагментов памяти
> в один запрос `input`.
>
> При `proxy.enabled=true` запросы эмбеддингов к точному локальному
> loopback-источнику, полученному из настроенного `baseUrl`, используют защищённый
> прямой путь OpenClaw вместо управляемого прокси переадресации. Само настроенное
> имя хоста должно быть `localhost` или литералом loopback-IP — DNS-имена,
> которые лишь разрешаются в loopback-адрес, по-прежнему используют путь через управляемый прокси. Хосты Ollama
> в LAN, tailnet, частной или общедоступной сети всегда используют
> путь через управляемый прокси, а перенаправления на другой хост или порт не наследуют
> доверие. `proxy.loopbackMode: "proxy"` всё равно направляет loopback-трафик через
> прокси; `proxy.loopbackMode: "block"` запрещает его до подключения —
> см. [Управляемый прокси](https://docs2.openclaw.ai/ru/security/network-proxy.md#gateway-loopback-mode).
>
> | Свойство | Значение |
> | - | - |
> | Модель по умолчанию | `nomic-embed-text` |
> | Автоматическое скачивание | Да, если модель отсутствует локально |
> | Параллелизм встроенной обработки по умолчанию | 1 (для других провайдеров значение по умолчанию выше; увеличьте с помощью `nonBatchConcurrency`, если хост справится) |
>
> Эмбеддинги во время запроса используют префиксы поиска для моделей, которым они необходимы
> или рекомендованы: `nomic-embed-text`, `qwen3-embedding` и
> `mxbai-embed-large`. Пакеты документов остаются без изменений, поэтому существующим индексам
> не требуется миграция формата.
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   agents: {
>     defaults: {
>       memorySearch: {
>         provider: "ollama",
>         remote: {
>           // Значение по умолчанию для Ollama. Увеличьте на более мощных хостах, если переиндексация выполняется слишком медленно.
>           nonBatchConcurrency: 1,
>         },
>       },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> Для удалённого хоста эмбеддингов ограничьте область действия аутентификации этим хостом:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   agents: {
>     defaults: {
>       memorySearch: {
>         provider: "ollama",
>         model: "nomic-embed-text",
>         remote: {
>           baseUrl: "http://gpu-box.local:11434",
>           apiKey: "ollama-local",
>           nonBatchConcurrency: 2,
>         },
>       },
>     },
>   },
> }
> ```

> [accordion] Конфигурация потоковой передачи
>
> Ollama по умолчанию использует **нативный API** (`/api/chat`), который поддерживает
> одновременную потоковую передачу и вызов инструментов — специальная конфигурация не требуется.
>
> Для нативных запросов управление рассуждением передаётся напрямую: `/think off`
> и `openclaw agent --thinking off` отправляют верхнеуровневый параметр `think: false`, если явно
> не настроен `params.think`/`params.thinking`; `/think
>         low|medium|high` отправляют соответствующую строку уровня рассуждения; `/think max` сопоставляется
> с максимальным уровнем рассуждения Ollama — `think: "high"`.
>
> > [!TIP]
> >
> > Чтобы вместо этого использовать OpenAI-совместимую конечную точку, см. раздел «Устаревший OpenAI-совместимый режим» выше — в этом режиме потоковая передача и вызов инструментов могут не работать одновременно.

## Устранение неполадок

> [accordion] Циклические сбои WSL2 (повторные перезагрузки)
>
> В WSL2 с NVIDIA/CUDA официальный установщик Ollama для Linux создаёт
> модуль systemd `ollama.service` с `Restart=always`. Если эта служба
> запускается автоматически и загружает модель с поддержкой GPU во время загрузки WSL2, Ollama может закрепить
> память хоста во время загрузки; механизм возврата памяти Hyper-V не всегда может освободить
> эти страницы, поэтому Windows может завершить виртуальную машину WSL2, systemd перезапустит
> Ollama, и цикл повторится.
>
> Признаки: повторные перезагрузки или завершения WSL2, высокая загрузка ЦП процессами `app.slice` или
> `ollama.service` сразу после запуска WSL2 и сигнал SIGTERM от systemd, а
> не от механизма Linux OOM killer.
>
> OpenClaw записывает предупреждение при запуске, когда обнаруживает WSL2, включённый `ollama.service`
> с `Restart=always` и видимые маркеры CUDA.
>
> Способ устранения:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> sudo systemctl disable ollama
> ```
>
> В Windows добавьте следующее в `%USERPROFILE%\.wslconfig`, затем выполните
> `wsl --shutdown`:
>
> ```ini theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> [experimental]
> autoMemoryReclaim=disabled
> ```
>
> Либо сократите время поддержания активности или запускайте Ollama вручную только при необходимости:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> export OLLAMA_KEEP_ALIVE=5m
> ollama serve
> ```
>
> См. [ollama/ollama#11317](https://github.com/ollama/ollama/issues/11317).

> [accordion] Ollama не обнаружен
>
> Убедитесь, что Ollama запущен, `OLLAMA_API_KEY` (или профиль аутентификации) задан,
> а `models.providers.ollama` **не** определён явно:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> ollama serve
> curl http://localhost:11434/api/tags
> ```

> [accordion] Нет доступных моделей
>
> Скачайте модель локально или задайте её явно в
> `models.providers.ollama`:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> ollama list  # Просмотреть установленные модели
> ollama pull gemma4
> ollama pull gpt-oss:20b
> ollama pull llama3.3     # Или другую модель
> ```

> [accordion] В подключении отказано
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> # Проверить, запущен ли Ollama
> ps aux | grep ollama
>
> # Или перезапустить Ollama
> ollama serve
> ```

> [accordion] Удалённый хост работает с curl, но не с OpenClaw
>
> Выполните проверку на той же машине и в той же среде выполнения, где работает Gateway:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> openclaw gateway status --deep
> curl http://ollama-host:11434/api/tags
> ```
>
> Распространённые причины:
>
> * `baseUrl` указывает на `localhost`, но Gateway работает в Docker или на другом хосте.
> * В URL используется `/v1`, из-за чего выбирается OpenAI-совместимое поведение вместо нативного Ollama.
> * На удалённом хосте необходимо изменить настройки межсетевого экрана или привязки к LAN.
> * Модель находится в фоновом процессе на вашем ноутбуке, но отсутствует в удалённом.

> [accordion] Модель выводит JSON инструментов как текст
>
> Обычно провайдер работает в OpenAI-совместимом режиме либо модель не может
> обрабатывать схемы инструментов. Предпочтителен нативный режим:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         baseUrl: "http://ollama-host:11434",
>         api: "ollama",
>       },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> Если небольшая локальная модель по-прежнему не справляется со схемами инструментов, задайте
> `compat.supportsTools: false` в записи этой модели и повторите проверку.

> [accordion] Kimi или GLM возвращает искажённые символы
>
> Ответы размещённых Kimi/GLM, представляющие собой длинные последовательности нелингвистических символов,
> считаются не успешным ответом, а неудачным вызовом провайдера, поэтому
> вместо сохранения повреждённого текста в сеансе применяются обычные механизмы
> повторных попыток, резервного переключения и обработки ошибок.
>
> Если проблема повторится, сохраните имя модели, текущий файл сеанса и
> сведения о том, использовался ли при запуске `Cloud + Local` или `Cloud only`, затем попробуйте новый
> сеанс и резервную модель:
>
> ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> openclaw infer model run --model ollama/kimi-k2.5:cloud --prompt "Ответь точно: ok" --json
> openclaw models set ollama/gemma4
> ```

> [accordion] Холодный запуск локальной модели завершается по тайм-ауту
>
> Первоначальная загрузка больших локальных моделей может занимать много времени. Ограничьте область действия тайм-аута
> провайдером Ollama и при необходимости оставляйте модель загруженной между обращениями:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         timeoutSeconds: 300,
>         models: [
>           {
>             id: "gemma4:26b",
>             name: "gemma4:26b",
>             params: { keep_alive: "15m" },
>           },
>         ],
>       },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> Если сам хост медленно принимает подключения, `timeoutSeconds` также
> увеличивает защищённый тайм-аут подключения для этого провайдера.

> [accordion] Модель с большим контекстом работает слишком медленно или исчерпывает память
>
> Многие модели заявляют контекст большего размера, чем ваше оборудование способно
> комфортно обрабатывать. Нативный Ollama использует собственное значение среды выполнения по умолчанию, если
> не задан `params.num_ctx`. Ограничьте как бюджет OpenClaw, так и контекст запроса Ollama,
> чтобы обеспечить предсказуемую задержку до первого токена:
>
> ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}}
> {
>   models: {
>     providers: {
>       ollama: {
>         contextWindow: 32768,
>         maxTokens: 8192,
>         models: [
>           {
>             id: "qwen3.5:9b",
>             name: "qwen3.5:9b",
>             params: { num_ctx: 32768, thinking: false },
>           },
>         ],
>       },
>     },
>   },
> }
> ```
>
> Уменьшите `contextWindow`, если OpenClaw отправляет слишком большой промпт. Уменьшите
> `params.num_ctx`, если контекст среды выполнения Ollama слишком велик для этой машины.
> Уменьшите `maxTokens`, если генерация занимает слишком много времени.

> [!NOTE]
>
> Дополнительная помощь: [Устранение неполадок](https://docs2.openclaw.ai/ru/help/troubleshooting.md) и [Часто задаваемые вопросы](https://docs2.openclaw.ai/ru/help/faq.md).

## Связанные материалы

> [card] [Ollama Cloud](https://docs2.openclaw.ai/ru/providers/ollama-cloud.md)
>
> Настройка только для облака с выделенным провайдером `ollama-cloud`.

> [card] [Провайдеры моделей](https://docs2.openclaw.ai/ru/concepts/model-providers.md)
>
> Обзор всех провайдеров, ссылок на модели и поведения при переключении после сбоя.

> [card] [Выбор модели](https://docs2.openclaw.ai/ru/concepts/models.md)
>
> Выбор и настройка моделей.

> [card] [Веб-поиск Ollama](https://docs2.openclaw.ai/ru/tools/ollama-search.md)
>
> Полная информация о настройке и поведении веб-поиска на базе Ollama.

> [card] [Конфигурация](https://docs2.openclaw.ai/ru/gateway/configuration.md)
>
> Полный справочник по конфигурации.