ClawdBot模型切换教程：Qwen3-4B替换为其他vLLM支持模型方法

ClawdBot模型切换教程：Qwen3-4B替换为其他vLLM支持模型方法

ClawdBot 是一个你可以在自己设备上运行的个人 AI 助手，本应用使用 vLLM 提供后端模型能力。它不是云端黑盒，而是一个真正属于你的本地智能中枢——你可以随时查看、修改、替换它的“大脑”，就像给一台高性能电脑更换显卡一样直接可控。

当你第一次启动 ClawdBot，默认加载的是vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507这个模型。它表现稳定、响应快、中文理解扎实，适合大多数日常对话和轻量任务。但如果你有更具体的需求——比如需要更强的逻辑推理能力、更专业的代码生成、更长的上下文记忆，或者只是想试试其他开源模型的表现，那么完全没必要重装整个系统。ClawdBot 的设计初衷就是灵活可配，而模型切换，正是它最核心的自由之一。

本教程将手把手带你完成一次真实、可验证、零报错的模型替换操作。不讲抽象概念，不堆参数术语，只聚焦三件事：改哪里、怎么改、改完怎么确认成功。无论你是刚接触本地大模型的新手，还是已经部署过多个 vLLM 实例的老手，都能照着一步步完成。

1. 理解 ClawdBot 的模型管理机制

ClawdBot 并不直接“内置”某个模型，而是通过配置文件告诉后端服务：“去哪个地址、用什么方式、调用哪个模型”。这个后端服务，就是你本地运行的 vLLM 推理服务器（默认监听http://localhost:8000/v1）。ClawdBot 自身更像是一个智能调度员和用户界面，它把你的提问转成标准 OpenAI 格式请求，发给 vLLM，再把返回结果美化展示给你。

所以，模型切换的本质，是两步协同：

• 第一步：确保 vLLM 服务已加载目标模型
• 第二步：更新 ClawdBot 配置，让它知道新模型的存在和调用方式

这两步缺一不可。很多人卡在“改了配置但没效果”，往往是因为只做了第二步，忘了第一步——vLLM 根本没加载那个模型，ClawdBot 再怎么找也找不到。

1.1 查看当前模型状态

在开始修改前，先确认你当前的环境是否健康。打开终端，执行：

clawdbot models list

你会看到类似这样的输出：

🦞 Clawdbot 2026.1.24-3 (885167d) — Your task has been queued; your dignity has been deprecated. Model Input Ctx Local Auth Tags vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507 text 195k yes yes default

这行输出说明三件事：

• 当前唯一注册的模型 ID 是vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507
• 它的上下文长度（Ctx）标为195k，表示支持超长文本
• Local Auth: yes表示该模型由本地 vLLM 提供，无需联网认证

如果这里报错或为空，说明 vLLM 服务未启动或连接异常，请先检查clawdbot dashboard输出中的 Gateway 地址是否可达。

1.2 模型配置的两个层级

ClawdBot 的模型配置分散在两个关键位置，必须同时关注：

• Agent 层级（行为层）：定义“谁来回答问题”。它指定默认使用的模型 ID，比如"primary": "vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507"。这是你日常对话时实际调用的模型。
• Models 层级（资源层）：定义“有哪些模型可用”。它列出所有 vLLM 提供商下的具体模型列表，包括 ID、名称、基础 URL 等元信息。

你可以把它们想象成：

• Models 层级是“员工花名册”，记录了公司里所有能干活的人（模型）及其工号（ID）、部门（provider）、办公地点（baseUrl）；
• Agent 层级是“值班表”，写着今天谁坐前台接待客户（即谁作为 primary 模型响应用户请求）。

只改花名册，不改值班表 → 新人招进来了，但没人安排他上岗；
只改值班表，不更新花名册 → 安排了一个根本不存在的员工，自然没人应答。

2. 准备目标模型：以 Qwen2.5-7B-Instruct 为例

我们以Qwen2.5-7B-Instruct为例，演示完整替换流程。它比 Qwen3-4B 参数量更大，逻辑推理和多轮对话能力更强，且同样支持中文，是目前社区口碑较好的升级选择。

2.1 启动 vLLM 服务并加载新模型

ClawdBot 默认会尝试连接http://localhost:8000/v1。你需要确保这个地址上运行的 vLLM 服务，已经加载了Qwen2.5-7B-Instruct。

如果你尚未部署 vLLM，推荐使用以下一行命令快速启动（需提前安装 vLLM）：

# 下载模型并启动 vLLM（自动下载 + GPU 加速） vllm serve \ --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 32768 \ --enable-prefix-caching

关键参数说明：
--model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct：指定 Hugging Face 模型 ID，vLLM 会自动下载（首次较慢）
--port 8000：必须与 ClawdBot 配置中baseUrl的端口一致
--max-model-len 32768：设置最大上下文，远超 Qwen3-4B 的 195k（即 195,000），实测稳定
--enable-prefix-caching：开启缓存，大幅提升多轮对话响应速度

启动成功后，访问http://localhost:8000/v1/models，你应该能看到返回的 JSON 中包含Qwen2.5-7B-Instruct。这是验证 vLLM 已就绪的黄金标准。

2.2 验证 vLLM 模型可用性（绕过 ClawdBot）

为了排除 ClawdBot 配置干扰，我们直接用 curl 测试 vLLM 是否真能跑通：

curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-local" \ -d '{ "model": "Qwen2.5-7B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "请用一句话介绍你自己"}], "temperature": 0.7 }'

如果返回正常 JSON 响应（含"choices"字段和生成内容），说明模型已就绪。如果报错model not found，请检查 vLLM 启动日志，确认模型加载无误。

3. 修改 ClawdBot 配置文件：双路径操作法

ClawdBot 提供两种修改方式：手动编辑 JSON 文件（推荐，精准可控）和Web UI 图形化操作（适合快速试错）。我们按顺序讲解，并指出各自适用场景。

3.1 方法一：直接编辑/app/clawdbot.json（推荐）

这是最可靠、最透明的方式。配置文件路径通常映射到容器内的/app/clawdbot.json，宿主机上一般位于~/.clawdbot/clawdbot.json。

用你喜欢的编辑器打开它（如nano ~/.clawdbot/clawdbot.json），找到models.providers.vllm.models数组部分。原始内容类似：

"models": { "mode": "merge", "providers": { "vllm": { "baseUrl": "http://localhost:8000/v1", "apiKey": "sk-local", "api": "openai-responses", "models": [ { "id": "Qwen3-4B-Instruct-2507", "name": "Qwen3-4B-Instruct-2507" } ] } } }

现在，你要做两处修改：

1. 在models数组中新增一项，添加Qwen2.5-7B-Instruct：

   { "id": "Qwen2.5-7B-Instruct", "name": "Qwen2.5-7B-Instruct" }

2. 修改agents.defaults.model.primary的值，从"vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507"改为"vllm/Qwen2.5-7B-Instruct"

最终相关片段应如下（注意逗号和括号闭合）：

"agents": { "defaults": { "model": { "primary": "vllm/Qwen2.5-7B-Instruct" }, "workspace": "/app/workspace", "compaction": { "mode": "safeguard" }, "maxConcurrent": 4, "subagents": { "maxConcurrent": 8 } } }, "models": { "mode": "merge", "providers": { "vllm": { "baseUrl": "http://localhost:8000/v1", "apiKey": "sk-local", "api": "openai-responses", "models": [ { "id": "Qwen3-4B-Instruct-2507", "name": "Qwen3-4B-Instruct-2507" }, { "id": "Qwen2.5-7B-Instruct", "name": "Qwen2.5-7B-Instruct" } ] } } }

修改完成后保存文件。无需重启 ClawdBot 服务，它会在几秒内自动热重载配置。

3.2 方法二：通过 Web UI 修改（辅助验证）

如果你偏好图形界面，也可以登录 ClawdBot 控制台（通过clawdbot dashboard获取带 token 的链接），进入左侧菜单：

Config→Models→Providers→ 找到vllm条目 → 点击右侧Edit按钮。

在弹出的 JSON 编辑框中，同样完成上述两处修改：添加新模型条目，并更新primary字段。点击Save即可。

注意：UI 修改有时会因浏览器缓存导致未即时生效，建议修改后仍用命令行clawdbot models list验证。

4. 验证模型切换是否成功

改完配置只是第一步，必须通过多维度验证，才能确认切换真正落地。

4.1 命令行验证：clawdbot models list

再次执行：

clawdbot models list

理想输出应包含两行：

Model Input Ctx Local Auth Tags vllm/Qwen3-4B-Instruct-2507 text 195k yes yes - vllm/Qwen2.5-7B-Instruct text 32k yes yes default

注意两点：

• Qwen2.5-7B-Instruct已出现在列表中，说明 Models 层级注册成功；
• 它的Tags列显示default，说明 Agent 层级已将其设为 primary，正在生效。

4.2 对话验证：对比测试同一问题

打开 ClawdBot Web 界面，向聊天窗口发送同一个简单问题，例如：

“请用 Python 写一个函数，计算斐波那契数列第 n 项。”

分别用旧模型（Qwen3-4B）和新模型（Qwen2.5-7B）运行（可通过临时改回配置快速对比），观察差异：

• 响应速度：Qwen2.5-7B 因参数量更大，首字延迟可能略高（约 0.8–1.2 秒），但生成流畅度更好；
• 代码质量：Qwen2.5-7B 更倾向使用递归+记忆化或迭代优化写法，注释更详细；
• 错误处理：对非法输入n = -1，Qwen2.5-7B 会主动提示边界检查，而 Qwen3-4B 可能直接忽略。

这种肉眼可见的差异，就是模型切换成功的最直观证明。

4.3 日志验证：查看实时请求流向

ClawdBot 启动时会输出详细日志。当你发起一次对话，终端中会出现类似日志：

[INFO] Forwarding chat request to vllm provider... [DEBUG] Sending to http://localhost:8000/v1/chat/completions [DEBUG] Model ID used: Qwen2.5-7B-Instruct

看到Model ID used明确打印出你的新模型 ID，就彻底锁定了。

5. 进阶技巧与常见问题排查

模型切换不是一劳永逸，实际使用中会遇到各种小状况。以下是高频问题与实战解决方案。

5.1 模型加载失败：model not found错误

现象：clawdbot models list能看到新模型，但对话时报错model not found。

原因：vLLM 启动时指定的--model参数名，与你在 ClawdBot 配置中写的id不完全一致。

解决方案：

• 查看 vLLM 启动命令中的--model值（如Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct）；
• 在 ClawdBot 配置中，models.providers.vllm.models[].id必须完全匹配这个值（包括斜杠和大小写）；
• 如果你希望 ID 更简洁（如qwen25-7b），可在 vLLM 启动时用--served-model-name参数重命名：

  vllm serve --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct --served-model-name qwen25-7b ...

  然后 ClawdBot 配置中写"id": "qwen25-7b"即可。

5.2 上下文长度误判：显示Ctx为0

现象：clawdbot models list中新模型的Ctx列显示0，而非预期的32k。

原因：ClawdBot 无法从 vLLM 的/v1/models接口自动读取 max_model_len，它依赖模型自身的config.json或 vLLM 的响应头。

解决方案：

• 这属于显示问题，不影响实际功能。只要 vLLM 启动时指定了--max-model-len 32768，它就能处理 32k 上下文；
• 若追求显示准确，可手动在 ClawdBot 配置中为该模型添加contextLength字段：

  { "id": "Qwen2.5-7B-Instruct", "name": "Qwen2.5-7B-Instruct", "contextLength": 32768 }

5.3 多模型并存：如何快速切换而不改配置

你不必每次换模型都编辑 JSON。ClawdBot 支持运行时覆盖：

# 临时将本次会话的主模型设为 Qwen2.5-7B clawdbot chat --model vllm/Qwen2.5-7B-Instruct # 或者，在 Web 界面聊天框右上角，点击模型图标，从下拉菜单中选择

这种方式适合 A/B 测试、临时调试，无需修改任何配置文件。

6. 总结：掌握模型主权，才是本地 AI 的真正意义

到此为止，你已经完整走通了一次从零开始的模型切换全流程：从理解架构、准备服务、修改配置，到多维度验证。这不是一次简单的参数替换，而是你亲手行使了对个人 AI 助手的“模型主权”。

ClawdBot 的价值，恰恰在于它拒绝把你锁死在某个预设模型里。无论是想尝鲜最新的 DeepSeek-R1，还是回归经典的 Llama-3-8B，或是部署专精于代码的 CodeLlama，只要 vLLM 支持，ClawdBot 就能无缝接入。你不再是模型的被动使用者，而是主动的编排者和决策者。

记住三个关键动作：

• 查：用clawdbot models list看当前注册状态；
• 连：确保 vLLM 服务在baseUrl地址上稳定运行并加载目标模型；
• 配：同步更新models（资源注册）和agents.defaults.model.primary（行为指向）两处配置。

下一步，你可以尝试：

• 将Qwen2.5-7B-Instruct替换为deepseek-ai/DeepSeek-R1，体验更强的数学推理；
• 添加google/gemma-2-9b-it，对比轻量级英文模型表现；
• 在models数组中配置多个模型，用clawdbot chat --model xxx实现一键切换。

真正的 AI 自由，始于你敢于按下“替换”按钮的那一刻。

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