Что такое OpenClaw?

OpenClaw (ранее ClawdBot) — это AI-агент с открытым исходным кодом, который работает в Telegram. В отличие от обычных чат-ботов, OpenClaw умеет выполнять реальные задачи: искать информацию в интернете, работать с файлами, писать и запускать код, управлять браузером. Поддерживает модели Claude Opus, ChatGPT, Gemini и DeepSeek.

Как установить OpenClaw без технических знаний?

Через MyClawBot установка OpenClaw занимает 1 минуту и не требует технических навыков. Создайте бота через @BotFather в Telegram, вставьте токен на myclawbot.ru, выберите AI-модель и оплатите подписку. Не нужно покупать сервер, настраивать SSH или устанавливать Docker.

Сколько стоит MyClawBot?

Подписка стоит 3 890 ₽ в месяц. В стоимость входит: выделенный VPS-сервер, установленный OpenClaw, бонус 1 000 ₽ на AI-запросы, AI-агент поддержки на русском языке, автоматические обновления.

Какие AI-модели поддерживает OpenClaw?

OpenClaw поддерживает Claude Opus 4.5 от Anthropic, ChatGPT (GPT-4o) от OpenAI, Gemini 3 от Google и DeepSeek. Вы можете переключать модели в любой момент прямо в боте.

Чем MyClawBot отличается от самостоятельной установки?

Самостоятельная установка OpenClaw занимает 30-60 минут и требует VPS, SSH, Node.js и Docker. Через MyClawBot всё готово за 1 минуту: сервер настроен, OpenClaw установлен, обновления автоматические, AI-агент поддержки, бонус 1 000 ₽ на AI-запросы.

OpenClaw бесплатный?

OpenClaw — open-source проект, код бесплатный. Но для работы нужны сервер и API-ключи AI-моделей. Самостоятельная установка стоит ~$10/мес за VPS + время на настройку. Через MyClawBot — 3 890 ₽/мес, всё включено: сервер, настройка, AI-агент поддержки, бонус 1 000 ₽ на AI-запросы.

ClawdBot и OpenClaw — это одно и то же?

Да. ClawdBot был переименован сначала в MoltBot, а затем в OpenClaw. Все функции сохранены и значительно улучшены. Если вы искали ClawdBot — вы нашли правильное место.

Как подключить OpenClaw к Telegram?

Создайте бота через @BotFather в Telegram, скопируйте токен и вставьте его на myclawbot.ru. Через 1 минуту ваш AI-ассистент OpenClaw будет готов к работе в Telegram.

OpenClaw + Ollama: как подключить локальные AI-модели

Запускайте OpenClaw с локальными моделями: DeepSeek, Llama, Mistral. Бесплатно, приватно, без API-ключей. Полное руководство по настройке Ollama.

Зачем нужны локальные модели

По умолчанию OpenClaw работает с облачными моделями — Claude, GPT-4o, Gemini. Запросы отправляются к API провайдера. Но есть случаи, когда это неприемлемо:

Полная приватность: данные не покидают ваш компьютер. Ни один запрос не уходит в интернет. Идеально для работы с конфиденциальными документами
Бесплатно: нет платы за API-запросы. После скачивания модели можно использовать без ограничений. Нет лимитов на сообщения
Работа офлайн: OpenClaw с Ollama работает без интернета. Подходит для мест с нестабильным подключением
Эксперименты: попробуйте десятки моделей, сравните качество, найдите оптимальную для вашей задачи

Важный минус: локальные модели требуют мощное железо. Для комфортной работы нужна видеокарта с 8-16 ГБ VRAM. Качество открытых моделей пока уступает Claude Opus и GPT-4o на сложных задачах.

Что такое Ollama

Ollama — инструмент для запуска больших языковых моделей (LLM) на локальном компьютере. Он скачивает модель, оптимизирует её для вашего железа (CPU или GPU) и предоставляет API, совместимый с OpenAI-форматом.

Поддерживаемые модели: DeepSeek R1 (лидер open-source), Llama 3.3 (Meta), Mistral, Gemma 2 (Google), Phi-4 (Microsoft), Qwen 2.5 (Alibaba) и десятки других. Новые модели добавляются регулярно.

Использование простое: ollama run deepseek-r1 — и модель запускается. OpenClaw подключается к Ollama через локальный API.

Установка Ollama

macOS / Linux

curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Одна команда — и Ollama установлен. На macOS также доступен через Homebrew: brew install ollama.

Windows (через WSL2)

Ollama на Windows работает через WSL2 (как и OpenClaw на Windows). Установите WSL2, затем внутри Ubuntu выполните ту же команду.

Проверка установки

ollama --version

ollama list

Настройка OpenClaw с Ollama

Шаг 1 — Скачать модель

Выберите модель и скачайте её. Рекомендуем начать с DeepSeek R1 8B — хороший баланс качества и скорости:

ollama pull deepseek-r1:8b

Шаг 2 — Настроить OpenClaw

В конфигурации OpenClaw укажите Ollama как провайдер. Измените endpoint на локальный адрес Ollama и укажите название модели:

# В настройках OpenClaw:

Provider: Ollama

Endpoint: http://localhost:11434

Model: deepseek-r1:8b

Шаг 3 — Запуск и проверка

Убедитесь, что Ollama запущен (ollama serve), затем запустите OpenClaw. Отправьте тестовое сообщение в Telegram — ответ должен прийти от локальной модели. Время первого ответа может быть 5-10 секунд (загрузка модели в память).

Какую модель выбрать

Выбор зависит от вашего железа и задач. Чем больше модель — тем выше качество, но нужно больше VRAM:

Модель	Размер	VRAM	Качество	Лучше всего для
DeepSeek R1 8B	4.9 GB	6 GB	Хорошее	Код, рассуждения
Llama 3.3 8B	4.7 GB	6 GB	Хорошее	Универсальная
Mistral 7B	4.1 GB	6 GB	Среднее	Быстрые ответы
Gemma 2 9B	5.4 GB	8 GB	Хорошее	Текст, анализ
DeepSeek R1 32B	19 GB	20 GB	Отличное	Сложные задачи
Llama 3.3 70B	40 GB	48 GB	Превосходное	Максимум качества

Рекомендация: начните с DeepSeek R1 8B — это лучшее соотношение качества и требований. Если железо позволяет — попробуйте 32B версию для значительного скачка в качестве.

Ограничения локальных моделей

Локальные модели — не замена облачным. Важно понимать их ограничения:

Качество ниже лидеров. Даже лучшие open-source модели (DeepSeek R1 70B) уступают Claude Opus и GPT-4o на сложных задачах: длинные рассуждения, нюансы языка, сложный код
Нет поиска в интернете. Локальная модель не может искать в интернете без дополнительной настройки. OpenClaw частично компенсирует это своими навыками, но качество поиска ниже
Требуется GPU. Для комфортной работы нужна видеокарта с 8+ ГБ VRAM. На CPU модели работают в 10-20 раз медленнее
Контекст короче. Большинство локальных моделей поддерживают контекст 8-32K токенов. Claude Opus — 200K. Для длинных документов облачные модели значительно лучше

Хотите лучшее качество без мощного железа?

Через MyClawBot вы получаете OpenClaw с облачными моделями (Claude Opus, GPT-4o, Gemini) на выделенном сервере. Никакого железа не нужно — всё работает в облаке.

Установить OpenClaw за 1 минуту

Часто задаваемые вопросы

Можно ли запустить Ollama без GPU?

Да, Ollama работает и на CPU — но значительно медленнее. Маленькие модели (7-8B параметров) на современном CPU генерируют 3-5 токенов/сек. Для комфортной работы с моделями 13B+ нужна видеокарта с 8+ GB VRAM. Рекомендуем RTX 3060 12GB как минимум.

Какая минимальная видеокарта нужна?

Для моделей 7-8B (DeepSeek R1 8B, Llama 3.1 8B) — видеокарта с 8 GB VRAM (RTX 3060/4060). Для моделей 13B — 16 GB VRAM (RTX 4080/4090). Для моделей 70B — 2× RTX 4090 или A100. На Apple Silicon (M1/M2/M3) — используется unified memory.

Ollama работает с OpenClaw в Telegram?

Да. OpenClaw подключается к Ollama как к обычному AI-провайдеру. Вы указываете URL Ollama (обычно http://localhost:11434) и название модели в конфигурации OpenClaw. После этого все сообщения в Telegram обрабатываются локальной моделью.

Можно ли комбинировать Ollama и облачные модели?

Да, OpenClaw позволяет переключаться между провайдерами. Можно использовать локальную модель для повседневных задач (бесплатно и приватно), а для сложных задач переключаться на Claude Opus или GPT-4o через облачный API. Это даёт оптимальный баланс цены и качества.