9GiB 内存环境下 Ollama + OpenClaw 模型选择与使用注意事项
我的虚拟机 WSL2 仅 9GiB 内存 的硬件环境，结合部署中遇到的内存溢出问题，整理以下模型选择与使用的核心注意事项，确保环境稳定可用。
一、核心原则：内存适配是第一优先级
1. 明确可用内存边界
- 你的 WSL2 总内存约 9GiB，需预留 2GiB 给系统和其他进程，因此模型总内存占用（权重 + KV 缓存 + 计算图）必须 ≤7GiB；
- 任何模型加载时若日志提示 model requires more system memory (X GiB) than is available (Y GiB)，说明内存不匹配，必须立即切换模型。
2. 拒绝高内存需求模型
- 绝对避免：qwen3:8b、qwen3 4B Thinking 等大模型/思考模型，这类模型 KV 缓存默认需求极高（如 qwen3 4B Thinking 需 36GiB 缓存），完全超出 9GiB 内存上限；
- 谨慎选择：8B 级别的非量化模型（如 llama3:8b 原生版），即使量化后也需 6-7GiB 内存，仅适合极限场景。
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