openclaw config -m 支持批量模型配置，需v4.1.0+版本；低于该版本会静默忽略参数。升级后通过models_batch.yaml注入多模型，执行openclaw config -m models_batch.yaml并重启服务即可生效。
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你需要用命令行快速切换多个免费大模型的配置，比如把当前通义千问换成MiniMax或Ollama本地模型，同时避免手动编辑JSON出错或遗漏字段。
确认openclaw config是否支持批量模型配置
执行openclaw config --help，查看输出中是否包含--batch-models或-m参数。若无此选项，说明你正在使用低于v4.1.0的版本——该功能在2026年5月发布的v4.1.0起才正式支持批量模型写入。低于此版本会静默忽略-m参数，且不报错，极易误判成功。
升级命令：pip install --upgrade openclaw（Linux/macOS）或py -m pip install --upgrade openclaw（Windows）。
准备多模型配置数据
新建一个models_batch.yaml文件，内容格式必须严格如下：
default: qwen-max<br>models:<br> - name: qwen-max<br> provider: aliyun<br> base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1<br> api_key: sk-xxx_qwen<br> model_id: qwen-max<br> - name: abab6.5s<br> provider: minimax<br> base_url: https://api.minimax.chat/v1<br> api_key: mm-xxx_abab<br> model_id: abab6.5s<br> - name: llama3:8b<br> provider: ollama<br> base_url: http://localhost:11434/v1<br> api_key: "none"<br> model_id: llama3:8b
【注意：provider字段值必须为aliyun/minimax/ollama三者之一，大小写敏感；api_key为"none"时必须加英文双引号】
执行批量模型注入
第一步：确保OpenClaw服务已停止。运行pkill -f openclaw（Linux/macOS）或taskkill /F /IM openclaw.exe（Windows）。
第二步：执行注入命令：openclaw config -m models_batch.yaml。
第三步：检查是否生效。运行openclaw config --list-models，输出应包含全部三个模型名称，且default字段显示为qwen-max。
第四步：启动服务：openclaw start。此时所有已注册技能将自动加载新模型列表，无需重启技能进程。
验证飞书/钉钉等IM端模型切换效果
方法一：向飞书机器人发送指令“当前主模型是什么”，它应返回“qwen-max”。
方法二：触发一个需调用模型的技能（如“总结附件PDF”），观察日志中Using model: qwen-max是否出现——若仍显示旧模型名，说明openclaw.json中default_model字段未被覆盖，需手动打开~/.openclaw/openclaw.json检查并修正该字段值。
