而且这个模型已经冲到 OpenClaw 调用量榜首，超过 Gemini 3 Flash 和 Claude Sonnet 4.5
如果你正在折腾 OpenClaw，这篇教程能帮你 10 分钟内把免费的 Kimi K2.5 跑起来
为什么是 Kimi K2.5 + OpenClaw
先说数据：2月4日至今，Kimi K2.5 一直位居 OpenClaw 模型调用量第一
这不是偶然，因为：
– Kimi K2.5 是万亿参数的多模态 MoE 模型，支持图片+视频+文本
– 原生支持 Agent Swarm（能并行跑100个子智能体，OpenClaw 正好需要这个）
– 256K 上下文窗口，处理长对话和复杂任务不掉链子
– 最关键：英伟达现在免费开放，没有明确的速率限制
对独立开发者来说，这个组合是目前成本最低、能力最强的 AI 智能体方案
第一步：获取 NVIDIA API Key
访问 https://build.nvidia.com/explore/discover
右上角点击头像 → Login → 用邮箱注册（会收到验证邮件，去邮箱点确认）
注册完后，进入 https://build.nvidia.com/settings/api-keys
点击 Generate API Key，复制保存（只显示一次，丢了就得重新生成）
第二步：配置 OpenClaw
方法一：直接编辑配置文件
如果你已经装好 OpenClaw，想手动添加 NVIDIA 作为新的 provider：
打开配置文件：`~/.openclaw/openclaw.json`（Windows 在用户目录下）
找到 providers 部分，添加这段：
{
“providers”: {
“nvidia”: {
“baseUrl”: “https://integrate.api.nvidia.com/v1”,
“apiKey”: “你的_NVIDIA_API_KEY”,
“api”: “openai-completions”,
“models”: [
{
“id”: “moonshotai/kimi-k2.5”,
“name”: “kimi-k2.5”,
“reasoning”: true,
“input”: [“text”, “image”, “video”],
“cost”: {
“input”: 0,
“output”: 0
},
“contextWindow”: 256000,
“maxTokens”: 8192
}
]
}
}
}
保存后重启 OpenClaw
第三步：验证是否配置成功
启动 OpenClaw：
pnpm openclaw gateway –verbose
看到类似输出说明成功：
✓ Gateway connected | idle
✓ Agent main | session main
✓ Model: nvidia/moonshotai/kimi-k2.5 | tokens 0/256k
随便发个消息测试：
帮我分析一下这段代码的性能问题
如果有正常回复，说明接入成功了
避坑指南
坑 1：提示 “Unknown model” 或 404 错误
原因：OpenClaw 2026.2.1 之前的版本对 NVIDIA 的模型名称识别有 bug
解决：
– 确保 OpenClaw 版本 ≥ 2026.2.1
– 模型名称必须写成 `moonshotai/kimi-k2.5`（不是 `nvidia/moonshotai-kimi-k2.5`）
– 如果还是不行，让ai来给你搞
坑 2：请求一直排队，响应很慢
原因：NVIDIA 免费 tier 虽然没明确限制，但高峰期会有排队（有人测试遇到 150+ 请求在排队）
解决：
-把deepseek 模型也加上用，解决高峰期拥堵的问题