openclawai 当前支持五类经官方验证的开源大模型：一、decoder-only架构（如llama-3、phi-3-mini等）；二、moe架构（如deepseek-v2、nemotron 3 super）；三、ssm架构（如mamba-2-3b、jamba-1.5-7b）；四、国产混合适配模型（如deepseek-r1、glm-4-9b-chat）；五、所有模型需按架构类型在config.yaml中正确配置architecture_type等参数并使用标准huggingface路径加载。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
如果您在部署 OpenClawAI 时需要选择适配的开源大模型，则需确认所选模型是否已被官方验证兼容。以下是当前已明确支持的开源模型清单及对应验证状态：
一、Decoder-only 架构模型
该类模型采用标准自回归解码结构，与 OpenClaw 的推理调度机制高度匹配，可直接加载运行并支持完整 Agent 功能链路。
1、Llama 系列（含 Llama-3-8B-Instruct、Llama-3.1-70B）
2、Phi-3-mini-4k-instruct（微软轻量级高性价比模型）
3、Gemma-2-9B-it（Google 开源，经 OpenClaw 任务成功率测试达 82.3%）
4、Qwen2-7B-Instruct（通义千问开源版本，中文任务响应延迟低于 1.2 秒）
二、Mixture-of-Experts（MoE）架构模型
此类模型通过稀疏激活专家模块提升吞吐效率，OpenClaw 已实现 MoE 路由层与 Agent 状态管理的内存一致性绑定，避免专家切换导致的任务上下文丢失。
1、DeepSeek-V2（16B 激活参数，支持 OpenClaw 多步骤目标维持）
2、Nemotron 3 Super（1200 亿总参数，Mamba-MoE 混合架构，OpenClaw 任务成功率 85.6%）
3、Qwen2-MoE-57B（通义千问 MoE 版本，已通过 Pinchbench 基准验证）
三、State Space Models（SSM）架构模型
SSM 类模型具备长程建模优势，OpenClaw 针对其状态缓存机制进行了专用适配，确保在执行长周期任务（如跨日数据监控、多轮文档修订）时维持全局状态一致性。
1、Mamba-2-3B（专为低延迟 Agent 场景优化的 SSM 变体）
2、Jamba-1.5-7B（AI21 实验室发布，OpenClaw 中实测上下文保真度达 94.1%）
四、国产混合适配模型
面向中文办公场景深度优化的模型，已集成本地化 Tokenizer、指令微调权重及飞书/钉钉/微信协议插件，无需额外配置即可启用全中文 Agent 工作流。
1、DeepSeek-R1（轻量推理版，适配 Windows 下 OpenClaw 本地部署）
2、Molili-Base（杭州企业定制版，预置微信消息解析与钉钉审批流触发模块）
3、GLM-4-9B-Chat（智谱 GLM 系列，OpenClaw 中支持多轮会议纪要自动结构化）
五、验证方式与加载标识
所有列入清单的模型均已在 OpenClaw v0.9.7+ 版本中完成 runtime 兼容性验证，加载时需使用标准 HuggingFace 格式路径，并在 config.yaml 中声明 architecture_type 字段。
1、Decoder-only 模型必须设置 architecture_type: "decoder_only"
2、MoE 模型需额外指定 num_experts_active: 4 与 expert_routing: "topk"
3、SSM 模型须启用 state_cache_policy: "persistent" 以激活长程状态保持
4、国产模型若含私有协议插件，需在 plugins 目录下同步部署对应 .so 或 .dll 文件
