可通过ollama cli、openclawai http api、gguf文件头三种方式查询模型元信息：一、ollama show获取参数量、上下文长度及量化格式；二、调用/v1/models接口解析json响应中的metadata；三、解析gguf文件头提取llama.model_type等原始键值。
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如果您已成功加载某个模型至OpenClawAI，但无法确认其具体版本、参数量、上下文长度或量化格式等元信息，则需通过底层接口直接查询模型注册数据。以下是读取OpenClawAI所管理模型元信息的三种独立操作路径：
一、通过Ollama CLI获取本地模型元信息
Ollama作为OpenClawAI本地模型的核心运行时，其命令行工具可直接输出模型的完整元数据，包括GGUF文件哈希、参数规模、KV缓存配置及支持的最大上下文长度。
1、在终端中执行ollama show <model-name></model-name>，其中mythomax-7b-q4_k_m。
2、若提示model not found，请先运行ollama list确认模型名称拼写与标签是否完全一致（含:latest后缀）。
3、在返回结果中定位Parameters字段，其值如7B表示70亿参数；查看Context length项，典型值为8192或32768。
4、检查Quantization行，识别量化类型，例如q4_k_m代表4-bit中等精度混合量化，q5_k_s代表5-bit小尺寸量化。
5、记录Modelfile路径（如有），该路径指向构建该模型所用的原始配置文件，可用于追溯训练/量化来源。
二、调用OpenClawAI内置HTTP API读取模型详情
OpenClawAI在启用Local模式后会暴露RESTful接口，/v1/models端点可返回当前可用模型的完整注册信息，包含OpenClaw内部封装的适配层参数与Ollama原生元数据映射关系。
1、确保OpenClawAI服务正在运行：systemctl --user is-active openclaw（Linux/macOS）或检查Windows任务管理器中openclaw.exe进程状态。
2、向本地API发送GET请求：curl http://localhost:3000/v1/models，默认端口为3000，若自定义请替换对应端口。
3、响应体为JSON数组，每个对象含id（OpenClaw内部ID）、name（对外显示名）、provider（如ollama）、metadata（嵌套对象）。
4、在metadata中查找ollama_model_name字段，其值必须与ollama list输出完全一致；检查context_window数值是否大于等于实际使用需求。
5、若metadata中缺失quantization字段，说明该模型通过非标准方式注册，需回退至Ollama CLI方式验证。
三、解析模型GGUF文件头提取原始元信息
当Ollama未正确暴露量化类型或参数量等底层信息时，可直接读取模型对应的GGUF文件头，该二进制结构严格遵循GGUF规范，包含所有编译时写入的元数据键值对。
1、定位模型文件路径：执行ollama show <model-name> --modelfile</model-name>获得Modelfile内容，其中FROM指令后的路径即GGUF文件绝对路径，例如/home/user/.ollama/models/blobs/sha256-abc123...。
2、使用十六进制编辑器或命令行工具读取文件前1024字节：head -c 1024 /path/to/model.gguf | hexdump -C。
3、查找ASCII字符串GGUF起始位置（通常为文件头第0字节），其后第12–15字节为uint32格式的tensor_count，第16–19字节为uint32格式的kv_count。
4、从第20字节开始按GGUF kv-pair格式解析，搜索键名llama.context_length（对应上下文长度）、llama.embedding_length（对应隐藏层维度）、general.quantization_version（对应量化协议版本）。
5、关键键值对llama.model_type的值为"7B"、"13B"或"70B"，该字段直接反映模型参数量级，是判断是否匹配硬件资源的关键依据。
