OpenClawAI官方支持Llama-3全系列（含8B/70B/3.2等），Llama-2仅限基础推理，Llama-1已弃用，衍生模型按白名单机制分类支持。
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如果您希望在OpenClawAI中使用Llama系列大语言模型，但不确定哪些具体版本已被官方支持或验证可用，则需依据当前最新兼容清单进行匹配。以下是OpenClawAI对Llama全系列模型的已确认兼容版本汇总：
一、Llama-3 系列（已全面支持）
Llama-3 系列是目前OpenClawAI兼容性最完善、测试覆盖最广的子系列，所有主流量化与指令微调版本均通过v2026.3.28及后续版本验证。
1、Llama-3-8B-Instruct：默认推荐轻量级部署选项，适用于CPU推理（llama.cpp后端）及中等GPU显存（≥8GB VRAM）场景。
2、Llama-3.1-70B：需搭配vLLM或TensorRT-LLM后端，要求ROCm 7+或CUDA 12.4+环境，已在NVIDIA A100/H100集群完成基准测试。
3、Llama-3.2:latest（含32K上下文变体）：Ollama v0.15.4起原生支持，Windows平台需配合WSL2桥接启用完整token窗口。
二、Llama-2 系列（有限支持）
Llama-2系列仍可运行，但部分高级功能（如Tool Calling自动绑定、Web Search插件联动）存在响应延迟或解析异常，建议仅用于兼容性验证或离线教学场景。
1、Llama-2-7B-chat：仅支持llama.cpp与CLI Backend方式接入，openclaw models list中显示为legacy/llama2-7b-chat。
2、Llama-2-13B-hf：需手动指定--trust-remote-code参数启动，不兼容NVIDIA Nemotron镜像直连流程。
使用 Apple MLX 通过 mflux 在本地生成图像，支持 FLUX.2 Klein 4B（快速，Apache 2.0 协议）和 Z-Image Turbo（高质量）模型
三、Llama-1 及原始Llama（已弃用）
原始Llama-1模型（如Llama-1-7B、Llama-1-13B）未通过OpenClaw v2026.3.28的模型签名校验机制，加载时将触发ERR_MODEL_SIGNATURE_MISMATCH错误并中止初始化。
1、尝试加载llama-1-7b会导致openclaw gateway进程主动退出，并在日志中输出“Unsupported legacy architecture: llama_v1”。
2、若强制绕过校验（通过--skip-signature-check），模型虽可加载，但无法调用任何内置插件，且tool_use字段始终为空。
四、衍生与微调版本（按发布方分类支持）
非Meta官方发布的Llama架构衍生模型，其兼容性取决于权重格式规范性与Tokenizer一致性，OpenClawAI采用白名单机制进行加载许可控制。
1、Nemotron-70B-Instruct（NVIDIA官方Llama-3.1兼容版）：已列入nvidia/命名空间白名单，支持API密钥直连与openclaw onboard自动注册。
2、Qwen2.5-Llama3-Adapter（阿里云适配版）：需通过CLI Backend方式挂载，不可直接使用ollama pull命令获取，须从Qwen官方HuggingFace仓库下载并重命名tokenizer.json以匹配Llama-3.1分词器哈希值。
3、Phi-3-mini-Llama3（Microsoft轻量融合版）：暂未进入默认白名单，加载时需显式添加--allow-unverified-models参数，且不支持streaming响应。
