一、代谢组学对模型的核心需求

• 长上下文能力：可读取完整文献、实验流程、质谱报告、分析脚本，减少内容截断。
• 专业理解能力：理解代谢组学、质谱（MS）、色谱、代谢物鉴定、富集分析、实验设计等相关内容。
• OpenClaw 兼容：支持在 OpenClaw 中本地部署、切换、调用模型。
• 数据安全：优先本地运行，样本与实验数据不出设备。
• 稳定可复现：用于方案设计、数据分析、文献解读、问题排查。

二、模型选型参考原则

1. 上下文窗口大小参考

• 可参考：≥ 8K，部分场景可考虑 16K/32K 及以上。
• 适用场景：全文文献、完整实验流程、分析脚本、质谱报告。

2. 领域适配性参考

• 可考虑生物医学、生命科学相关领域微调模型
• 可考虑科学文献相关预训练模型
• 中英文专业术语理解能力、逻辑严谨性可作为参考指标

3. 部署方式参考

• 科研数据、样本信息较为敏感，本地部署在数据安全方面具备一定优势。
• 与 OpenClaw 本地工具链适配程度可作为评估指标。

三、可参考的模型方向

• 生物医学领域相关大模型（支持文献、实验、生信分析）
• 长上下文窗口模型（16K/32K+）
• 支持本地量化运行（7B/13B 量级可作为参考）
• 可在 OpenClaw 中配置、切换、接入科研工作流

四、典型应用场景参考

• 质谱数据解读、实验思路设计
• 中英文文献速读、总结、方法提取
• 实验流程排查、软件配置与问题分析
• 代谢物注释、通路富集分析辅助
• 结合 OpenClaw 搭建本地科研辅助流程