不同大模型含义的区别
一、拆分两个标签含义：ctx262k + reasoning
- ctx262k = 原生上下文窗口 262144 token（262K）
- ctx = context（上下文窗口）
- 262K = 262144 tokens，约20万汉字
普通标准版Qwen3.5 4B默认仅32K（32768），长文本读不完；
带 ctx262k 的版本原生支持超长上下文，一次性载入完整Obsidian知识库、多份配置文件、连续几十轮工具指令不会截断历史。
对你12G显存+128G内存的关键提醒
1. 262K上下文KV缓存占用极大，12G显卡无法完整把262K缓存塞进显存；
2. 你的128G大内存刚好兜底：KV缓存溢出到系统内存，不会直接OOM崩溃，但推理速度会变慢；
3. 日常OpenClaw多工具任务，实际不用开满262K，设置 num_ctx=8192/16384 足够，显存压力极小。
- reasoning = 内置思维链（Thinking/深度推理）
带这个标签的模型，训练时强化分步逻辑推理、工具调用、链式思考，输出会自带 推理过程 标签：
1. 优势：
- Linux命令、grep检索、Docker操作、多层文件分析逻辑更严谨；
- 工具调用JSON极少残缺，大幅减少OpenClaw解析失败、任务断掉；
- 读超长文档、代码配置不容易理解跑偏。
2. 缺点：
- 每次回答先生成一大段思考过程，推理耗时变长，更容易触发OpenClaw空闲超时；
- 上下文消耗翻倍，同样对话长度，占用token更多。
二、普通标准版 / ctx262k / reasoning 三者区别
1. 普通 qwen3.5:4b
32K上下文，无强化推理，速度最快，简单问答好用，复杂多工具任务容易出错。
2. qwen3.5:4b-ctx262k
超长上下文，无强化推理，适合一次性读取整本大型笔记、批量分析大量文件。
3. qwen3.5:4b-reasoning
标准32K上下文，强化思维链，最适配你的OpenClaw智能体，工具调用稳定。
4. qwen3.5:4b-ctx262k-reasoning
超长上下文+深度推理二合一，能力最强，但显存压力最大，12G显卡只适合短批次任务，不适合全天连续跑Agent。