feat: Qwen3.8-27B als Haupt-Coder verdrahtet & Mem0 endgueltig abgeloest

deploy/llama-swap.config.yaml

@@ -24,11 +24,13 @@ models:
   Qwen3.8-27B:
     # Qwen 3.8 27B: Dichtes 27B-Modell mit hybrider Linear-Attention (48/64 Schichten linear),
     # nativem Multimodal-Support (mmproj-BF16) und Tool-Calling via --jinja.
-    # DFlash-2 Drafter (/srv/models/Qwen3.8-27B-DFlash2-GGUF/Qwen3.8-27B-DFlash2-Q8_0.gguf)
-    # liegt bereit und wird aktiviert, sobald upstream llama.cpp 81-Tensor-DFlash2 freigibt.
+    # Unser neuer Haupt-Coder mit 262k Kontext, Thinking Mode und extrem sauberer Code-Qualität.
     cmd: |
       llama-server -m /srv/models/Qwen3.8-27B-GGUF/Qwen3.8-27B-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/Qwen3.8-27B-GGUF/mmproj-BF16.gguf --jinja --parallel 2 -cram 16384 -ctk q8_0 -ctv q8_0
-    ttl: 300
+    ttl: 5400
+    aliases:
+    - coder
+    - dense-planer
     capabilities:
       in: [text, image]
       out: [text]
@@ -49,11 +51,12 @@ models:
       tools: true
       context: 65536
   Qwen3-Coder-Next:
+    # MoE-Coder Fallback (80B MoE, 3B aktiv).
     cmd: |
       llama-server -m /srv/models/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --cache-reuse 256 -cram 16384
-    ttl: 5400
+    ttl: 1800
     aliases:
-    - coder
+    - coder-moe
     capabilities:
       in: [text]
       out: [text]