Feat: kuratierter Modell-Katalog (Cookbook) - korrekte Metadaten statt Namens-Raterei

Inspiriert von Odysseus' Cookbook: backend/models_catalog.json mit echten Metadaten
(total/active params, moe, generation) je Rolle. services/catalog.py: Laden, Name-Match,
MoE-bewusstes Scoring (Wissen + Tempo via tps -> MoE-first auf der bandbreiten-Box), Fit.
- discover.py: Empfehlung jetzt KATALOG-FIRST (kuratiert, korrekt), HF-Dynamik als Ergaenzung/Fallback.
- maintenance.model_upgrades: Metadaten aus Katalog -> praezise Familie/Generation/Groesse + MoE-first
  (dense ersetzt MoE nur bei grossem Wissens-Sprung). Behebt Coder-Next=7B-Fehlschaetzung,
  Qwen2.5-VL-Generations-Downgrade, falsches dense-scout-Upgrade.
- fit.py: MXFP4/FP8/AWQ in der Quant-Tabelle.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

backend/services/fit.py

@@ -11,6 +11,7 @@ QUANT_BYTES_PER_PARAM = {
     "Q4_0": 0.50, "Q4_1": 0.55, "Q4_K_S": 0.50, "Q4_K_M": 0.55,
     "Q5_0": 0.62, "Q5_1": 0.68, "Q5_K_S": 0.62, "Q5_K_M": 0.65,
     "Q6_K": 0.75, "Q8_0": 1.00, "F16": 2.00, "BF16": 2.00,
+    "MXFP4": 0.55, "FP8": 1.05, "AWQ": 0.55,
 }