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>
- discover.rank_runnable: rankt jetzt fit-level > params_b(desc) > downloads -> fuer die
128GB-Box wird das faehigste passende (MoE-)Modell empfohlen statt kleiner Populaer-Modelle.
Top-4-Anzeige nutzt dasselbe Ranking.
- maintenance.model_upgrades: schlaegt KEIN Downgrade mehr vor (rec.params_b >= installiert*0.95).
Behebt: fast 35B-A3B -> 4B wurde faelschlich als Upgrade angeboten.
- Frontend: Rollen-Farb-Mapping zentralisiert in ModelBadges (ROLE_TONE/roleTone);
Cockpit/RolesCard/ActiveModelsCard nutzen es statt eigener Duplikate.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Hitonabi