{
  "_hinweis": "Merkliste des Modell-Radars (backend/services/radar.py). Einträge hier werden vor den Funden der Hugging-Face-Entdeckung getestet, in dieser Reihenfolge. Felder: name, rolle (hirn|coder), repo, quant (Standard Q4_K_M), eng (true = passt nur knapp neben das Warm-Set), notiz (erscheint in der Begründung), ueberspringen (Grund; Eintrag wird nicht getestet), optional draft {repo, datei, typ, n_max} und flags (zusätzliche llama-server-Flags). Getestet wird nur, was ein mmproj hat und neben das Warm-Set passt (27 GB + Kandidat inkl. KV-Cache <= 115 GB).",
  "kandidaten": [
    {
      "name": "Ornith-1.5-35B-A3B",
      "rolle": "hirn",
      "repo": "ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B-GGUF",
      "quant": "Q4_K_M",
      "notiz": "MoE mit 3B aktiven Parametern (Architektur qwen35moe), mmproj im Repo."
    },
    {
      "name": "Qwen3.8-Flash-Next",
      "rolle": "coder",
      "repo": "unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF",
      "quant": "UD-IQ3_XXS",
      "eng": true,
      "notiz": "UD-IQ3_XXS ist ca. 82 GB groß und passt nur knapp neben das Warm-Set (UD-IQ4_XS mit 94 GB passt nicht)."
    },
    {
      "name": "K2-Horizon-MoVA-36B-A4B",
      "rolle": "hirn",
      "repo": "IFM/K2-Horizon-MoVA-36B-A4B-GGUF",
      "quant": "Q4_K_M",
      "ueberspringen": "läuft noch nicht im offiziellen llama.cpp."
    }
  ]
}