Hitonabi
a2091b4f5f
Live gefunden (Zed-Start warf Lucys Hirn raus): llama-swap ignoriert unbekannte Group-Keys stillschweigend — der Verdrängungsschutz der brains-Gruppe war seit jeher wirkungslos. set_group() schreibt jetzt beide Keys (persistent für llama-swap, persist für MC2-API/UI), budget.py rechnet die echte Ko-Residenz (on-demand reserviert das Warm-Set statt 0), Warn-Texte beschreiben Überlauf statt Verdrängung. Box-Config live gefixt + verifiziert: Coder und Qwen3.6 gleichzeitig ready. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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4.4 KiB
YAML
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4.4 KiB
YAML
# Auto-generiert von provision.sh - per Mission Control erweiterbar
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healthCheckTimeout: 300
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globalTTL: 0
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models:
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Qwen3.6-35B-A3B:
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# parallel 2 + c 131072: 2 Slots à 65k (Slot 2 = Mem0-Lern-Extraktion, blockiert Voice-Turns
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# nicht mehr); KV Q8_0 macht das speicherneutral zu vorher (65k f16). Bench 2026-07-02:
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# Q8_0 kostet 0 t/s, MTP n-max 3 = +26% vs. ohne Spec.
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cmd: |
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llama-server -m /srv/models/Qwen3.6-35B-A3B-MTP-GGUF/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --parallel 2 -cram 16384 -ctk q8_0 -ctv q8_0 --spec-type draft-mtp --spec-draft-n-max 3
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ttl: 0
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aliases:
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- hermes
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- fast
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# context = nutzbarer Kontext PRO REQUEST (c geteilt durch parallel-Slots).
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capabilities:
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in: [text]
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out: [text]
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tools: true
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context: 65536
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Qwen3.5-122B-A10B:
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cmd: |
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llama-server -m /srv/models/Qwen3.5-122B-A10B-GGUF/Q4_K_M/Qwen3.5-122B-A10B-Q4_K_M-00001-of-00003.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 32768 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --cache-reuse 256 -cram 16384
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ttl: 600
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aliases:
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- heavy
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capabilities:
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in: [text]
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out: [text]
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tools: true
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context: 32768
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Qwen3-Coder-Next:
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cmd: |
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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
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ttl: 600
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aliases:
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- coder
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capabilities:
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in: [text]
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out: [text]
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tools: true
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context: 131072
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Qwen3-VL-8B-Instruct:
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cmd: |
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llama-server -m /srv/models/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF/Qwen3VL-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 32768 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/Qwen3-VL-8B-Instruct-GGUF/mmproj-Qwen3VL-8B-Instruct-F16.gguf --jinja
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ttl: 300
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aliases:
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- vision
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capabilities:
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in: [text, image]
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out: [text]
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context: 32768
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Qwen3-Embedding-0.6B:
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cmd: |
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llama-server -m /srv/models/Qwen3-Embedding-0.6B-GGUF/Qwen3-Embedding-0.6B-Q8_0.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} --embedding --pooling last -ngl 999 -fa on --no-mmap -c 8192
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ttl: 0
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aliases:
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- embed
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Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct:
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cmd: |
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llama-server -m /srv/models/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-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
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ttl: 300
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aliases:
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- coder-lite
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capabilities:
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in: [text]
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out: [text]
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tools: true
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context: 131072
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gpt-oss-120b:
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# heavy-Kandidat (Bench 02.07.: tg 54-55 t/s vs. Qwen3.5-122B 23,5 t/s = 2,3x, 60 statt
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# 73 GB). Noch OHNE heavy-Alias — erst Qualitaets-Check (deutsch/Reasoning), dann Entscheid.
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cmd: |
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llama-server -m /srv/models/gpt-oss-120b-GGUF/gpt-oss-120b-mxfp4-00001-of-00003.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 32768 -ngl 999 -fa on --no-mmap --jinja --cache-reuse 256 -cram 16384
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ttl: 600
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capabilities:
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in: [text]
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out: [text]
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tools: true
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context: 32768
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Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct:
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# vision-Upgrade-Kandidat (Bench 02.07.: tg 90-92 t/s, MoE 3B aktiv, stark auf GUI-Benchmarks).
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# Noch OHNE vision-Alias — erst Screenshot-Qualitaets-Check, dann Entscheid (brains-Budget!).
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cmd: |
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llama-server -m /srv/models/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-GGUF/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 32768 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct-GGUF/mmproj-F16.gguf --jinja
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ttl: 300
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capabilities:
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in: [text, image]
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out: [text]
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context: 32768
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GLM-4.6V-Flash:
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cmd: |
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llama-server -m /srv/models/GLM-4.6V-Flash-GGUF/GLM-4.6V-Flash-Q4_K_M.gguf --host 127.0.0.1 --port ${PORT} -c 131072 -ngl 999 -fa on --no-mmap --mmproj /srv/models/GLM-4.6V-Flash-GGUF/mmproj-BF16.gguf --jinja
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ttl: 300
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aliases:
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- scout
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capabilities:
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in: [text, image]
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out: [text]
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tools: true
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context: 131072
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groups:
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brains:
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swap: false
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# llama-swap versteht NUR `persistent` (Verdrängungsschutz); `persist` ist der
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# MC2-interne Lese-Key (API/UI) und wird von llama-swap ignoriert. Beide pflegen!
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persist: true
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persistent: true
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members:
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- Qwen3-Embedding-0.6B
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- Qwen3-VL-8B-Instruct
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- Qwen3.6-35B-A3B
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