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>
Hitonabi
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