Hitonabi
970e04af30
- recipes.py: Juni-2026-Modelle (Qwen3-Coder-30B-A3B, Qwen3-8B/30B, Qwen2.5-VL-7B, Qwen3-4B); nur Repo gespeichert, GGUF-Datei wird beim Installieren dynamisch aufgeloest (_pick_gguf) + UPGRADES-Map fuer Phase 3. - cookbook: 'kein GGUF' neutral statt rot + GGUF-Erklaerung (infoDot); ctx-infoDot. - connect.js: 'Empfohlene Tools (Juni 2026)' (OpenCode/Cline/Continue) + MCP-Hinweis. - HF-Token in Einstellungen -> als HF_TOKEN an Downloads/Recipe-Install durchgereicht. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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4.9 KiB
Python
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Kuratierte Use-Case-„Setups" (Stacks) fuers Cookbook 2.0. Stand: Juni 2026.
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Daten, kein Code (KISS/SoC). Pro Modell nur Repo + Groesse/Quant — die konkrete GGUF-Datei wird
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beim Installieren dynamisch aus dem Repo aufgeloest (robust gegen Datei-Umbenennungen). Hardware-Fit
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+ optimaler Kontext kommen zur Laufzeit aus hw_math.
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# Aktuelle, lokal gut laufende GGUF-Repos (Juni 2026). Bevorzugt unsloth (zuverlaessige Quants).
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RECIPES = [
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{
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"id": "coding", "title": "Coden & Programmieren", "icon": "code",
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"desc": "Aktueller Top-Coder (MoE, nur 3B aktiv → schnell), ein flinker Helfer und Vision für Screenshots.",
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"models": [
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{"role": "coder", "name": "Qwen3-Coder 30B-A3B", "repo": "unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF",
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"params_b": 30, "quant": "Q4_K_M", "why": "Aktuelles Top-Coder-Modell — versteht große Codebasen, läuft dank MoE flott."},
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{"role": "coder-fast", "name": "Qwen3 8B", "repo": "unsloth/Qwen3-8B-GGUF",
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"params_b": 8, "quant": "Q4_K_M", "why": "Schneller Helfer für einfache Edits & Autovervollständigung."},
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{"role": "vision", "name": "Qwen2.5-VL 7B", "repo": "unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF",
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"params_b": 7, "quant": "Q4_K_M", "why": "Liest Screenshots & Fehlerbilder für die Analyse."},
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],
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},
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{
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"id": "vision", "title": "Bilder verstehen", "icon": "eye",
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"desc": "Ein multimodales Modell, das Bilder und Text gemeinsam versteht.",
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"models": [
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{"role": "vision", "name": "Qwen2.5-VL 7B", "repo": "unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF",
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"params_b": 7, "quant": "Q4_K_M", "why": "Beschreibt Bilder, liest Diagramme, analysiert Screenshots."},
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],
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},
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{
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"id": "chat", "title": "Allrounder & Chat", "icon": "compass",
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"desc": "Vielseitige Modelle für Alltag, Texte und Brainstorming.",
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"models": [
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{"role": "scout", "name": "Qwen3 8B", "repo": "unsloth/Qwen3-8B-GGUF",
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"params_b": 8, "quant": "Q4_K_M", "why": "Schneller, kluger Allrounder — guter Standard."},
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{"role": "scout-pro", "name": "Qwen3 30B-A3B", "repo": "unsloth/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-GGUF",
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"params_b": 30, "quant": "Q4_K_M", "why": "Mehr Tiefe (MoE), wenn die Antworten besser sein sollen."},
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],
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},
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{
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"id": "longdoc", "title": "Lange Dokumente", "icon": "file",
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"desc": "Großes Modell mit großem Kontext — für lange Texte, Verträge, Bücher.",
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"models": [
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{"role": "reader", "name": "Qwen3 30B-A3B", "repo": "unsloth/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-GGUF",
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"params_b": 30, "quant": "Q4_K_M", "why": "Starke Qualität bei großem Kontextfenster (auto-optimiert)."},
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],
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},
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{
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"id": "agents", "title": "Agenten & Tool-Use", "icon": "layers",
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"desc": "Modelle, die gut mit Werkzeugen/Funktionen umgehen — für autonome Agenten (MCP).",
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"models": [
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{"role": "agent", "name": "Qwen3 30B-A3B", "repo": "unsloth/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-GGUF",
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"params_b": 30, "quant": "Q4_K_M", "why": "Stark im Function-Calling und mehrstufigem Denken."},
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{"role": "agent-fast", "name": "Qwen3 8B", "repo": "unsloth/Qwen3-8B-GGUF",
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"params_b": 8, "quant": "Q4_K_M", "why": "Schneller Helfer für einfache Tool-Schritte."},
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],
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},
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{
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"id": "fast", "title": "Schnell & sparsam", "icon": "bolt",
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"desc": "Kleine, flinke Modelle — ideal bei wenig Speicher oder für schnelle Antworten.",
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"models": [
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{"role": "mini", "name": "Qwen3 4B", "repo": "Qwen/Qwen3-4B-GGUF",
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"params_b": 4, "quant": "Q4_K_M", "why": "Winzig & sehr schnell für einfache Aufgaben."},
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{"role": "scout", "name": "Qwen3 8B", "repo": "unsloth/Qwen3-8B-GGUF",
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"params_b": 8, "quant": "Q4_K_M", "why": "Etwas mehr Können, immer noch flott."},
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],
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},
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# Upgrade-Map (Phase 3.2): wenn der Nutzer ein „altes" Modell hat, schlagen wir das neue vor.
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UPGRADES = [
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{"match": ["qwen2.5-coder", "qwen2_5-coder"], "name": "Qwen3-Coder 30B-A3B",
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"repo": "unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF", "params_b": 30, "quant": "Q4_K_M",
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"why": "Nachfolger deines Coders: MoE mit nur 3B aktiven Parametern → schneller und stärker auf SWE-bench."},
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{"match": ["qwen2.5-7b", "qwen2_5-7b", "qwen2.5-instruct"], "name": "Qwen3 8B",
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"repo": "unsloth/Qwen3-8B-GGUF", "params_b": 8, "quant": "Q4_K_M",
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"why": "Neuere Generation deines Allrounders — besser im Reasoning und bei Tool-Use."},
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{"match": ["llama-3.2-11b-vision", "llama3.2", "llama-3.2-vision"], "name": "Qwen2.5-VL 7B",
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"repo": "unsloth/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-GGUF", "params_b": 7, "quant": "Q4_K_M",
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"why": "Modernes Vision-Modell — kleiner und meist treffsicherer beim Bildverständnis."},
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