Zalohovani vsech podstatnych souboru
This commit is contained in:
lachtan
161
knowledge/models.md
Normal file
161
knowledge/models.md
Normal file
@@ -0,0 +1,161 @@
|
||||
# Modely — fakta a naměřené hodnoty
|
||||
|
||||
Co je o dostupných modelech ověřeno a změřeno. **Žádná doporučení** — rozhodnutí, co
|
||||
použít, je na tobě. Mezi presety přepínáš v chatu příkazem `/model <preset>`.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Nakonfigurované presety (`/model`)
|
||||
|
||||
Zdroj: `~/.nanobot/config.json` → `model_presets` (stav k 2026-06-07). Všechny mají
|
||||
`maxTokens = 16384`, `temperature = 0.1`.
|
||||
|
||||
| Preset | Provider | Model id | Kontext | Vstup |
|
||||
|---|---|---|---|---|
|
||||
| `glm-5.1` *(default)* | ollama (cloud) | `glm-5.1:cloud` | 196 608 | **čistě textový** |
|
||||
| `minimax-m3` | ollama (cloud) | `minimax-m3:cloud` | 1 048 576 | multimodální |
|
||||
| `kimi-k2.6` | ollama (cloud) | `kimi-k2.6:cloud` | 262 144 | multimodální |
|
||||
| `sonnet` | openrouter | `anthropic/claude-sonnet-4.6` | 256 000 | multimodální |
|
||||
| `haiku` | openrouter | `anthropic/claude-haiku-4.5` | 200 000 | multimodální |
|
||||
| `gemini-flash` | gemini | `gemini-3.5-flash` | 256 000 | multimodální |
|
||||
| `gemini-flash-lite` | openrouter | `google/gemini-3.1-flash-lite` | 256 000 | multimodální |
|
||||
|
||||
Multimodalita GLM/M3/Kimi je z porovnání níž (GLM-5.1 nepřijímá obrázky/sken/video);
|
||||
Claude a Gemini přijímají obrázky dle vendor dokumentace.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Rychlost — přímé měření na Ollama Cloud (2026-06-07)
|
||||
|
||||
Měřeno proti Ollamě na `nvidia.hell` (stejný endpoint jako agent), streaming
|
||||
`/api/chat`, identický prompt, 3 běhy/model. `:cloud` modely nevracejí sub-durations,
|
||||
takže tok/s měřeno přes streaming (TTFT = čas 1. content chunku). **Tohle je to, co
|
||||
reálně dostaneš** (na rozdíl od native-class čísel od Artificial Analysis níž).
|
||||
|
||||
| Model | TTFT (medián) | Total wall (medián) | Out tok | End-to-end průtok |
|
||||
|---|---|---|---|---|
|
||||
| `glm-5.1` | ~5,9 s | ~7,5 s | 1200–1730 | **~198 tok/s** |
|
||||
| `minimax-m3` | ~6,8 s | ~10,8 s | 420–460 | **~40 tok/s** |
|
||||
|
||||
`minimax-m3` je o cca **50 % pomalejší v celkové době, i přes 3–4× MÉNĚ vygenerovaných
|
||||
tokenů**. TTFT mají srovnatelný (start není problém). Čistá generace m3 je ~95–120 tok/s
|
||||
(streamuje plynule), ale end-to-end průtok glm je ~5× vyšší. Pozn.: „1300 tok/s" u glm
|
||||
z post-TTFT okna nebrat doslovně — cloud buffer flushne dávku, proto se měří `out/total`.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Profil rychlosti a verbozity — Artificial Analysis (nezávislé)
|
||||
|
||||
Native-class profil (na optimální infře, ne na našem Ollama Cloud endpointu — reálnou
|
||||
latenci viz měření výš). Wall-clock per turn ≈ vygenerované tokeny ÷ tok/s, takže
|
||||
verbozita zdržuje stejně jako nízká propustnost.
|
||||
|
||||
| Model | Intelligence Index | Output speed | Verbozita (tok na II) | TTFT | AA verdikt |
|
||||
|---|---|---|---|---|---|
|
||||
| GLM-5.1 | 51 | ~62 t/s | nižší | ~1,6 s | faster than average |
|
||||
| MiniMax M3 | 55 | ~40 t/s | 91M (průměr 29M) | ~2,3–2,5 s | notably slow + very verbose |
|
||||
| Kimi K2.6 | 54 | ~44 t/s | 170M (průměr 43M) | ~2,2–3,0 s | notably slow + very verbose |
|
||||
|
||||
M3 i Kimi sdílejí slow+verbose profil; vyšší Intelligence Index se v interaktivní
|
||||
smyčce může utopit v latenci.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Schopnosti — kde se modely liší (GLM-5.1 vs M3 vs Kimi K2.6)
|
||||
|
||||
Některé rozdíly jsou capability cliff (GLM to neumí vůbec), jiné jen rozdíl míry.
|
||||
|
||||
**Capability cliffs (GLM-5.1 nemá):**
|
||||
|
||||
- **Multimodální vstup** (M3 i Kimi): obrázky, screenshoty, video, naskenované
|
||||
dokumenty. GLM-5.1 je čistě textový.
|
||||
- **Porozumění dokumentům** (M3): OmniDocBench 91,6 % — nejvyšší v porovnání, nad Opus
|
||||
4.7 (89,3 %). *(vendor číslo)*
|
||||
|
||||
**Rozdíl míry (M3/Kimi měřitelně lepší):**
|
||||
|
||||
- **Tvrdé znalosti / expert reasoning** (Kimi): HLE 52,3 % vs GLM 34,7 %.
|
||||
- **Kódování / agentní složitost** (Kimi): kódování ø 72 vs 60,9; agentní ø 73,1 vs
|
||||
65,3. *(BenchLM, semi-nezávislý agregát)*
|
||||
- **Dlouhý kontext v jednom průchodu**: M3 1M, Kimi 256K, GLM 200K.
|
||||
- **Long-horizon agentní stabilita** (Kimi): 4000+ tool callů přes 13 h, swarm až 300
|
||||
sub-agentů.
|
||||
|
||||
**Kde vede GLM-5.1:**
|
||||
|
||||
- **Code Arena Elo 1530** — nezávislý head-to-head signál developer-preference (3. na
|
||||
světě v agentním web devu).
|
||||
- Čistší MIT licence, levnější vstupní cena než Kimi.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Caveaty k číslům
|
||||
|
||||
- **Vendor vs produkce:** Kili Technology zdokumentoval ~37% propad mezi lab benchmark
|
||||
skóre a reálným nasazením. Benchmark měří schopnost, produkce spolehlivost.
|
||||
- **Vendor benchmarky** (SWE-Bench, Terminal-Bench, OmniDocBench…) běží na vlastní infře
|
||||
vendora s jeho scaffoldingem; nejsou napříč vendory přímo srovnatelné. Nejdůvěryhodnější
|
||||
jsou nezávislé: AA Intelligence Index a Code Arena Elo.
|
||||
- **Ollama Cloud:** předplatné povoluje max 3 paralelní dotazy. Žádný rychlý provider
|
||||
(Fireworks/Cerebras/…) k dispozici, takže u ollama presetů platí native-class rychlost.
|
||||
- **Prompt caching** zapíná nanobot jen pro `openrouter`, `anthropic`, `bedrock`. `ollama`
|
||||
a `gemini` cache nedostávají — ollama presety (`glm-5.1`, `minimax-m3`, `kimi-k2.6`)
|
||||
tedy žádné cache breakpointy.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Kontextová okna
|
||||
|
||||
Nanobot má hardcoded default `context_window_tokens = 65 536`; pokud preset hodnotu
|
||||
nepřepíše, jede model na 65k bez ohledu na to, co umí. Presety výš mají nastavené reálné
|
||||
limity. U `:cloud` modelů hostí kontext Ollama cloud (nežere lokální RAM). Vyšší okno
|
||||
znamená méně častou konsolidaci paměti, ale „lost in the middle" propad je výraznější u
|
||||
slabších MoE modelů než u špičkových.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Appendix: měření z MiniLoop (jiný kontext — NE agent presety)
|
||||
|
||||
Tahle čísla jsou ze samostatného `.NET` PoC parseru `/remind add` (text→JSON,
|
||||
`src/MiniLoop/`), ne z agenta. Modely jako `mistral-small` nejsou nakonfigurované jako
|
||||
presety — jsou tu jen jako naměřená fakta. Měřeno 2026-06-03, prompt-only parse, 17 párů.
|
||||
|
||||
**Ollama + OpenRouter, gate=3 na ollama (kvóta 3 paralelní dotazy):**
|
||||
|
||||
| Model | Provider | Úspěšnost | Wall median / avg | Tok in / out |
|
||||
|---|---|---|---|---|
|
||||
| glm-5.1 | ollama | 17/17 | 1690 / 1927 ms | 21118 / 2896 |
|
||||
| deepseek-v4-flash | ollama | 17/17 | 4894 / 6118 ms | 21654 / 3487 |
|
||||
| minimax-m2.7 | ollama | 17/17 | 4815 / 4604 ms | 21969 / 2317 |
|
||||
| claude-haiku-4.5 | openrouter | 16/17* | 1064 / 1135 ms | 23668 / 691 |
|
||||
| gpt-5.4-nano | openrouter | 17/17 | 3034 / 4003 ms | 20987 / 553 |
|
||||
|
||||
**Levné / OSS modely z OpenRouteru** (cena $/M tok in/out):
|
||||
|
||||
| Model | Cena | Úspěšnost | Wall median / avg | out tok |
|
||||
|---|---|---|---|---|
|
||||
| `mistralai/mistral-small-3.2-24b-instruct` | 0.075/0.20 | 17/17 | **934 / 1050 ms** | 610 |
|
||||
| `google/gemma-3-27b-it` | 0.08/0.16 | 17/17 | 1413 / 1611 ms | 608 |
|
||||
| `z-ai/glm-4-32b` | 0.10/0.10 | 16/17* | 1905 / 2072 ms | 519 |
|
||||
| `qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507` | 0.043/0.17 | 16/17* | 1991 / 1866 ms | 588 |
|
||||
| `openai/gpt-oss-120b` | levný | 16/17 | 7238 / 12164 ms | 3769 |
|
||||
|
||||
**Malé ollama modely** (`:cloud`):
|
||||
|
||||
| Model | Úspěšnost | Wall median / avg | out tok |
|
||||
|---|---|---|---|
|
||||
| `ministral-3:8b-cloud` | 15/17 | 1043 / 1169 ms | 653 |
|
||||
| `nemotron-3-nano:30b-cloud` | 16/17 | 2015 / 2277 ms | 7805 |
|
||||
|
||||
\* část „FAILů" jsou false negatives ve striktním porovnání (slovosled), ne chyby modelu.
|
||||
|
||||
Klíčová pozorování z MiniLoop: **reasoning/thinking režim = pomalé + drahé na out tokeny**
|
||||
(deepseek/minimax/gpt-oss/nemotron-nano generují násobně víc tokenů → násobně delší wall);
|
||||
přímé parsery (haiku, gpt-nano, mistral-small) jsou rychlé. Hrdlo souběhu na ollama je
|
||||
kvóta 3 paralelních dotazů, ne výpočet.
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
*Zdroje: rychlostní/inteligenční čísla Artificial Analysis (nezávislé); capability čísla
|
||||
mix nezávislých (BenchLM, AA) a vendor dat (označeno); přímá měření na `nvidia.hell`.
|
||||
Stav k červnu 2026.*
|
||||
Reference in New Issue
Block a user