Christoph SchwörerandClaude Opus 5
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Der TensorX-Wrapper wird providerneutral: opencode-tensorx-adapter.py heisst
jetzt opencode-adapter.py und waehlt ueber --provider {tensorx,lmstudio}
Gateway und Modellvorlage. Der TensorX-Pfad bleibt unveraendert; die vier
bestehenden Regressionstests laufen durch.
Neu fuer den lokalen Betrieb:
- opencode-lmstudio.json fuer google/gemma-4-e4b und qwen/qwen3.8-27b
- Preflight ueber /api/v0/models: Servererreichbarkeit, Modellverfuegbarkeit,
tool_use-Faehigkeit, geladenes Kontextfenster (--min-context, Standard 32768)
und genau eine geladene Instanz; --lmstudio-autoload stellt das selbst her
- local_runtime in RawResult.json (Quantisierung, Architektur, Runtime,
lms-Version, Instanzbezeichner, Kontextfenster) fuer Kap. 4.3
- effort_applied, da der lokale Endpunkt keinen Thinking-Level annimmt
Drei Befunde aus der Inbetriebnahme, alle im Adapter abgefangen: LM Studio
laedt standardmaessig nur 8192 Kontexttokens; ein erneutes lms load erzeugt
eine zweite Instanz und macht das Routing mehrdeutig; Effort ist lokal
wirkungslos. Dazu zwei Korrekturen am gemeinsamen Pfad (Abbruchgrund nur
einmal in errors, saubere lms-Versionskennung).
Enthaelt ausserdem die bislang nicht committeten Laeufe der Iterationen 8
und 9 sowie Versuch 2 (Iterationen 1 bis 3). Der laufende Lauf unter
Iteration 10 ist bewusst nicht enthalten.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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654 B
JSON
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654 B
JSON
{
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"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
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"provider": {
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"lmstudio": {
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"npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
|
|
"name": "LM Studio (lokal)",
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|
"options": {
|
|
"baseURL": "http://localhost:1234/v1",
|
|
"apiKey": "lm-studio"
|
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},
|
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"models": {
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"google/gemma-4-e4b": {
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|
"name": "Gemma 4 E4B (lokal)",
|
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"limit": {
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"context": 131072,
|
|
"output": 32768
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}
|
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},
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"qwen/qwen3.8-27b": {
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|
"name": "Qwen 3.8 27B (lokal)",
|
|
"limit": {
|
|
"context": 262144,
|
|
"output": 32768
|
|
}
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}
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}
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}
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}
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}
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