Document profile-wide GSQ-RCO A-B test

docs/GSQ_RCO_BETA1_20260904.md

@@ -63,3 +63,48 @@ frei. Ein realer Bildtest beschrieb Motiv und sichtbaren Text korrekt. Das
 Profil war anschließend gesund. Die frühere IQ3_XXS-GGUF wurde erst nach diesen
 Prüfungen entfernt; die JSON-Ergebnisse liegen auf Athena unter
 `/data/model-benchmarks/gsq-rco-iq3s-ab-20260908/`.
+
+## Profilweiter A/B-Härtetest am 08.09.2026
+
+Ein zweiter Test verglich GSQ-RCO IQ3_S mit den jeweils heute verwendeten
+Q4-Modellen unter den echten Kontext-, GPU-, MTP- und Batch-Einstellungen der
+Profile. Medium und Large luden dabei auch den Vision-Projektor auf der RTX
+3060; der dort bereits laufende TTS-Dienst blieb unangetastet. Alle acht
+Varianten fanden drei synthetische Nadeln bei 70 Prozent des jeweiligen
+Kontextfensters.
+
+| Profil | Q4 kurzer Prefill | IQ3_S kurzer Prefill | Delta | Q4 Decode | IQ3_S Decode | Delta | Q4 Lang-Prefill | IQ3_S Lang-Prefill | Delta | Q4 Lang-Decode | IQ3_S Lang-Decode | Delta |
+|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
+| Fast 76,8K | 938,2 | 860,5 | -8,3 % | 115,3 | 109,2 | -5,2 % | 816,7 | 757,4 | -7,3 % | 74,7 | 76,4 | +2,3 % |
+| Medium 160K | 1.449,7 | 1.342,3 | -7,4 % | 104,0 | 86,9 | -16,5 % | 948,3 | 897,3 | -5,4 % | 56,3 | 48,9 | -13,1 % |
+| Large 192K | 1.456,5 | 1.342,6 | -7,8 % | 104,3 | 86,9 | -16,7 % | 849,5 | 808,9 | -4,8 % | 52,2 | 45,5 | -12,8 % |
+| Ultra 262K | 1.728,3 | 1.288,2 | -25,5 % | 83,8 | 73,5 | -12,3 % | 808,2 | 677,8 | -16,1 % | 33,3 | 32,0 | -4,0 % |
+
+Alle Geschwindigkeiten sind Token/s. `Fast` vergleicht das produktive
+IQ4-MIX mit IQ3_S; die übrigen Profile vergleichen IQ4_XS Pure mit IQ3_S.
+Die langen Prompts enthielten rund 53,8K, 112K, 134,5K beziehungsweise 183,6K
+synthetische Token.
+
+Der komplexere Qualitätstest bestand aus neun deutschsprachigen Aufgaben zu
+Logik, evidenzgebundener Diagnose, nebenläufigem Python, Kapazitätsplanung,
+Prompt-Injection, Laufzeit- gegenüber Konfigurationszustand und sicherem
+Adminverhalten sowie einem nativen Tool-Call. Acht Aufgaben waren inhaltlich
+gleichwertig; beide Modelle hatten beim nebenläufigen Python-Code denselben
+subtilen Restfehler. Bei der Kapazitätsplanung ermittelten beide intern korrekt,
+dass die Migration unmöglich ist. Beide erreichten jedoch das 4K-Ausgabelimit:
+Q4 gab die Schlussfolgerung und fast den ganzen Beweis sichtbar aus, IQ3_S
+verbrauchte das Limit vollständig im Reasoning und lieferte keinen sichtbaren
+Antworttext. Beide nativen Tool-Calls waren korrekt.
+
+Über alle neun Aufgaben benötigte Q4 223,0 Sekunden und IQ3_S 278,9 Sekunden;
+IQ3_S war damit 25,0 Prozent länger beschäftigt. Zusammen mit der überwiegend
+niedrigeren Inferenzgeschwindigkeit ist kein profilweiter Vorteil belegt.
+
+Entscheidung: Die produktiven Q4-Profile werden nicht durch IQ3_S ersetzt und
+es werden keine vollständigen Q3-Doppelprofile angelegt. `beta1` bleibt als
+gezielter 112K-Versuch erhalten: Dort passt das gesamte Textmodell auf die RTX
+5080, während der Projektor auf der RTX 3060 liegt. Dieser besondere
+Platzierungsvorteil gilt nicht automatisch für die größeren Profile.
+
+Die vollständigen JSON-Ergebnisse liegen auf Athena unter
+`/data/model-benchmarks/gsq-rco-iq3s-ab-v2-20260908/`.

experiments/gsq-rco-iq3s-ab-v2/README.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+# GSQ-RCO IQ3_S profile A/B test
+
+`run-case.sh` starts one isolated llama.cpp test container for either the
+current Q4 reference or GSQ-RCO IQ3_S. It refuses to start while a production
+LLM container is running. Context, GPU split, vision projector, MTP depth and
+batch sizes are explicit command-line arguments so every candidate can use the
+same settings as its corresponding production profile.
+
+The 2026-09-08 run used the existing dependency-free benchmark programs:
+
+- `experiments/dirk-qwen38/bench-case.py`
+- `experiments/dirk-qwen38/quality-ab.py`
+- `dev/QWEN38-FINAL-ACCEPTANCE-v1.json`
+
+Results are retained on Athena in
+`/data/model-benchmarks/gsq-rco-iq3s-ab-v2-20260908/`. The conclusions and
+aggregate measurements are documented in
+`docs/GSQ_RCO_BETA1_20260904.md`.

experiments/gsq-rco-iq3s-ab-v2/run-case.sh

@@ -0,0 +1,130 @@
+#!/usr/bin/env bash
+set -Eeuo pipefail
+
+MODEL=${1:-}
+CONTEXT=${2:-}
+SPLIT=${3:-}
+VISION=${4:-no}
+MTP=${5:-3}
+BATCH=${6:-2048}
+UBATCH=${7:-128}
+
+case "$MODEL" in
+  q4-pure)
+    MODEL_FILE=/models/qwen3.8-27b-iq4-xs-pure/qwen3.8-27b-IQ4_XS-pure.gguf
+    ;;
+  q4-mix)
+    MODEL_FILE=/models/qwen3.8-27b-iq4-mix/Qwen3.8-27B-IQ4-MIX.gguf
+    ;;
+  iq3s)
+    MODEL_FILE=/models/qwen3.8-27b-gsq-rco-iq3s/Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S-mtp.gguf
+    ;;
+  *)
+    echo "Usage: $0 {q4-pure|q4-mix|iq3s} CONTEXT {none|PERCENT,PERCENT} {yes|no}" >&2
+    exit 2
+    ;;
+esac
+
+[[ $CONTEXT =~ ^[0-9]+$ ]] || { echo "Invalid context" >&2; exit 2; }
+[[ $SPLIT == none || $SPLIT =~ ^[0-9]+,[0-9]+$ ]] || { echo "Invalid split" >&2; exit 2; }
+[[ $VISION == yes || $VISION == no ]] || { echo "Invalid vision setting" >&2; exit 2; }
+[[ $MTP =~ ^[0-9]+$ ]] || { echo "Invalid MTP setting" >&2; exit 2; }
+[[ $BATCH =~ ^[0-9]+$ ]] || { echo "Invalid batch setting" >&2; exit 2; }
+[[ $UBATCH =~ ^[0-9]+$ ]] || { echo "Invalid ubatch setting" >&2; exit 2; }
+
+NAME=mike-ai-llama-gsq-v2
+IMAGE=${LLAMA_IMAGE:-mike-ai/llama.cpp:local}
+
+if docker ps --format '{{.Names}}' | grep -qx "$NAME"; then
+  echo "A/B container already running" >&2
+  exit 1
+fi
+
+mapfile -t blockers < <(
+  docker ps --format '{{.Names}}' |
+    grep -E '^mike-ai-llama-' |
+    grep -vE '^mike-ai-llama-dashboard$' || true
+)
+if ((${#blockers[@]})); then
+  printf 'Production model still running: %s\n' "${blockers[*]}" >&2
+  exit 1
+fi
+
+args=(
+  --model "$MODEL_FILE"
+  --alias benchmark
+  --ctx-size "$CONTEXT"
+  --flash-attn on
+  --cache-type-k q4_0
+  --cache-type-v q4_0
+  --cache-prompt
+  --cache-reuse 256
+  --cache-ram 8192
+  --threads 6
+  --threads-batch 6
+  --batch-size "$BATCH"
+  --ubatch-size "$UBATCH"
+  --parallel 1
+  --kv-unified
+  --jinja
+  --reasoning auto
+  --reasoning-preserve
+  --host 127.0.0.1
+  --port 5005
+  --metrics
+  --fit off
+  --n-gpu-layers all
+  --no-mmap
+  --no-ui
+  --temperature 0.2
+  --top-p 0.8
+  --top-k 20
+  --spec-type draft-mtp
+  --spec-draft-n-max "$MTP"
+  --spec-draft-type-k f16
+  --spec-draft-type-v f16
+)
+
+env_args=()
+if [[ $VISION == yes ]]; then
+  env_args=(-e MTMD_BACKEND_DEVICE=CUDA1)
+  args+=(--mmproj /models/qwen/mmproj-BF16.gguf --mmproj-device CUDA1)
+fi
+
+if [[ $SPLIT == none ]]; then
+  args+=(--device CUDA0 --main-gpu 0 --split-mode none)
+else
+  args+=(--device CUDA0,CUDA1 --main-gpu 0 --split-mode layer --tensor-split "$SPLIT")
+fi
+
+docker run -d \
+  --name "$NAME" \
+  --gpus all \
+  --network host \
+  --read-only \
+  --tmpfs /tmp:rw,noexec,nosuid,nodev,size=256m \
+  --security-opt no-new-privileges:true \
+  --cap-drop ALL \
+  --pids-limit 1024 \
+  --log-opt max-size=20m \
+  --log-opt max-file=2 \
+  -v /data/models:/models:ro \
+  "${env_args[@]}" \
+  --label mike-ai.experiment=gsq-rco-iq3s-ab-v2 \
+  "$IMAGE" "${args[@]}"
+
+deadline=$((SECONDS + 900))
+until curl -fsS --max-time 3 http://127.0.0.1:5005/health >/dev/null; do
+  if [[ $(docker inspect -f '{{.State.Running}}' "$NAME" 2>/dev/null || true) != true ]]; then
+    docker logs --tail 100 "$NAME" >&2 || true
+    exit 1
+  fi
+  if ((SECONDS >= deadline)); then
+    docker logs --tail 100 "$NAME" >&2 || true
+    exit 1
+  fi
+  sleep 2
+done
+
+curl -fsS http://127.0.0.1:5005/props
+printf '\nReady: %s, context %s, split %s, vision %s\n' "$MODEL" "$CONTEXT" "$SPLIT" "$VISION"