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# Aktueller produktiver Referenzstand
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Stand: 22. August 2026. Dieses Dokument beschreibt die auf Athena installierte
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und geprüfte Docker-Referenz. Die verbindlichen Profilparameter stehen in
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`STANDARD_PROFILE_MATRIX.md`.
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## Hardware und Betriebssystem
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| Bereich | Referenz |
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| Betriebssystem | Debian 13 `trixie` |
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| Kernel | 6.12.101+deb13-amd64 |
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| CPU | AMD Ryzen 5 5600, 6 Kerne/12 Threads |
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| RAM | 48 GiB DDR4-2666 |
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| GPUs | NVIDIA GeForce RTX 5080, 16 GiB + RTX 3060, 12 GiB VRAM |
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| NVIDIA-Treiber | 610.57.04 |
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| System-SSD | Samsung 980 PRO 1 TB |
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| Daten-SSD | WD Blue SN580 1 TB, unter `/data` |
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Die früher verwendete Radeon RX 470 ist ausgebaut und gehört nicht zur
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Zielplattform.
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## Produktiver Text-Stack
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| Eigenschaft | Aktueller Wert |
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| Runtime | llama.cpp |
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| Repository | `https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git` |
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| Commit | `4df29be4f4c3673f428170fda944a5b19f743bb8` |
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| Compiler | GCC 14.2 |
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| Hauptdienst | jeweils ein Container `mike-ai-llama-<profil>` |
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| llama.cpp-Port | 8080, ausschließlich im internen Docker-Netz |
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| Client-Port | 8081 über den Router |
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| MCP-Konfiguration | getrennte Container unter `/opt/mike-ai/mcp-containers` |
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### Aktives Standardprofil
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- Qwen3.8-27B IQ4_XS Pure
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- Dateigröße: 14.534.384.640 Bytes
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- SHA256: `ea5a3c45d407f9b9e5d2c0d647f0ea600f486f6b86b92b56d0823ba073dae675`
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- Quelle: `jpetrina/Qwen3.8-27B-IQ4_XS-pure-GGUF`
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- Kontext 160.000
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- RTX 5080 + RTX 3060 im Verhältnis 90:10
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- Flash Attention
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- KV-Cache Q4_0 für K und V
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- MTP Draft, maximal drei Tokens
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- sechs Threads und sechs Batch-Threads
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- Batch 64, Micro-Batch 32
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- ein paralleler Slot
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- Jinja und automatisches Reasoning
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- Temperatur 0,2, Top-p 0,8, Top-k 20
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### Profile
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| Profil | Virtuelles Modell | Kontext | Besonderheit |
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|---|---|---:|---|
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| Fast | `qwen-fast` | 76.800 | IQ4-MIX, MTP2, Text auf RTX 5080, mmproj auf RTX 3060 |
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| Medium **(Standard)** | `qwen-medium` | 160.000 | IQ4_XS Pure, MTP3, beide GPUs 90:10, mmproj auf RTX 3060 |
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| Large | `qwen-large` | 192.000 | IQ4_XS Pure, MTP3, beide GPUs 86:14, mmproj auf RTX 3060 |
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| Ultra | `qwen-ultra` | 262.144 | IQ4_XS Pure, MTP2, beide GPUs 80:20, text-only; 68,2 Tok/s und 220K-Fülltest bestanden |
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## Router
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- Container: `mike-ai-router`
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- Port: 8081
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- Upstream: `llama-upstream:8080` im internen Inferenznetz
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- Commit des Plattform-Repositories: siehe jeweils aktuelles `main`
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- Umschaltung: `mike-ai-profile-controller` mit fester Container-Allowlist
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- Timeout für Profilwechsel und Requests: 600 Sekunden
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Der Router übernimmt:
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- OpenAI-kompatibles Chat-Proxying und Streaming
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- virtuelle Modelle und automatische Profilumschaltung
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- Tool Calls
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- direkte integrierte Vision in Fast, Medium und Large
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- FLUX-Hotswap zur Bildgenerierung
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- Whisper Speech-to-Text
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- XTTS Text-to-Speech (historische Referenz; Zielsystem verwendet Piper)
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- Zustands- und Modellendpunkte
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## Vision
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| Bereich | Referenz |
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| Text-/Visionmodell | jeweils aktives Qwen3.8-27B-Profil |
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| Projektor | BF16-mmproj |
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| Speicherort des Projektors | RTX 3060 (`MTMD_BACKEND_DEVICE=CUDA1`) |
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| Kontext | entspricht Fast/Medium/Large; Ultra ist bewusst text-only |
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Vision ist Bestandteil von Fast, Medium und Large. Der Router prüft Bildgröße und URL,
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leitet das Bild dann direkt weiter und führt keinen Modellwechsel mehr aus.
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## Bildgenerierung
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- Modell: FLUX.2 Klein 4B Distilled, Apache-2.0
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- Runtime: eigener PyTorch-2.11/CUDA-12.8-/Diffusers-0.40-Container
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- fest auf vier Schritte und Guidance 1,0 destilliert
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- Worker läuft ausschließlich auf der RTX 5080 und ist im Normalbetrieb gestoppt
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- der Controller beendet Qwen vor dem Job; Bildprompts bleiben im internen Netz
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- Worker wird nach jedem Job vollständig beendet
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- Qwen wird anschließend mit exakt dem vorherigen Profil wiederhergestellt
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- gemessene reine Bildgenerierung bei 1024 × 1024: 11,67 bis 14,59 Sekunden
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- gemessener kompletter Hot-Swap einschließlich Qwen-Wiederherstellung: etwa 31 Sekunden
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- OpenWebUI ist global auf den OpenAI-kompatiblen Router-Endpunkt, vier Schritte
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und 1024 × 1024 Pixel vorkonfiguriert
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- OpenWebUI zeigt aus Kompatibilitätsgründen den Alias `gpt-image-1`; tatsächlich
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rechnet ausschließlich das lokale FLUX.2-Klein-Modell, es fließen keine Daten
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an OpenAI
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- Bilder werden zwischen Router und OpenWebUI als eingebettete Base64-Daten
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übertragen. Dadurch bleibt OpenWebUIs SSRF-Schutz für private URLs aktiv,
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ohne die lokale Bildrückgabe zu blockieren
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## Sprache
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### Whisper
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- Modell: large-v3-turbo
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- lokale Standardsprache: Deutsch
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- CPU-Ausführung
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- acht Threads im produktiven Worker
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- Port 8084, nur localhost
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- ffmpeg für Eingabeumwandlung
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### XTTS
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Dieser Abschnitt beschreibt ausschließlich den alten Referenzhost. Im neuen
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Docker-Zielsystem ersetzt Piper (`de_DE-thorsten-high`) diesen Dienst.
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- Modell: Coqui XTTS-v2
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- CPU-only
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- Stimme: `claribel`
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- Deutsch und Englisch
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- Port 8085, auf dem alten Host noch im LAN gebunden
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- eigenes Python-3.11-Venv
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## Websuche
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- Docker Compose
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- SearXNG, per Digest gepinnt
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- TinySearch 0.5.1, per Digest gepinnt
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- TinySearch nur auf `127.0.0.1:8000`
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- lokale ONNX-Embeddings
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- kompakte Web-MCP-Fassade mit vier Werkzeugen
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- strukturierte API-Pfade für GitHub und Hugging Face
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## MCP-Referenz
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Aktuell existieren funktionale Adapter für:
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- Websuche
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- Home Assistant
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- Sonarr/Radarr
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- Unraid read-only
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- eigener Unraid-Administrationsserver
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Der frühere allgemeine Shell-MCP und doppelte, schreibende Werkzeuge gehören
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nicht zum Sicherheitsziel und werden nicht ungeprüft wiederhergestellt.
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## Bekannte Probleme des alten Hosts
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- Systempartition vollständig gefüllt
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- Datenpartition nahezu vollständig gefüllt
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- etwa 1,27 TB Modelle, darunter Duplikate
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- mehrere alte llama.cpp-Builds
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- RX-Dienste trotz ausgebauter Karte
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- aktivierte Benchmark-/Race-Dienste
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- alte systemd-Overrides und Sicherungskopien
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- unvollständiger großer Modelldownload
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- zu viele MCP-Werkzeuge gleichzeitig im Kontext
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Diese Punkte erklären den Neuaufbau, sind aber keine Bestandteile der neuen
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Plattform.
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Zusätzliche bekannte Sicherheitsabweichung: llama.cpp auf Port 8080 und XTTS
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auf Port 8085 sind im alten Zustand breiter gebunden als im Zielsystem. Beim
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Neuaufbau werden beide auf localhost begrenzt; Clients verwenden ausschließlich
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den Router auf Port 8081.
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