# Erweiterte Parameter im Modell

Wenn du ein Modell bearbeitest, gibt es unten **erweiterte Parameter**. Diese gelten für das **gesamte Modell** und bleiben nach dem Speichern bestehen.

## Alle Parameter

| Parameter | Bedeutung |
|---|---|
| **Stream-Delta-Chunk-Größe** | Wie fein Text beim Streaming ankommt |
| **Funktionsaufruf** | Wie das Modell Tool-Nutzung behandelt |
| **Reasoning Tags** | Spezielle Markierungen für Reasoning-Modelle |
| **Seed** | Macht Ausgaben reproduzierbarer |
| **Stoppsequenz** | Stoppt die Antwort bei einem bestimmten Textmuster |
| **Temperatur** | Mehr oder weniger Kreativität |
| **Reasoning Effort** | Wie viel Denkaufwand das Modell einsetzt |
| **logit_bias** | Bevorzugt oder unterdrückt bestimmte Tokens |
| **max_tokens** | Maximale Antwortlänge |
| **top_k** | Auswahl nur aus den wahrscheinlichsten Tokens |
| **top_p** | Auswahl nach Wahrscheinlichkeitsmasse |
| **min_p** | Sehr unwahrscheinliche Tokens werden stärker ausgefiltert |
| **frequency_penalty** | Verringert Wortwiederholungen |
| **presence_penalty** | Fördert neue Begriffe |
| **mirostat** | Hält Ausgabe auf kontrolliertem Kreativitätsniveau |
| **mirostat_eta** | Wie schnell Mirostat reagiert |
| **mirostat_tau** | Zielwert für Mirostat |
| **repeat_last_n** | Wie weit zurück auf Wiederholungen geprüft wird |
| **tfs_z** | Filterung seltener Token-Ausreißer |
| **repeat_penalty** | Bestraft Wiederholungen allgemein |
| **use_mmap** | Lädt Modelldaten speicherschonender |
| **use_mlock** | Hält Modelldaten eher im RAM |

## Praktische Faustregel

**Standard lassen**, wenn du einfach ein stabiles Modell willst.

**Gezielt anpassen**, wenn du einen klaren Grund hast:
- Niedrigere **Temperatur** → zuverlässigere Antworten
- Höheres **max_tokens** → längere Antworten
- **Seed** setzen → wiederholbare Tests

## Weitere Felder

| Feld | Bedeutung |
|---|---|
| **TTS Stimme** | Feste Vorlesestimme für dieses Modell |
| **JSON-Vorschau** | Rohkonfiguration als JSON (für Kontrolle oder Export) |