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) |