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| // Modelos que puede cargar el proveedor ONNX (transformers.js, WebGPU/wasm). | |
| // | |
| // Registro, no un solo modelo: el usuario elige, y por defecto se autoelige el | |
| // mayor que entre en su máquina (ver pickLocalBrain en main.js). | |
| // | |
| // Límite práctico medido (ver coordinacion/ERRORES.md E-005): un ONNX de q4 | |
| // >~1 GB en disco revienta onnxruntime-web (OOM del heap wasm de 4 GB). Por eso | |
| // los ONNX de aquí son pequeños; los grandes (Gemma) van por LiteRT-LM. | |
| export const ONNX_MODELS = { | |
| 'elffuss-lm': { | |
| key: 'elffuss-lm', | |
| label: 'Elffuss LM (healed · LFM2.5-1.2B)', | |
| id: 'KikoCis/Elffuss-LM-1.2B-ONNX', // nuestro heal agéntico de LFM2.5 | |
| dtype: 'q4', // ¡NO q4f16! este modelo genera basura vía WebGPU con q4f16 | |
| approxMB: 850, | |
| selfHosted: false, | |
| basePath: '/models/', | |
| }, | |
| 'qwen3.5-0.8b': { | |
| key: 'qwen3.5-0.8b', | |
| label: 'Qwen3.5-0.8B (WebGPU)', | |
| id: 'onnx-community/Qwen3.5-0.8B-ONNX', // más nuevo que el 3-0.6B; verificado in-browser | |
| dtype: 'q4f16', // q4 peta con bad_alloc en este modelo; q4f16 genera limpio | |
| approxMB: 600, | |
| selfHosted: false, | |
| basePath: '/models/', | |
| reasoning: true, // Qwen3.5 híbrido con modo «thinking» (se limpia en onnx.js) | |
| }, | |
| }; | |
| // Modelo ONNX activo. `let` con export = binding vivo: onnx.js ve el cambio | |
| // cuando setOnnxModel() reasigna. Por defecto, el nuestro (compatibilidad). | |
| export let MODEL = ONNX_MODELS['elffuss-lm']; | |
| export function setOnnxModel(key) { | |
| if (ONNX_MODELS[key]) MODEL = ONNX_MODELS[key]; | |
| return MODEL; | |
| } | |
| // Los modelos EXTERNOS (OpenAI, Anthropic, Ollama local incl. Qwen3.8-27B, y el | |
| // servidor Ornith) son configuración avanzada opt-in → js/settings.js + | |
| // js/providers/api.js. Qwen3.8-27B NO cabe en el navegador; se usa por ahí. | |