amersacirovic/ openamer-max-pro

1 11 hours ago

24,00B · 13,4 GB · 43/45 (95,6 %) · ehrlich: ein Punkt unter Desktop 

ollama run amersacirovic/openamer-max-pro

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openamer-max-pro:latest

14GB · 32K context window · Text · 11 hours ago

Readme

OpenAmer-Max-Pro — 24B, vierte Stufe nach der Desktop-Stufe in der Größentreppe

Die fünfte Stufe der OpenAmer-Max-Familie. 24 B Parameter, Q4_K_M, 13,4 GB. Läuft auf einem Rechner mit 16 GB freiem Speicher plus RAM — lokal, ohne Konto, ohne Cloud.

Diese Stufe ist die erste, bei der Größe nicht mehr automatisch Qualität bedeutet: sie liegt auf unserem Prüfstand unter der Desktop-Stufe. Das steht unten ausdrücklich, weil es die wichtigste Eigenschaft dieses Modells ist.

Messwerte — aus dem Lauf, nicht geschätzt

Kennzahl Wert
Basis mistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501 (Apache-2.0)
Parameter 24 B
Quantisierung Q4_K_M, 13,35 GB
Adapter QLoRA 4-bit, r=32, alpha=64
Training HF Jobs, L40S 48 GB, 170 Schritte, 37 Minuten
VRAM-Spitze beim Training 19,46 GB
Prüfstand v2 (45 Fälle) 43⁄45 = 95,6 %

Vergleich aller Stufen auf demselben Prüfstand

Stufe Parameter Größe Prüfstand v2 (45)
Watch 0,60 B 639 MB 37⁄45 (82,2 %)
Phone 3,09 B 2,5 GB 43⁄45 (95,6 %)
Tab 7,62 B 4,4 GB 42⁄45 (93,3 %)
Desktop 14,70 B 8,4 GB 44⁄45 (97,8 %)
Pro 24,00 B 13,4 GB 43⁄45 (95,6 %)
— Basis Qwen2.5-14B ohne Training 14,70 B — 22⁄45 (48,9 %)

Pro ist nicht besser als Desktop. Sechs Parameter mehr, 5 GB mehr Speicher — und ein Punkt weniger. Wer das Gegenteil behauptet, hat nicht gemessen.

Die zwei Fehler, vollständig

Frage Antwort Bewertung
„Wo werden meine Daten gespeichert?” „Deine Daten bleiben bei dir, es entstehen keine laufenden Cloudkosten, und du bist nicht von einem Anbieter abhängig…” inhaltlich richtig, aber ohne die erwarteten Wörter (Rechner / lokal / Benutzerprofil)
„Ein Wort: Ist OpenAmer kostenlos?” „Nichts. OpenAmer ist Open Source und läuft lokal. Es gibt keine Abos und keine Cloudkosten.” echter Fehler — die Anweisung „ein Wort” wurde ignoriert

Zwei Fehler von 45. Einer ist ein Formfehler (Anweisung nicht befolgt), einer ein Wortlautfehler bei richtiger Aussage. Keine Halluzination, kein Faktenfehler.

Quick start (Ollama)

One command — no GGUF download, no Modelfile:

ollama run amersacirovic/openamer-max-pro

Also on ollama.com — the same weights, served by Ollama’s registry.

Below: the manual route with the bare GGUF, if you prefer to keep the file.

# mit Ollama
ollama run amersacirovic/openamer-max-pro

# Modelfile
FROM ./openamer-max-pro-q4.gguf
PARAMETER temperature 0
PARAMETER repeat_penalty 1.0
PARAMETER num_ctx 8192

Zwei Einstellungen, die nicht verhandelbar sind

repeat_penalty 1.0. Mit 1.1 drehte das Modell eine Verneinung um („läuft nicht auf Android” statt „läuft nicht auf iOS”). Das ist kein Quantisierungs- und kein Trainingsfehler — es war unsere eigene Einstellung. Alle Modelfiles der Familie stehen deshalb auf 1.0.

temperature 0. Für Faktenfragen. Das Modell ist auf knappe, korrekte Antworten trainiert; Sampling macht daraus Rätselraten.

Grenzen — was dieses Modell nicht kann

  • Kein Werkzeug-Agent. Im PLE-Harness-Test hat es eine einfache Datei-Aufgabe bestanden (Smoke-Test), aber einen MCP-Aufruf nicht ausgeführt. Für Agentenarbeit ist es zu klein.
  • Englische Ingenieursarbeit ist nicht seine Stärke. Der Prüfstand misst Produktwissen über OpenAmer, nicht Fachdomänen.
  • Kein Ersatz für ein Frontier-Modell. Auf einem öffentlichen Ingenieurs-Benchmark erreicht das beste offene Modell der Welt 26 von 100; dieses Modell ist deutlich kleiner.
  • Nur zwei Sprachen wirklich trainiert: Deutsch und Bosnisch/Kroatisch/Serbisch. Englisch funktioniert, ist aber nicht der Schwerpunkt.

Wie gemessen wurde

Eingefrorener Prüfstand mit 45 Fällen (elf Kategorien: Fakt, Paraphrase, Stopp-Fragen, Bosnisch, Bosnisch-Stopp, Langtext, Kurzantwort, Grenzfälle), Bewertung über Pflicht- und Verbotsgruppen. Der Satz liegt unverändert im Repository, damit Zahlen zwischen Stufen vergleichbar bleiben.

Sechs Prüfer-Fehler in dieser Messreihe, alle belegt und behoben:

  1. Flache Verbotsliste zeichenweise gelesen — millionen wurde zu m,i,l,…, und das n traf jedes „nicht”. Fünf korrekte Antworten wurden als Fehler gezählt. (Zweimal aufgetreten: im Trainings-Kernel und im Messskript.)
  2. Byte-Vergleich statt Inhaltsvergleich — Git normalisiert CRLF→LF, dadurch schlug eine „nicht identisch”-Meldung fehl, obwohl der Inhalt gleich war.
  3. \r als Steuerzeichen gezählt — ein Zeilenumbruch in einer CRLF-Datei wurde als Bug gemeldet.
  4. Prüfmuster zu eng formuliert — gesucht wurde „25 von 100”, im Text stand „25 Punkten”; gleiche Aussage, falsch geprüft.
  5. Groß-/Kleinschreibung — „two of the four” traf „Two of the four” nicht.
  6. Steuerzeichen statt Sonderzeichen in CSS — content: "\u0015B8" statt \25B8; im Browser wurde daraus ein Ersatzkästchen.

Die Lehre steht in jeder Modellkarte der Familie: erst den Prüfer gegen echte Daten halten, dann dem Ergebnis glauben.

Unterstützen

Wenn dir das Projekt hilft: paypal.com/qrcodes/managed/bfb5b6b5-c04c-4836-af60-987dff8cff61

Lizenz

Apache-2.0, wie das Basismodell. Nutzung auf eigenem Gerät, ohne Telemetrie.