Modelos de linguagem (LLMs)
Modelos configurados
| Nome no LiteLLM | Modelo no Ollama | Uso | Declara suporte a | Observações |
|---|---|---|---|---|
qwen-3.8-uncensored | ollama_chat/eriktonon/qwen3.8-uncensored:9b | Uso geral | ferramentas | Confira a chamada de ferramentas com test_models_tools.py. |
gemma-4-uncensored | ollama_chat/eriktonon/gemma4-uncensored | Uso geral | ferramentas | Confira a chamada de ferramentas com test_models_tools.py. |
dolphin3-cyber-8b | ollama_chat/mparvin/dolphin3-cyber-8b-gguf:q8_0 | Segurança e conversa livre | ferramentas | Confira a chamada de ferramentas com test_models_tools.py. |
deepseek-coder-v2:16b | ollama_chat/deepseek-coder-v2:16b | Código (usado pelo GitOps) | ferramentas | O GitOps usa este modelo na etapa de análise de código. |
qwen3-vl-instruct | ollama_chat/qwen3-vl:8b-instruct | Modelo padrão dos fluxos; entende imagens | ferramentas, imagens | Declara suporte a imagens no LiteLLM. |
bonsai-27b | ollama_chat/eriktonon/bonsai-2-uncensored:27b | Modelo grande, respostas mais elaboradas | ferramentas | Confira a chamada de ferramentas com test_models_tools.py. |
A coluna "Declara suporte a" vem do litellm_config.yaml; é o que o LiteLLM anuncia, não o resultado do teste. O resultado real de cada modelo se confere com venv/bin/python test_models_tools.py.
Como funciona
- Todos usam o prefixo
ollama_chat/, que chama o endpoint de chat do Ollama e suporta chamada de ferramentas. O prefixoollama/não suporta. - O modelo só chama ferramentas se o template dele no Ollama tiver suporte a ferramentas; o LiteLLM apenas declara. Quem decide é o teste (
test_models_tools.py). - O contexto é de 8192 tokens (
num_ctx) para todos. - Modelo padrão dos fluxos do n8n:
qwen3-vl-instruct(muda comHEIMDALL_FLOW_MODELno.env). O GitOps usa odeepseek-coder-v2:16b. - Embeddings:
nomic-embed-text, para a base vetorial.
Como testar um modelo
Testa todos os modelos
venv/bin/python test_models_tools.pyTesta só os que têm 'qwen' no nome
venv/bin/python test_models_tools.py --only qwenO teste faz duas etapas: a chamada (o modelo devolve uma chamada estruturada à ferramenta certa) e o ciclo (a ferramenta executa e a resposta final usa o resultado real). Chamada escrita como texto é reprovada.