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# =============================================================================
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# 模型选型 —— 全项目唯一允许写模型版本号的地方
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# =============================================================================
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# 三层架构：大模型按「关键时刻」分配，不按时间分配。
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# none 纯规则。心跳、主动性判定、填充词、表情。不调用任何模型。
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# low 本地小模型。生活事件、记忆压缩、事实抽取、输出初筛。
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# standard 中档。投机响应的第二段、短上下文场景。
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# high 旗舰。主对话、主动联系、危机场景。
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# 一个 60 秒心跳只做四则运算（情绪衰减方程），给它模型是架构错误。
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# 版本依据：2026-10 调研。每季度复核一次。
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tiers:
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# ---- 旗舰：人设浓度最高的时刻 ----
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high:
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provider: openai_compat
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model: halogen-qwen3.8-flash-next
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base_url: http://192.168.200.11:8731/v1
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api_key_env: null
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timeout: 60.0
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temperature: 0.85
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# ---- 中档：可以指向同一个模型，但配更短的上下文预算 ----
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# 省钱的杠杆通常不是换更小的模型，而是少喂上下文。
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standard:
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provider: openai_compat
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model: halogen-qwen3.8-flash-next
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base_url: http://192.168.200.11:8731/v1
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api_key_env: null
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timeout: 40.0
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temperature: 0.7
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# ---- 本地小模型：后台任务的主力 ----
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# 没有本地服务时，把它指向 openai_compat 的远端小模型即可。
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low:
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provider: openai_compat
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model: halogen-qwen3.8-flash-next
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base_url: http://192.168.200.11:8731/v1
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api_key_env: null
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timeout: 20.0
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temperature: 0.4
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# ---- 场景 → 档位 ----
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# 改这里就能调成本结构，不用改代码。
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routing:
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# 对话
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dialogue_main: high # 主对话台词
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dialogue_followup: standard # 投机响应的第二段
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proactive_message: high # 主动联系的措辞
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crisis: high # 危机场景，永不降级
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# 后台
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life_event: low # 每天 1–4 条生活事件
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memory_gist: low # 记忆压缩（量最大）
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fact_extract: low # 语义事实抽取
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output_guard: low # 输出校验
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pattern_detect: low # 关系模式识别
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# 无模型（这些写 dead 也应该是 none）
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filler: none # 填充词：从状态核心查表
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tick: none # 心跳：纯数学
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reach_out: none # 主动性判断：纯规则
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avatar_drive: none # 表情姿态：由 State 直接算
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# ---- 预算 ----
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# 没有预算控制的架构，在第一个月账单出来时就会崩。
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budget:
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daily_tokens: 2000000
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warn_ratio: 0.7
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hard_stop_ratio: 0.95
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# =============================================================================
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# 语音链路
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# =============================================================================
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# ---- 主 ASR ----
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# 内部契约是「事件流」：partial → final。
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# 如果你的后端只有「文件进→文本出」，它会以 supports_partial=False 降级，
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# 端点检测会退化成纯能量判定（会抢话）。
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asr:
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provider: scripted # 起步用 scripted；生产换流式后端
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model: qwen3-asr-1.7b
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language: zh
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# ---- 副语言旁路 ----
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# 独立于主 ASR。2026-10 仍不存在「中文流式识别 + 结构化副语言」的单一模型。
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# 关掉它，伴侣就不知道用户笑了，只知道看到了「哈哈」两个字。
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paralinguistic:
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provider: scripted
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model: sensevoice-small
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window_ms: 1500
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enabled: true
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# ---- TTS ----
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# 注意 provider 能力差异：
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# silence / cosyvoice → 支持 speech_tags（[laughter] [breath]）
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# openai_compat → 不支持，标签会被剥掉并上报降级
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tts:
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provider: silence
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model: fun-cosyvoice3-0.5b
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voice_ref: null # 零样本克隆参考音频，3–10 秒
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sample_rate: 16000
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# ---- VAD ----
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# Silero v6 只吃 16kHz。改 sample_rate 前先确认模型支持。
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vad:
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provider: energy # 起步用 energy；生产换 silero
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model: silero-v6
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sample_rate: 16000
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# ---- 轮次判定 ----
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# 两段式的第二段：判断「说完了没」，不是「有没有声音」。
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turn:
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provider: heuristic
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silence_min_ms: 150
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silence_hard_end_ms: 800 # 伴侣场景建议 700–900，宁可多等不抢话
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# ---- Embedding ----
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embedding:
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provider: openai_compat
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model: qwen3-embedding-0.6b
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base_url: null
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api_key_env: null
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dim: 1024
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# ---- 形象 ----
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avatar:
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route: vrm
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renderer: three.js
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lipsync: envelope
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