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辅助模型二轮下沉：Xing4.0-29B 接下 8 个槽

用真实 prompt 与真实解析器验收，不是看回答像不像

source实测 2026-10-31 · 4 模型 × 5 个槽 · 真实 _SYSTEM_PROMPT

Lead: 你的判断对。用源码里的真实 prompt 重测后，4 个原本判给强模型的槽也能交给 Xing4.0-29B，现在它持 8 个槽，强模型只守 4 个。

A

二轮实测（满分 2，括号为耗时）

槽位 deepseek-v4.1-flash Xing 思考开 Xing 强制关思考 Qwen3-30B-A3B
profile_describer 2 (9.5s) 2 (2.7s) 0 schema 不符 2 (1.2s)
tts_audio_tags 2 (5.9s) 2 (55.4s) 2 (0.7s) 2 (1.3s)
triage_specifier 2 (8.8s) 2 (7.5s) 0 schema 不符 2 (8.2s)
kanban_decomposer 2 (20.3s) 2 (7.7s) 2 (189s) 2 (8.8s)
压缩事实留存 11/14 11/14 11/14 11/14
B

当前分工

Xing4.0-29B 槽数
8 个（免费）
强模型槽数
4 个
Xing 侧
approval / title / monitor / skills_hub / profile / triage / kanban / tts
强模型侧
compression / vision / mcp / curator
Xing 侧思考
全部保持开
C

三条不能踩的线

关思考会破 JSON 契约

profile_describer 与 triage_specifier 强制关思考后直接 schema 不符。它们靠思考过程守住输出格式，只有 approval 与 title 适合关。

  • 延迟方差大：同一模型 tts 出现过 0.7 秒与 55 秒两端。kanban 关思考时单次 189 秒，已贴 180 秒超时。
  • 先查槽位是否会触发：tts.provider 是 edge，gemini.audio_tags 为 false，所以 tts_audio_tags 永不触发，搬到免费模型不影响体验。
  • 压缩不看留存率：四模型留存打平，真正的闸门是上下文。压缩阈值按主模型 1M 窗口算，Xing 只有 131K，长会话会直接超窗。
  • vision 仍是硬墙：Xing 返回 HTTP 400 The model is not a VLM。
  • mcp 与 curator 留强模型：外部服务器任意 prompt 不可控，技能维护改错会累积。
D

变更与验证

本轮改动
8 个键（profile / triage / kanban / tts 的 provider 与 model）
语义 diff
8 条，全部为预期改动
doctor 校验
✓ 辅助任务路由全部解析通过
冒烟
profile 4.6 秒 schema 通过 / kanban 5.0 秒 2 个子任务
备份
/root/backups/config.yaml.bak.20261031_163147
生效范围
新会话生效，当前会话仍用旧快照

回滚任一槽（示例：kanban_decomposer）：

bash
hermes config set auxiliary.kanban_decomposer.provider opencode-gohermes config set auxiliary.kanban_decomposer.model deepseek-v4.1-flash