# Model Routing > Migriert aus ByteRover context-tree (April 2026) ## Two-Model-Pipeline Für mehrstufige Aufgaben: **Grok 4.20 → Gemini 2.5 Flash** | Phase | Modell | Stärke | |-------|--------|--------| | Ideation | Grok 4.20 | Kreative Exploration, Brainstorming, divergentes Denken | | Synthesis | Gemini 2.5 Flash | Strukturierte Ausgabe, schnelle Synthese, konvergent | Dieses Pattern wird sowohl im allgemeinen Routing als auch im Subconscious Agent (Hard Synthesis) verwendet, aber nie als Shared Primitive formalisiert. ## GPT-5.4 Konfiguration - **Alias:** `GPT-5.4` - **Route:** `openrouter/openai/gpt-5.4` - **Context:** 200k Tokens - **Output:** 32k Tokens - **Reasoning/Thinking:** ❌ Deaktiviert (per Claire Vo-Empfehlung) ## Fallback-Chain (Hector Primary) ``` openrouter/auto → zai/glm-5-turbo → moonshot/moonshot-v1-auto → moonshot/kimi-k2.5 → ollama/minimax-m2.7 ``` ## Verwandt: Parallele Ensembles (Fusion) Sequentielles Routing (Fallback) ist nicht das einzige Pattern. OpenRouter bietet **Fusion** — parallele Model-Panels mit Judge-Synthese. Siehe [[llm-model-fusion-ensembles.md]] für Details und DRACO-Benchmark-Ergebnisse. **Aktuell offene Frage:** Soll OpenClaws Quality-kritische Pfade (z.B. Subconscious Hard Synthesis) um eine parallele Pre-Routing-Schicht erweitert werden? Trade-off: höhere Latenz + Kosten vs. bessere Qualität durch Modell-Heterogenität. ## Coding-Modelle: Kimi K2.7 & GLM-5.2 Im Juni 2026 haben sich zwei starke Open-Source-Coding-Modelle aus China etabliert: - **Kimi K2.7** (Moonshot AI) — siehe [[kimi-k2.7-code.md]]. MoE 1T/32B, 256K Kontext, schnell im Real-Coding-Showdown. - **GLM-5.2** (Zhipu AI / Z.ai) — 744B Dense, 1M Kontext, MIT-Lizenz, stark bei kreativer Generation und Animation. Head-to-Head-Vergleich in Hermes Agent: siehe [[real-world-coding-showdown.md]]. **Implikation für Routing:** In Sub-Task-Spezialisierung (Coding vs. Creative vs. Long-Context) sind beide als Sub-Routing-Knoten sinnvoll — nicht als Ersatz der Primary-Fallback-Chain, sondern als **spezialisierte Side-Branches** für Coding-Tasks.