UI: model dropdown auto-fills from LM Studio /v1/models

- Removed allow_custom_value=True (it was rendering as text input, not select)
- Added fetch_lm_studio_models_with_value() wrapper that sets value=first model
- demo.load() auto-fetches models on UI load
- Removed Measure-Object bug in ps1 launcher
- Removed auto-load step in ps1 launcher (user picks model explicitly)

app.py

@@ -123,7 +123,7 @@ def _refresh_history_df(limit: int = 20) -> list[list[Any]]:
 _ON_GENERATE_NOUTPUTS = 7
 
 
-def _empty_result(n_candidates: int) -> tuple[list, list, str, list, str, list, str]:
+def _empty_result(n_candidates: int) -> tuple[list, list, str, list, str, list, str, str]:
     """Стандартный «пустой» возврат on_generate для случаев раннего выхода.
 
     Gradio ждёт от каждого callback ровно столько значений, сколько объявлено
@@ -132,9 +132,10 @@ def _empty_result(n_candidates: int) -> tuple[list, list, str, list, str, list,
     outputs, иначе Gradio поднимет `IndexError`/warning.
 
     Returns:
-        Кортеж из 7 элементов: ([] , [] , "" , [] , "" , [] , "").
+        Кортеж из 8 элементов: ([] , [] , "" , [] , "" , [] , "" , "")
+        — последний "" — пустое поле reasoning_markdown.
     """
-    return ([], [], "", [], "", [], "")
+    return ([], [], "", [], "", [], "", "")
 
 
 def _save_all_previews(
@@ -214,6 +215,19 @@ def fetch_lm_studio_models(base_url: str, api_key: str) -> tuple[list[str], str]
         return ([], f"ошибка: {type(exc).__name__}: {exc}")
 
 
+def fetch_lm_studio_models_with_value(base_url: str, api_key: str) -> tuple[gr.update, str]:
+    """Обёртка для UI: возвращает gr.update(choices=..., value=первая модель).
+
+    Использует fetch_lm_studio_models() для получения списка и устанавливает
+    value на ПЕРВУЮ модель из списка, чтобы Gradio не ругался, что value
+    не входит в choices.
+    """
+    models, status = fetch_lm_studio_models(base_url, api_key)
+    if models:
+        return (gr.update(choices=models, value=models[0]), status)
+    return (gr.update(choices=[], value=None), status)
+
+
 def on_generate(
     prompt: str,
     mode: str,
@@ -553,6 +567,9 @@ def on_generate_live(
     tokens = 0
     final_model = model
     final_finish_reason = ""
+    # qwen3.5 шлёт рассуждения в отдельном поле `reasoning_content`; копим
+    # их параллельно с `content` (буфер для SVG) и рисуем в reasoning_md.
+    reasoning_text = ""
 
     # Первый yield — статус "поехали". Это нужно, чтобы UI сразу сменил
     # "Сгенерировано" прошлой генерации на "Live-стрим запущен…".
@@ -564,6 +581,7 @@ def on_generate_live(
         "Live-стрим запущен…",
         [],
         "",
+        "",
     )
 
     try:
@@ -584,22 +602,43 @@ def on_generate_live(
                 return
 
             if event.type == "delta":
+                # Reasoning-токены (qwen3.5) приходят в `event.reasoning` —
+                # копим и обновляем reasoning_md ниже. Контент для SVG
+                # идёт в `event.content`. Если оба пустые — игнор.
+                had_anything = False
+                if event.content:
                     buffer += event.content
                     tokens += 1
+                    had_anything = True
+                if event.reasoning:
+                    reasoning_text += event.reasoning
+                    had_anything = True
+                if not had_anything:
+                    continue
                 # Throttle: не чаще одного render-yield на LIVE_THROTTLE_S.
+                # Reasoning-обновления пропускаем через throttle наравне с
+                # render-yield'ами — иначе UI будет перерисовываться слишком
+                # часто (qwen3.5 шлёт 10-20 reasoning-токенов в секунду).
                 now = time.monotonic()
                 if now - last_update_ts < LIVE_THROTTLE_S:
                     continue
                 # Парсим + рендерим. render_png может вернуть None на
-                # частично валидном SVG — это нормально, пропускаем yield.
+                # частично валидном SVG — это нормально, пропускаем render-yield,
-                svg = parse_to_valid(buffer)
+                # но markdown с reasoning всё равно отдадим, чтобы юзер видел
+                # что модель думает.
+                svg = parse_to_valid(buffer) if buffer else ""
+                if svg:
                     last_valid_svg = svg
+                png = None
+                path_str = ""
+                if svg:
                     png = render_png(svg, size=size)
-                if png is None:
+                if png is not None:
-                    continue
                     path_str = _save_live_png(png, live_path)
-                if not path_str:
+                # Готовим caption/gallery только если есть PNG; иначе отдаём
-                    continue
+                # пустую галерею, чтобы НЕ стирать предыдущий кадр (Gradio
+                # воспринимает [] как "очистить", а нам это не нужно).
+                if path_str:
                     last_update_ts = now
                     caption = (path_str, f"live · {tokens} tok")
                     yield (
@@ -610,6 +649,20 @@ def on_generate_live(
                         f"Live-стрим: ~{tokens} токенов",
                         [path_str],
                         "",
+                        reasoning_text,
+                    )
+                elif reasoning_text:
+                    # Reasoning идёт, а валидного SVG ещё нет — обновим только
+                    # reasoning_md, остальные outputs не трогаем.
+                    yield (
+                        gr.update(),
+                        gr.update(),
+                        gr.update(),
+                        gr.update(),
+                        f"Live-стрим: ~{tokens} токенов",
+                        gr.update(),
+                        gr.update(),
+                        reasoning_text,
                     )
             elif event.type == "end":
                 final_model = event.model or model
@@ -725,6 +778,7 @@ def on_generate_live(
         status_md,               # status
         preview_paths,           # превью для архива
         "",                      # error
+        reasoning_text,          # reasoning_md
     )
 
 
@@ -845,7 +899,6 @@ def build_ui() -> gr.Blocks:
                     label="Модель",
                     choices=[os.environ.get("DEFAULT_MODEL", DEFAULT_MODEL)],
                     value=os.environ.get("DEFAULT_MODEL", DEFAULT_MODEL),
-                    allow_custom_value=True,
                 )
                 use_live_cb = gr.Checkbox(
                     label="Live-стрим (превью в реальном времени)",
@@ -860,6 +913,14 @@ def build_ui() -> gr.Blocks:
                     columns=3, height=320, object_fit="contain",
                 )
                 gallery_state = gr.State([])
+                # Поле с reasoning-токенами модели (qwen3.5 шлёт рассуждения
+                # отдельным `reasoning_content`-полем). Полезно для моделей
+                # типа qwen3.5-A3B, которые думают перед тем, как начать писать
+                # SVG — без этого юзер не видит, что стрим идёт.
+                reasoning_md = gr.Markdown(
+                    label="Мысли модели (reasoning)",
+                    value="",
+                )
                 with gr.Accordion("SVG-код лучшего кандидата", open=False):
                     # gr.Code в Gradio 5.37 не имеет "xml" в whitelist языков
                     # (есть python/sql/html/markdown/...). Используем "html"
@@ -881,7 +942,13 @@ def build_ui() -> gr.Blocks:
             outputs=[n_slider],
         )
         refresh_btn.click(
-            fetch_lm_studio_models,
+            fetch_lm_studio_models_with_value,
+            inputs=[base_url_tb, api_key_tb],
+            outputs=[model_dd, fetch_status_md],
+        )
+        # Автозапрос списка моделей при загрузке UI
+        demo.load(
+            fetch_lm_studio_models_with_value,
             inputs=[base_url_tb, api_key_tb],
             outputs=[model_dd, fetch_status_md],
         )
@@ -892,7 +959,16 @@ def build_ui() -> gr.Blocks:
                 image_in, palette_tb, model_dd, base_url_tb, api_key_tb,
                 use_live_cb,
             ],
-            outputs=[gallery, gallery_state, svg_viewer, history_df, status_md, gr.State([]), gr.State("")],
+            outputs=[
+                gallery,
+                gallery_state,
+                svg_viewer,
+                history_df,
+                status_md,
+                gr.State([]),
+                gr.State(""),
+                reasoning_md,
+            ],
         )
         history_df.select(
             on_history_select,

lm_client.py

@@ -70,6 +70,9 @@ class StreamEvent:
 
     type: str  # 'delta' | 'end' | 'error'
     content: str = ""
+    # Reasoning-токены qwen3.5 (приходят в `delta.reasoning_content` отдельным
+    # полем в LM Studio; UI рисует их в своём markdown-поле).
+    reasoning: str = ""
     usage: dict | None = None
     model: str = ""
     finish_reason: str = ""
@@ -383,12 +386,27 @@ def stream_chat(
                     first = choices[0]
                     delta = first.get("delta") or {}
                     content = delta.get("content")
+                    reasoning = delta.get("reasoning_content")
+                    emitted = False
                     if content:
                         # content может прийти str или list[dict] (мультимодальный
                         # стрим). Склеиваем в строку.
                         if isinstance(content, list):
                             content = "".join(_coerce_text_part(p) for p in content)
                         yield StreamEvent(type="delta", content=str(content))
+                        emitted = True
+                    if reasoning:
+                        # qwen3.5 / LM Studio кладёт рассуждение в ОТДЕЛЬНОЕ поле
+                        # `reasoning_content`, а не в `content`. UI должен это
+                        # отображать (см. градио-markdown в on_generate_live).
+                        if isinstance(reasoning, list):
+                            reasoning = "".join(_coerce_text_part(p) for p in reasoning)
+                        yield StreamEvent(type="delta", reasoning=str(reasoning))
+                        emitted = True
+                    if not emitted:
+                        # Чанки без полезного текста (например, начало стрима,
+                        # где сервер шлёт только role) — пропускаем молча.
+                        pass
 
                     fr = first.get("finish_reason")
                     if fr: