Drei weitere Kandidaten geprueft, alle drei abgelehnt

Ministral-3-3B: Architektur mistral3 steht nicht in der Liste des
rkllm-Toolkits, dazu FP8-Gewichte -- nie konvertiert. Config auf Llama
umbiegen waere moeglich gewesen, aber ein falsch eingelesenes Modell
haette plausiblen Unsinn produziert.

Phi-4-mini: konvertiert (5,06 GB), laedt aber nicht auf der NPU.
partial_rotary_factor 0.75 ergibt 48 LongRoPE-Faktoren, die Runtime
erwartet starr head_dim/2 = 64. Rockchips "Phi3" meint Phi-3-mini.

SmolLM3-3B: laeuft, in 2 von 3 Faellen schneller als Qwen3, scheitert
aber inhaltlich -- 13 statt 61 Todos, JSON-Schluessel als
Listeneintraege, Englisch-Drift im deutschen Text.

rkllm_server.cpp: Chat-Template kommt jetzt aus der Umgebung
(RKLLM_TMPL_SYSTEM / _USER_PRE / _USER_POST), Defaults = bisheriges
ChatML-Verhalten, mit Qwen3 gegengeprueft. Damit ist der naechste
Kandidat eine Drop-in-Zeile statt einer Neuuebersetzung.

Doku: Changelog 2026-09-29 (4) mit Messwerten und allen Fallstricken,
Kapitel 05 um Architektur-Vorpruefung und Template-Konfiguration
erweitert. Messstrecke: Zeitlimit 45 -> 90 Minuten.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017A91sWU5aWrqZ2DWNTLVph

app/lab/ab-llm.mjs

@@ -22,7 +22,7 @@ import { pool } from '../db.js';
 const OUT = '/opt/callrec/lab/ab-llm';
 const API = 'http://127.0.0.1';
 const POLL_MS = 5000;
-const TIMEOUT_MS = 45 * 60 * 1000;   // eine Analyse darf lange dauern (Whole-Pass)
+const TIMEOUT_MS = 90 * 60 * 1000;   // 45 min war zu knapp: #114 brauchte 60,8 min
 
 fs.mkdirSync(OUT, { recursive: true });
 

app/rkllm_server.cpp

@@ -14,6 +14,24 @@
 #include <string>
 #include <iostream>
 
+// Liest einen Umgebungswert und wandelt die Zwei-Zeichen-Folgen \n und \t in
+// echte Steuerzeichen. systemd-Environment-Zeilen koennen keine Zeilenumbrueche
+// enthalten, die Chat-Marker brauchen aber welche.
+static std::string env_or(const char* name, const char* fallback) {
+    const char* v = getenv(name);
+    std::string s = (v && *v) ? v : fallback;
+    std::string out;
+    for (size_t i = 0; i < s.size(); ++i) {
+        if (s[i] == '\\' && i + 1 < s.size()) {
+            if      (s[i+1] == 'n') { out += '\n'; ++i; continue; }
+            else if (s[i+1] == 't') { out += '\t'; ++i; continue; }
+            else if (s[i+1] == '\\') { out += '\\'; ++i; continue; }
+        }
+        out += s[i];
+    }
+    return out;
+}
+
 static std::string g_out;
 static bool g_error = false;
 
@@ -75,17 +93,21 @@ int main(int argc, char** argv) {
     // without this the model gets the raw prompt with no turn markers and just
     // rambles generic filler. prefix/postfix wrap each user prompt; <bos> is
     // added by the runtime (add_bos_token=True at conversion).
-    // Qwen3.5 denkt per Default und ignoriert dabei die JSON-Vorgabe -- es
-    // antwortet mit Gedankengang ("Wait, looking at line ..."), und der
-    // JSON-Parser in llm.js sieht nichts Brauchbares. RKLLMInput.enable_thinking
-    // allein schaltet das NICHT ab; das Modell-Template tut es, indem es den
-    // Assistenten-Zug mit einem LEEREN Denkblock vorbefuellt. Genau den haengen
-    // wir hier an, wenn RKLLM_SUPPRESS_THINK=1 gesetzt ist (Qwen3, Gemma3 und
-    // Qwen2.5 brauchen es nicht und bekommen unveraendert das alte Template).
-    std::string assist = "<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n";
+    // Das Chat-Template kommt aus der Umgebung, weil rkllm das HF-Template NICHT
+    // selbst anwendet: ohne passende Marker bekommt das Modell den nackten Prompt
+    // und faselt generisches Fuellmaterial. Defaults = ChatML (Qwen, Gemma3).
+    // Phi-4-mini und SmolLM3 setzen eigene Werte per Drop-in.
+    // RKLLM_SUPPRESS_THINK=1 haengt einen LEEREN Denkblock an: Denk-Modelle wie
+    // Qwen3.5 antworten sonst mit Gedankengang statt JSON, und
+    // RKLLMInput.enable_thinking allein genuegt dafuer nicht.
+    std::string sys_pre   = env_or("RKLLM_TMPL_SYSTEM",    "");
+    std::string user_pre  = env_or("RKLLM_TMPL_USER_PRE",  "<|im_start|>user\n");
+    std::string user_post = env_or("RKLLM_TMPL_USER_POST", "<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n");
     const char* sup = getenv("RKLLM_SUPPRESS_THINK");
-    if (sup && *sup == '1') assist += "<think>\n\n</think>\n\n";
-    rkllm_set_chat_template(h, "", "<|im_start|>user\n", assist.c_str());
+    if (sup && *sup == '1') user_post += "<think>\n\n</think>\n\n";
+    fprintf(stderr, "chat template: sys=%zu user_pre=%zu user_post=%zu bytes\n",
+            sys_pre.size(), user_pre.size(), user_post.size());
+    rkllm_set_chat_template(h, sys_pre.c_str(), user_pre.c_str(), user_post.c_str());
     printf("READY\n"); fflush(stdout);
     fprintf(stderr, "rkllm model loaded\n"); fflush(stderr);