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
Qwen3.5-4B ist auf der RK3588-NPU 21-45% langsamer und haelt die
JSON-Vorgabe nicht durch: von 61 extrahierten Todos ueber drei
Gespraeche blieben 2 uebrig, dazu 13 Parse-Fehler mit Wiederholungen.
Die Prosa war nicht schlechter, teils genauer -- ausschlaggebend ist
die Formatdisziplin. Modell-Drop-in zurueckgesetzt, Originalanalysen
per restore wiederhergestellt.
rkllm_server.cpp: neuer Schalter RKLLM_SUPPRESS_THINK=1 haengt einen
leeren Denkblock an das Chat-Template. Ohne ihn antwortet Qwen3.5 mit
Gedankengang statt JSON; RKLLMInput.enable_thinking reicht dafuer
nicht. Ohne die Variable bleibt das Template unveraendert.
Doku: Changelog 2026-09-29 (3) mit Messwerten, Bewertung und der
Einschaetzung zu rknn-llm v1.3.1 (fuer uns wirkungslos, weil wir
keep_history=0 fahren), plus Kapitel 05.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_017A91sWU5aWrqZ2DWNTLVph