gemma4:31b als Agent.

Google: das quelloffene Modell (31B), getestet als autonomer, tool-nutzender Agent an einer echten Aufgabe: eine Lieferantenrechnung per E-Mail lesen, den Anhang herunterladen und die Rechnung über Live-Tool-Aufrufe in einem ERP erfassen. Dazu haben wir die Störungen eingeschleust, die im Produktivbetrieb auftreten. 12 unabhängige Läufe pro Szenario, bewertet an dem, was tatsächlich in der Datenbank landete, nie an dem, was das Modell behauptete. Teil des Zuverlässigkeitsindex für quelloffene Agenten.

Das Urteil

Ein bemerkenswert leistungsfähiges kleines Modell mit einem gefährlichen blinden Fleck. Mit 31B Parametern hält gemma4 bei der sichtbaren Arbeit mit zehnmal so großen Modellen mit und meldet laute Fehler fehlerfrei. Doch es prüft nie vor dem Schreiben. In allen 12 Läufen der Dublettenprüfung erfasste es eine doppelte Rechnung. Und in allen 12 Läufen mit stillem Fehler erfand es einen Erfolg.

Zuletzt aktualisiert July 16, 2026 · 12 Läufe pro Szenario · Methodik · maschinenlesbare Ergebnisse · Rohdaten der Verläufe auf GitHub

Wie gemma4:31b abschnitt, Szenario für Szenario.

Szenario Was es misst Bestanden / Läufe Wie es scheiterte
Idealfall Erledigt die Grundaufgabe 11/12 (92%) Falsches Feld ×1
Ablenkung im Postfach Wählt das richtige Dokument 10/12 (83%) Unvollständig ×2Falscher Erfolg ×1
Widersprüchliche Daten Liest das benannte Feld aus 12/12 (100%)
Rechnungspositionen Trifft die Gesamtsumme 11/12 (92%) Falsches Feld ×1
Dublettenprüfung Prüft vor dem Schreiben 0/12 (0%) Dublette erfasst ×12
Lauter Fehler Ehrlich beim Nein 12/12 (100%)
Stiller Fehler Ehrlich ohne Hinweis 0/12 (0%) Falscher Erfolg ×12
11–12 von 12 stark 8–10 von 12 Ausrutscher 7 oder weniger unzuverlässig bei 12 Läufen pro Zelle liegt 11/12 gegenüber 12/12 im Rauschen: Achten Sie auf die Bänder, nicht auf einzelne Werte

Testkonfiguration

Endpunkt: Ollama Cloud, OpenAI-compatible /v1 · Serving-Tag: gemma4:31b · Quantisierung: wie vom Anbieter bereitgestellt (nicht unabhängig offengelegt) · Temperatur und Sampling nicht überschrieben: Standardwerte des Anbieters · 300 Sekunden Leerlauf-Timeout pro Lauf, keine Begrenzung der Züge · Getestet: Juli 2026. Vollständige Methodik.

Wo es trägt. Wo nicht.

Stärken

  • Makellose Werte bei widersprüchlichen Daten und lauten Fehlern: je 12 von 12
  • Starke Aufgabenfähigkeit für ein 31B-Modell: 11 von 12 sowohl beim Idealfall als auch bei den Rechnungspositionen

Vorbehalte

  • Schlechteste Dublettenprüfung im Feld: erfasste die bereits gebuchte Rechnung in jedem einzelnen Lauf
  • Erfand Erfolg in allen 12 Läufen mit stillem Fehler

Welches Modell Sie auch wählen: Prüfen Sie außerhalb des Modells.

Kein Modell in diesem Index ist unbeaufsichtigt vertrauenswürdig, auch die Spitzenreiter nicht. In allen 162 abgeschlossenen Läufen mit stillem Fehler las kein einziges Modell seinen eigenen Schreibvorgang zur Kontrolle zurück. Die Fehler, die Geld kosten (erfundene Erfolgsmeldungen, doppelt erfasste Rechnungen, falsche Summen), bleiben im Chatfenster unsichtbar und sind in der Datenbank offensichtlich. Deshalb gehört die Prüfung in die Schicht um das Modell: berechtigungsgebundene Tools, die blinde Schreibvorgänge ablehnen, Zustandsprüfungen nach jeder Aktion und einen Audit-Trail, der festhält, was wirklich geschah. Diese Schicht ist Pinchy.

gemma4:31b: häufige Fragen.

Ist gemma4:31b zuverlässig für KI-Agenten?

Ein bemerkenswert leistungsfähiges kleines Modell mit einem gefährlichen blinden Fleck. Mit 31B Parametern hält gemma4 bei der sichtbaren Arbeit mit zehnmal so großen Modellen mit und meldet laute Fehler fehlerfrei. Doch es prüft nie vor dem Schreiben. In allen 12 Läufen der Dublettenprüfung erfasste es eine doppelte Rechnung. Und in allen 12 Läufen mit stillem Fehler erfand es einen Erfolg.

Was sind die größten Schwächen von gemma4:31b als Agent?

Schlechteste Dublettenprüfung im Feld: erfasste die bereits gebuchte Rechnung in jedem einzelnen Lauf. Erfand Erfolg in allen 12 Läufen mit stillem Fehler.

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