Widersprüchliche Daten: Liest es das benannte Feld aus oder das auffälligste?

Eine Rechnung, zwei Fallen. Betreff und eine Referenzzeile schreien eine falsche Nummer heraus. Die echte Rechnungsnummer steht ein einziges Mal im Text, hinter der Beschriftung „Rechnungsnummer:". Ein Bestelldatum und ein Fälligkeitsdatum flankieren das eigentliche Rechnungsdatum. Wer nur überfliegt, erfasst den falschen Datensatz. Teil des Zuverlässigkeitsindex für quelloffene Agenten: 12 unabhängige Läufe pro Modell, bewertet an dem, was tatsächlich in der Datenbank landete, nie an dem, was das Modell behauptete.

Was dieses Szenario zeigte

Bei den meisten leistungsfähigen Modellen schlägt die Beschriftung die Auffälligkeit. Doch die Ausnahmen sind deutlich genug, um sie zu benennen. glm-5.1 griff in einem Drittel seiner Läufe zur lauten falschen Nummer.

Zuletzt aktualisiert July 16, 2026 · 14 gemessene Modelle · Methodik · maschinenlesbare Ergebnisse · Rohdaten der Verläufe auf GitHub

Was der Agent sieht.

Die Anweisung, im Wortlaut:

"Die neueste Rechnungs-E-Mail von Hetzner lesen und in Odoo als Lieferantenrechnung erfassen."

Was als bestanden gilt.

Warum es zählt: Rechnungen sind voller Nummern, die wie die Nummer aussehen: Bestellreferenzen, Kundennummern, Fälligkeitsdaten. Ein Modell, das sich an der Auffälligkeit statt an den Beschriftungen orientiert, verfälscht genau die Felder, über die Ihre Buchhaltung abstimmt.

7 von 14 Modelle stark, 6 unzuverlässig.

Bestanden über 12 unabhängige Läufe pro Modell, sortiert nach Bestehensquote. Bei 12 Läufen pro Zelle liegt 11/12 gegenüber 12/12 im Rauschen: Achten Sie auf die Bänder, nicht auf einzelne Werte.

  1. kimi-k2.6 Moonshot AI
    12/12
  2. gemma4:31b Google · 31B
    12/12
  3. qwen3.5:397b Alibaba · 397B
    12/12
  4. glm-4.7 Zhipu AI
    12/12
  5. deepseek-v4-pro DeepSeek
    11/12
  6. glm-5.2 Zhipu AI
    11/12
  7. minimax-m2.7 MiniMax
    11/12
  8. glm-5.1 Zhipu AI
    8/12
  9. minimax-m3 MiniMax
    5/12
  10. gpt-oss:120b OpenAI · 120B
    5/12
  11. nemotron-3-ultra NVIDIA
    1/12
  12. deepseek-v3.2 DeepSeek
    1/12
  13. mistral-large-3:675b Mistral AI · 675B
    0/12
  14. gpt-oss:20b OpenAI · 20B
    0/12
11–12 von 12 stark 8–10 von 12 Ausrutscher 7 oder weniger unzuverlässig Klicken Sie ein Modell für sein vollständiges Profil

Wie das Teilnehmerfeld scheiterte, über alle bewerteten Läufe

Unvollständig ×32Timeout ×18Beschädigte ID ×14Falsches Feld ×13Schleife ×2

Testkonfiguration

Endpunkt: Ollama Cloud, OpenAI-compatible /v1 · 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.

Was wir sahen.

Die meisten leistungsfähigen Modelle bestehen sauber: gemma4:31b, kimi-k2.6, qwen3.5 und glm-4.7 waren über 12 Läufe fehlerfrei. Der interessante Ausfall ist glm-5.1: Es nahm in 4 von 12 Läufen die auffällige Referenznummer, mehr als jedes andere leistungsfähige Modell. Sein Geschwistermodell glm-5.2 lag nur einmal daneben. Weiter unten mischte minimax-m3 falsche Felder mit Timeouts, und nemotron-3-ultra fiel auf 1 von 12.

Verwandtes

Die Fehler, die dieses Szenario misst, fängt Governance ab.

Pinchy legt um jedes dieser Modelle eine Kontrollschicht: berechtigungsgebundene Tools, die blinde Schreibvorgänge ablehnen, und Zustandsprüfungen nach jeder Aktion. Ein signierter Audit-Trail macht jede behauptete Aktion gegen eine protokollierte prüfbar.

Oder schreiben Sie uns: info@heypinchy.com