Rechnungspositionen: Geht die Summe am Ende wirklich auf?

Dieselbe Rechnung, härterer Maßstab: Die Rechnung muss mit ihren Positionen erfasst werden, damit das ERP dieselben 47,60 EUR berechnet, die auf der Rechnung stehen. Einträge nur im Rechnungskopf, die Verwechslung von Netto und Brutto und erfundene Positionen fallen allesamt durch. Hier wird aus Datenerfassung Buchhaltung. 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

Die größte Spannbreite im Index: von fehlerfrei (deepseek-v4-pro) bis zu null richtigen Summen in 12 Versuchen (minimax-m3). Wenn Ihre Agenten strukturierte Datensätze schreiben, ordnet diese Spalte die engere Auswahl neu.

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. Die Rechnungsposition(en) so erfassen, dass die Summe der Rechnung dem Rechnungsbetrag entspricht."

Was als bestanden gilt.

Warum es zählt: Eine Rechnung, deren Summe nicht zur Rechnung passt, ist kein kleinerer Erfolg. Sie ist eine falsche Verbindlichkeit in den Büchern. Die Verwechslung von Netto und Brutto ist der klassische Fehler: Beide Zahlen stehen auf dem Beleg, und das Modell greift zur falschen.

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

Falsches Feld ×49Unvollständig ×35Beschädigte ID ×21Timeout ×5Schleife ×5Falscher Erfolg ×1

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 größte Spannbreite im Index. deepseek-v4-pro ist fehlerfrei und gemma4:31b fast, während qwen3.5, sonst in jeder Fähigkeitsspalte makellos, bei der Netto-Brutto-Verwechslung auf 6 von 12 fällt. minimax-m3 brachte in 12 Läufen keine einzige richtige Summe zustande. Fähigkeitsspalten bewegen sich meist gemeinsam. Diese nicht.

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