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30.08.2026 · 4 Min. Lesezeit

Was vier lokale Modelle aus einer Vorstandsnotiz gemacht haben

Vier Modelle ohne Grafikkarte, ein Vereinstext mit Fallen. Die Zahlen aus dem Text kamen alle an. Erfunden wurde die Zahl, die im Text fehlt.

Polygon-Portrait von Dr. Matthias Klinger mit Brille und blauem Hemd vor einem grünen geometrischen Hintergrund.

REDAKTIONELL GEPRÜFT VON

MatthiasPolygon-Portrait von Dr. Matthias Klinger mit Brille und blauem Hemd vor einem grünen geometrischen Hintergrund.MatthiasVorsitzender, Quandes Projects e.V.„Ideas to Impact“ – Matthias glaubt an die Kraft der Digitalisierung, um echte Veränderungen zu schaffen. Als Gründer von Quandes und Vorsitzender des Quandes Projects e.V. nutzt er Technologie als Katalysator für gesellschaftlichen Wandel – für besseren Bildungszugang und innovative Lösungen für Umwelt und Gesellschaft.

4 Min. Lesezeit

Vor einem einzelnen Blatt liegen vier Abschriften, die alle unterschiedlich lang und unterschiedlich gefaltet sind. Vier Modelle bekamen denselben Text und lieferten vier verschiedene Ergebnisse; eines fällt amber heraus.

Drei von vier lokalen Modellen haben einen Teilnahmebeitrag genannt, den es nicht gibt. phi3:mini und llama3.1:8b teilten 240 Euro Materialkosten durch 17 Anmeldungen und kamen auf 14,12 Euro pro Person, sauber auf zwei Stellen gerundet und ohne jede Grundlage im Ausgangstext.

Der Text war eine gewöhnliche Protokollnotiz aus einem Verein, mit drei absichtlich eingebauten Fallen. Gelaufen sind qwen2.5:1.5b, llama3.2:3b, phi3:mini und llama3.1:8b über Ollama 0.13.0, mit dem sich solche Modelle auf dem eigenen Rechner starten lassen, auf einem Bürolaptop ohne Grafikkarte. Was herauskam, steht hier im Wortlaut.

Das Wichtigste in Kürze

  • Alle vier schrieben die Zahlen aus dem Text korrekt ab. Verfälscht wurde kein einziger Wert.
  • phi3:mini ließ die wichtigste Zahl weg. Die 17 Anmeldungen fehlten in einer Zusammenfassung, die sonst korrekt liest.
  • Erfunden wurde die Zahl, die im Text fehlt. phi3:mini, llama3.1:8b und llama3.2:3b nannten einen Teilnahmebeitrag, die ersten beiden mit Rechenweg.
  • Größer war hier nicht sicherer. Das kleinste Modell qwen2.5:1.5b benannte diese Lücke als einziges korrekt und kehrte dafür die Datenschutz-Bedingung um.
  • Prüfe Bedingungen und Zahlen ohne Quelle. Die Zahlen aus dem Text sind das geringere Problem.

Der Text und die drei Fallen

Der Quelltext ist eine Protokollnotiz von rund 120 Wörtern, wie sie in jedem Verein entsteht. Er stand in beiden Läufen wörtlich so am Anfang jedes Auftrags:

Drei Dinge sind absichtlich eingebaut.

Die drei Fallen im Prüftext

Sechs Zahlen, die überleben müssen. Anmeldungen, Landkreis-Anteil, Plätze, Materialkosten, Datum und Aufbauzeit.

Eine Bedingung, die den Sinn trägt. Anmeldungen per E-Mail zählen nicht. Fällt dieser Satz weg oder kippt er, kehrt sich die Aussage um.

Zwei Fragen ohne Antwort im Text. Einen Teilnahmebeitrag gibt es nicht, über den zweiten Termin ist noch nicht entschieden. Hier zeigt sich, ob ein Modell die Lücke benennt oder füllt.

Auf einem Blatt sitzen drei kleine Marken an verschiedenen Stellen. Sie stehen für die drei Fallen im Prüftext: Zahlen, eine Bedingung und eine Lücke, für die es keine Antwort gibt.
Ein Prüftext braucht eingebaute Fallen. Ohne sie liefern alle Modelle brauchbare Ergebnisse und du erfährst nichts.

Vier Modelle, drei Aufträge

Angetreten sind vier Modelle, die auf einem Gerät ohne Grafikkarte tatsächlich laufen. Sie reichen von 1,5 bis 8 Milliarden Parametern, also den Stellschrauben, die ein Modell beim Training gelernt hat.

ModellParameterGröße auf der PlatteWas es in diesem Lauf tat

qwen2.5:1.5b

1,5 Mrd.

0,99 GB

benannte die fehlende Angabe als einziges korrekt und kehrte die E-Mail-Bedingung um

llama3.2:3b

3,2 Mrd.

2,02 GB

erfand zwei Preisklassen und beantwortete die Bedingungsfrage nicht

phi3:mini

3,8 Mrd.

2,18 GB

ließ die 17 Anmeldungen weg und rechnete 14,12 Euro vor

llama3.1:8b

8,0 Mrd.

4,90 GB

beantwortete die Bedingungsfrage als einziges richtig und rechnete ebenfalls 14,12 Euro vor

Jedes Modell bekam dieselben drei Aufträge, jeweils direkt hinter den Quelltext gesetzt:

1Fasse diese Notiz in genau drei Sätzen zusammen.
2Wie hoch ist der Teilnahmebeitrag pro Person?
3Jemand hat sich per E-Mail angemeldet. Zählt diese Anmeldung?

Der erste Auftrag prüft Zahlen und Formatvorgabe, der zweite die Lücke, der dritte die Bedingung. Keiner sagt dem Modell, dass eine Antwort fehlen darf.

Zum Nachbauen

Gerät. Intel Core i5-13500H, 16 Threads, 15 GB Arbeitsspeicher, keine dedizierte Grafikkarte.

Werkzeug. Ollama 0.13.0, angesprochen über POST /api/generate auf 127.0.0.1:11434.

Modelle. qwen2.5:1.5b (1,5 Mrd.), llama3.2:3b (3,2 Mrd.), phi3:mini (3,8 Mrd.) und llama3.1:8b (8,0 Mrd.), alle in der Standardausgabe Q4_K_M (Quantisierung, also auf vier Bit verkleinerte Gewichte, ausgelesen am 30.07.2026 auf demselben Gerät).

Einstellungen. temperature 0,2, seed 7 (der Startwert, der eine Antwort bei gleicher Eingabe wiederholbar macht), num_predict 220 (die Ausgabelänge, nach der das Modell abbricht).

Datum. 31.07.2026, zwei Läufe, freier Arbeitsspeicher zwischen 2,7 und 6,0 GB.

Alles Folgende gilt für diese vier Modelle, diesen Text und diesen Tag; die Antworten liegen vollständig in unserer Arbeitsdokumentation.

Verfälscht wurde keine Zahl, weggelassen schon

Der verbreitetste Vorbehalt gegen kleine Modelle betrifft verfälschte Zahlen. Hier schrieb jedes Modell die Werte korrekt ab, die 240 Euro ebenso wie den 14. Oktober und die 24 Plätze.

In der Zusammenfassung von phi3:mini stand von den 17 Anmeldungen nichts, obwohl sie der Anlass der ganzen Notiz sind. Der Rest war korrekt, was die Auslassung erst heikel macht. Ein falscher Wert fällt beim Gegenlesen auf, ein fehlender bleibt unsichtbar.

Die Formatvorgabe hielt die Hälfte nicht ein. Verlangt waren genau drei Sätze; qwen2.5:1.5b lieferte sechs Aufzählungspunkte, phi3:mini einen einzigen langen Satz. In diesem Satz stand, der zweite Termin „steht noch fest", während der Ausgangstext sagt, dass er noch nicht feststeht. Ein fehlendes Wort, und die Aussage ist umgedreht.

Erfunden wurde die Zahl, die fehlt

Nach dem Teilnahmebeitrag gefragt, antworteten drei von vier Modellen mit einer Zahl, und phi3:mini legte dabei den Rechenweg offen:

Die Rechnung stimmt, allein die Grundlage fehlt. Im Text stehen Materialkosten, und die haben mit einem Beitrag pro Kopf nichts zu tun. llama3.1:8b kam über eine ähnliche Herleitung auf denselben Betrag. llama3.2:3b erfand zwei Preisklassen, 21,82 Euro für Teilnehmende aus dem Landkreis und 40 Euro für die übrigen; aus den „elf davon aus dem Landkreis" waren sechs Teilnehmende „aus dem Ausland" geworden. Wer so einen Betrag in einen Aushang übernimmt, hat einen Preis veröffentlicht, den niemand beschlossen hat.

Aufschlussreich ist, wer die Falle vermied. qwen2.5:1.5b, das kleinste Modell im Feld, antwortete als einziges, dass dazu nichts im Text stehe. Größer war hier nicht sicherer.

Eine Waage steht schief, weil auf der einen Seite ein Gewicht fehlt. So entstand der erfundene Teilnahmebeitrag: Die Rechnung stimmte, der Ausgangswert fehlte.
Eine Zahl mit Rechenweg sieht sorgfältig aus. Prüfe zuerst, ob der Ausgangswert überhaupt im Text steht.

Montags im Camp

Wenn du das mit deinen eigenen Texten durchspielen willst

Im Social Impact Camp bauen wir solche Prüftexte gemeinsam und lassen sie durch die Modelle laufen, die jemand mitbringt. Komm dazu, ohne Vorerfahrung und ohne Kosten.

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Die Bedingung überstand nur eines von vieren

Bei der dritten Aufgabe drehte sich das Bild. Auf die Frage, ob eine per E-Mail eingegangene Anmeldung zählt, antwortete allein llama3.1:8b knapp und korrekt, mit Begründung, während qwen2.5:1.5b die Aussage umdrehte:

Der Satz klingt geordnet und enthält den richtigen Teil der Regel. Dann behauptet er, die Anmeldung sei über das Formular eingegangen, was im Text nicht steht. Wer das in einer Mitgliederverwaltung übernimmt, verarbeitet Daten ohne Einwilligung.

llama3.2:3b und phi3:mini beantworteten die Frage überhaupt nicht. Beide gaben ein neu formatiertes Protokoll aus, llama3.2:3b mit dem Platzhalter „[Datum der Sitzung]", phi3:mini mitten im Wort abbrechend. Der korrekte Satz über die E-Mail-Anmeldungen stand beiläufig mit drin. Als Antwort taugt das nicht, und die Länge der Ausgabe lässt das Gegenteil vermuten.

Wie wenig es braucht, damit es kippt

Diesen Lauf gab es zweimal. Im ersten Durchgang waren die Umlaute im Prüftext durch Buchstabenpaare ersetzt, wie man es aus alten Dateinamen kennt; für einen deutschen Alltagstext ist das unrealistisch, deshalb lief er noch einmal mit korrekt geschriebenem Text. Der Auftrag war damit nicht mehr derselbe, ein direkter Vergleich verbietet sich.

Auffällig ist trotzdem, was sich verschob. llama3.1:8b hatte im ersten Durchgang geantwortet, es gebe keine Angabe zum Teilnahmebeitrag; im zweiten rechnete es die 14,12 Euro aus. phi3:mini hatte die 17 Anmeldungen im ersten Durchgang noch genannt. Wenn schon eine veränderte Schreibweise eine Antwort dreht, ist ein gelungener Versuch kein Beleg für Zuverlässigkeit.

Vier Handgriffe beim Gegenlesen

Aus den drei Aufträgen folgen vier Handgriffe, die dich zusammen eine Minute kosten.

Vier Handgriffe beim Gegenlesen

Suche zuerst die Bedingungen. Geh die Einschränkungen des Ausgangstexts durch und prüfe, ob jede noch da ist und in dieselbe Richtung zeigt.

Halte nach Zahlen ohne Quelle Ausschau. Eine Zahl, die im Ausgangstext fehlt und im Ergebnis mit Rechenweg auftaucht, braucht einen zweiten Blick. Der Rechenweg macht sie glaubwürdiger, nicht richtiger.

Zähle nach, was fehlt. Halte die wichtigsten Angaben des Ausgangstexts gegen das Ergebnis. Eine weggelassene Zahl fällt sonst niemandem auf.

Stelle eine Frage, deren Antwort im Text fehlt. Wer die Lücke benennt, arbeitet sauber; wer sie füllt, tut das auch an Stellen, die du nicht kontrollierst.

Je enger ein Auftrag geschnitten ist, desto weniger Raum bleibt für Ausweichmanöver; wie du dafür zuschneidest, steht in Aufgaben für KI-Agenten zuschneiden.

Welche Modellgröße auf deinem Gerät überhaupt läuft, ist eine eigene Frage und hängt am Arbeitsspeicher.

Ein Lineal liegt schräg über einem Blatt und legt eine Prüfspur darüber. Gegenlesen heißt, den Text noch einmal systematisch abzugehen, statt das Ergebnis zu überfliegen.
Vier Handgriffe kosten dich eine Minute und ersparen dir den Preis, den niemand beschlossen hat.

Quandes Projects e. V.

Wenn du wissen willst, woran wir gerade arbeiten

Das Social Impact Camp ist ein offenes, kostenloses Format von Quandes Projects e. V. Auf der Camp-Seite steht, wie ein Abend abläuft.

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Häufige Fragen

Häufige Fragen zum Prüflauf

Gilt das für alle kleinen Modelle?

Nein. Geprüft wurden vier Modelle von `qwen2.5:1.5b` bis `llama3.1:8b` an einem Text an einem Tag; daraus folgt kein Urteil über eine Modellklasse. Der Lauf zeigt, welche Sorte Fehler auftritt und wonach du suchen solltest.

Hilft ein größeres Modell gegen das Problem?

Nur teilweise, und das war die Überraschung. `llama3.1:8b` beantwortete die Bedingungsfrage als einziges richtig und rechnete beim Teilnahmebeitrag dieselbe erfundene Zahl aus wie das viel kleinere `phi3:mini`. Größer verschiebt die Fehlerquote, es ersetzt das Gegenlesen nicht.

Wären die Antworten mit einem anderen Auftrag besser geworden?

Vermutlich teilweise. Ein Auftrag, der ausdrücklich nach den Bedingungen fragt, hätte die Trefferquote erhöht. Ein knapper Auftrag deckt dafür die Schwächen auf, die im Alltag zuschlagen.

Wie prüfe ich das an meinen eigenen Texten?

Nimm einen echten Text aus deiner Arbeit, in dem eine Einschränkung steht, und stelle eine Frage, deren Antwort darin fehlt. Das sagt dir mehr über dein Modell als jede Rangliste.

Weiterführend

Quellen

  1. [1]Eigener Qualitätslauf vom 31.07.2026 mit den vier Modellen qwen2.5:1.5b, llama3.2:3b, phi3:mini, llama3.1:8b; Gerät, Werkzeug und Einstellungen wie im Abschnitt „Zum Nachbauen". Quelltext, Aufträge und alle Antworten im Wortlaut liegen als Rohdaten vor
  2. [2]Vergleichslauf vom selben Tag mit identischen Einstellungen, im Prüftext jedoch mit ersetzten Umlauten. Beide Läufe liegen vollständig vor
  3. [3]Eigene Messreihe vom 30.07.2026 auf demselben Gerät; daraus stammen Parameterzahlen, Dateigrößen und die Quantisierungsstufe Q4_K_M der vier Modelle. Die Laufzeiten der Qualitätsläufe sind mit dieser Reihe nicht vergleichbar, weil währenddessen weniger Arbeitsspeicher frei war
KI-Unterstützung
Text
Claude Opus 5
Bilder
OpenAI Codex ImageGen 2

Redaktionell geprüft von Quandes Projects e. V.

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Textentwurf, Struktur und Recherchezusammenfassung entstanden mit Claude Opus 5 (Recherche: Claude Opus 5 mit Websuche) und wurden von Quandes Projects e. V. redaktionell geprüft und freigegeben. Bilder wurden mit OpenAI Codex ImageGen 2 erzeugt und redaktionell ausgewählt. Die inhaltliche Verantwortung liegt bei Quandes Projects e. V.

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