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:miniließ 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,llama3.1:8bundllama3.2:3bnannten einen Teilnahmebeitrag, die ersten beiden mit Rechenweg. - Größer war hier nicht sicherer. Das kleinste Modell
qwen2.5:1.5bbenannte 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.
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.

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.
| Modell | Parameter | Größe auf der Platte | Was es in diesem Lauf tat |
|---|---|---|---|
| 1,5 Mrd. | 0,99 GB | benannte die fehlende Angabe als einziges korrekt und kehrte die E-Mail-Bedingung um |
| 3,2 Mrd. | 2,02 GB | erfand zwei Preisklassen und beantwortete die Bedingungsfrage nicht |
| 3,8 Mrd. | 2,18 GB | ließ die 17 Anmeldungen weg und rechnete 14,12 Euro vor |
| 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.
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.

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.
Beim Camp mitmachenDie 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.
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.

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.
Das Camp ansehenHäufige 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.
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