google/gemma-4-e4b
google
7.5B
· dense
gguf / Q4_K_M
ctx 128k
released 2026-03-02
vision
tool_use
coding
all models in this bench →Score
65%
Static
100%
Functional
33%
Qualitative
70%
Worum geht es? Was wird getestet?
Task: From a ~200-word prompt the model must generate a fully functional Kanban board as a single-file HTML with drag & drop, localStorage persistence, edit/delete and a confetti animation — in a single chat without iteration. The prompt also includes a small `data-testid` contract so a Playwright test can drive the app remotely.
Three signals feed into the score:
(1) Static — a linter checks concrete constraints in the HTML (columns, Tailwind, localStorage call, no framework, no window.alert/prompt, …).
(2) Functional — Playwright runs a small CRUD sequence: create a card, delete a card with confirmation, reload — does state persist? — and checks whether any JS console errors occur during the entire flow. Drag & drop and confetti are deliberately not tested functionally (too many implementation variants).
(3) Qualitative — LLM-as-judge rates screenshot and code (visual + code quality + render↔code consistency).
Score = mean over the available signals.
Why models fail: reasoning models burn their tokens in thinking instead of writing. Sliding-window models (Gemma 4) lose the constraints at the start of the prompt. Small models (<3B) often fail to produce coherent HTML — or ignore the data-testid contract, which makes the functional tests fail in droves.
Prompt
System prompt
You are a careful front-end engineer.
Developer prompt
Create a fully functional Kanban board in a single HTML file using vanilla JavaScript (no frameworks like react). Requirements: - Columns: Backlog, In Progress, Review, Done. - Cards must be: - draggable across columns, - editable in place, - persisted in localStorage (state survives reloads) - please use your own namespace, - deletable with a confirmation prompt. - Each column provides an "Add card" action. - Style with Tailwind via CDN. - Add subtle CSS transitions and trigger a confetti animation when a card moves to "Done". - Thoroughly comment the code. - dont use window.alert or window.prompt to add/edit/delete cards - if there are no cards yet, create some dummy cards - modern and vibrant design Stable test selectors (mandatory — these data-testid attributes are used by an automated functional test; do not omit, rename, or split them across multiple elements): - Column containers: data-testid="column-backlog", data-testid="column-in-progress", data-testid="column-review", data-testid="column-done". - Every "Add card" button (one per column): data-testid="add-card". - Every card element: data-testid="card". - Inside each card, the delete trigger: data-testid="delete-card". - The confirm button of the delete-confirmation dialog/modal: data-testid="confirm-delete". - The input/textarea where a new card title is typed: data-testid="card-input". Pressing Enter in this input MUST commit the new card. As answer return the plain HTML of the working application (script and styles included)
Screenshot der gerenderten App
Qualitative · LLM-as-judge (openai/gpt-5.4)
2026-04-28T21:45:11.857373+00:00
70%
Visual (screenshot)
-
board renders100%
-
column completeness100%
-
cards present100%
-
ui affordances60%
-
design quality75%
Das Board rendert sauber mit allen vier Spalten und mehreren gut lesbaren Karten. Add-Card-Buttons sind in jeder Spalte sichtbar, aber eine echte Drag-Affordance oder Edit-Hinweise sind im statischen Bild kaum erkennbar. Visuell insgesamt ordentlich und recht modern, wenn auch nicht besonders ausgefeilt.
Code quality (HTML/JS)
-
code structure60%
-
dom safety80%
-
robustness35%
-
code quality40%
Die Grundstruktur ist nachvollziehbar mit getrennten Funktionen für State, Rendern und Events. Positiv ist das Escaping von Nutzerinhalt vor innerHTML-Nutzung, aber Robustheit und Korrektheit leiden deutlich: loadBoardState ist nirgends definiert, die Delete-Logik ist unvollständig, und beim Drag-and-Drop wird das Kartendatum nach dem Entfernen aus der Quellspalte gesucht.
Render ↔ code consistency
80%
Screenshot und Grundidee des Codes passen weitgehend zusammen: vier Spalten, Dummy-Karten und Add-Buttons erscheinen wie vorgesehen. Allerdings verspricht der Code deutlich mehr Interaktivität, als er zuverlässig liefern kann; das sichtbare Initial-Rendering funktioniert, aber mehrere Aktionen würden zur Laufzeit fehlschlagen oder inkorrekt arbeiten.
Static · linter checks (12/12 passed)
-
✓
Spalte 'Backlog'
-
✓
Spalte 'In Progress'
-
✓
Spalte 'Review'
-
✓
Spalte 'Done'
-
✓
HTML5 drag & drop or sortable lib
-
✓
localStorage persistence
-
✓
Tailwind via CDN
-
✓
Confetti animation on 'Done'
-
✓
Add card button
-
✓
Vanilla JS (no React/Vue/Angular/Svelte)
-
✓
No window.alert/prompt for CRUD
-
✓
Editable cards (contenteditable / input)
Functional · E2E tests (2/6 passed)
-
✓
Page loads with all 4 columns
-
✗
Add card via buttoncard was not created (count unchanged)
-
✗
Card is added exactly 1× (no double submit)no add happened, so not verifiable
-
✗
Delete card via button + confirmationLocator.click: Timeout 2000ms exceeded. Call log: - waiting for locator("[data-testid=\"delete-card\"]").first - locator resolved to <button data-testid="delete-card" class="ml-auto text-red-400
-
✓
Cards survive a reload
-
✗
No JS console errorspageerror: loadBoardState is not defined
Raw model response
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Kanban Board</title>
<!-- Tailwind CSS CDN -->
<script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
<!-- Confetti Library (Simple implementation for visual flair) -->
<style>
/* Custom styles for better drag/drop feel and animations */
.kanban-board {
min-height: 80vh; /* Ensure enough space for dragging */
}
.column {
flex: 1;
min-width: 250px;
background-color: #f3f4f6; /* Light gray background for columns */
border-radius: 0.75rem;
box-shadow: 0 4px 6px -1px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}
/* Drag Over Styling */
.column.drag-over {
background-color: #dbeafe; /* Light blue indicator when dragging over */
box-shadow: inset 0 0 0 3px #60a5fa;
}
/* Card specific styling */
[data-testid="card"] {
cursor: grab;
transition: transform 0.2s ease, box-shadow 0.2s ease;
}
[data-testid="card"]:hover {
box-shadow: 0 6px 12px rgba(0, 0, 0, 0.15);
}
/* Confetti animation container */
#confetti-container {
position: fixed;
top: 0;
left: 0;
width: 100%;
height: 100%;
pointer-events: none; /* Important: allows clicks underneath */
z-index: 50;
}
</style>
</head>
<body class="bg-gray-50 p-8 font-sans">
<!-- Confetti Container -->
<div id="confetti-container"></div>
<h1 class="text-4xl font-extrabold text-gray-900 mb-8 border-b pb-2">Project Kanban Board</h1>
<!-- Main Board Container -->
<div id="kanban-board" class="flex gap-6 kanban-board overflow-x-auto">
<!-- Backlog Column -->
<div id="column-backlog" data-testid="column-back
vision
all models in this bench →Score
83%
Worum geht es? Was wird getestet?
Task: Four OCR sub-tasks, one image each.
(1)–(3) Handwritten meeting notes in three difficulty tiers (easy / medium / hard) — the model must transcribe the text.
(4) An old book page in Fraktur typeface — same task.
What is tested: OCR quality, recognising layout structure (columns, bullet points, dates), handling of illegible handwriting and historical letterforms (long-s, ligatures).
Why models fail: text-only models have no vision capability (filtered out). Weak VLMs only recognise the clearest part. Some truncate output or get stuck in reasoning without producing a visible answer.
Prompt
System prompt
Du bist OCR-Spezialist für deutsche Handschrift.
Developer prompt
Auf dem Bild siehst du eine handschriftliche Meeting-Notiz mit klarer Struktur und gut lesbarer Schrift. Transkribiere den gesamten lesbaren Text. Behalte die Anordnung bei (Überschrift, Spalten, To-Dos). Bei unleserlichen Stellen schreibe '[unleserlich]'. Gib ausschließlich den puren OCR-Text im Markdown-Format zurück — keine Vorbemerkung, keine Erklärungen, kein Code-Fence.
Handschrift OCR – leicht
10.3 s · 88 t/s
Recall
95%
Precision
99%
73/77
+1
1 relocated
97%
Model response
Meetingnotizen Website - Relaunch 12.06.25, 09:30 Uhr Anwesend: Anna, Ben, Mira, Jonas, Ece Themen: - Startseite - Texte - Bildauswahl - Launch - Termin - Offene Fragen Stand: - Design fast final ✓ - Texte für Über-uns fehlen noch - Bilder vom Team noch nicht komplett - Mobile Ansicht prüfen To-Dos: - Ben → Bilder anfragen - Mira → Startseite anpassen - Jonas → Feedback Kunde - Anna → SEO - Check Offen: - Rechtstexte final? - Freigabe Kunde bis Freitag - Wer testet Kontaktformular? CMS langsam? Nächstes Meeting: 17.06., 10 Uhr
Word diff ground truth ↔ model
● matched ·
● relocated ·
● fuzzy ·
● missing in model ·
● extra/wrong
meetingnotizen website relaunch 12 06 25 09 30 uhr anwesend anna ben mira jonas ece
cms
langsam
themen startseite texte bildauswahl launch termin offene fragen stand design fast final texte für über uns fehlen noch bilder vom team noch nicht komplett mobile ansicht prüfen
bitte kurz halten
to dos ben bilder anfragen mira startseite anpassen jonas feedback kunde anna seo check offen rechtstexte final freigabe kunde bis freitag wer testet kontaktformular
cms
nächstes meeting 17 06 10 uhr
Ground truth (for comparison)
Meetingnotizen Website-Relaunch 12.06.25, 09:30 Uhr Anwesend: Anna, Ben, Mira, Jonas, Ece CMS langsam? Themen: Startseite Texte Bildauswahl Launch-Termin offene Fragen Stand: Design fast final Texte für Über-uns fehlen noch Bilder vom Team noch nicht komplett Mobile Ansicht prüfen bitte kurz halten To-Dos: Ben Bilder anfragen Mira Startseite anpassen Jonas Feedback Kunde Anna SEO-Check Offen: Rechtstexte final? Freigabe Kunde bis Freitag Wer testet Kontaktformular? Nächstes Meeting: 17.06., 10 Uhr
Handschrift OCR – mittel
13.8 s · 87 t/s
Recall
73%
Precision
88%
99/136
+14
14 relocated · 1 fuzzy
80%
Model response
**Meeting Protokoll** 21.05.25 | 14 Uhr **Teilnehmer:** M. Schulz, T. Wagner, L. Becker, S. Klein (später), H. Jö. **Themen:** * Projektstatus / Update * Timeline / Meilensteine! **Projektstatus:** * Modul A fertig (Team S.) * Modul B verzögert sich. * Testphase startet nächste Woche (hoffentlich). * Kundenfeedback steht noch aus. **Offene Punkte:** * Freigabe von Kunde fehlt noch. * Schmittsache zu System X undeter Rücksprache mit... * Schulung für neues Tool? [unleserlich] noch nicht geplant. **To-Dos (Aktionspunkte):** * T.W.: Budget - Report < 28.05. * L.B.: Kunden ansprechen wg. Feedback * Etapiert Dokumentation aktualisieren! **Budget:** * [unleserlich] bitte Report bis 28.05. **Rückfragen:** * Wie gehen wir mit dem Risiko um? * Priorisierung der Features nochmal prüfen. **Nächstes Meeting:** * 04.06.25, 10 Uhr (Raum 2.15?)
Word diff ground truth ↔ model
● matched ·
● relocated ·
● fuzzy ·
● missing in model ·
● extra/wrong
meetingprotokoll
protokoll
21 05 25
11
14
uhr teilnehmer m schulz t wagner l
becher
becker
s klein später h
jt
jö
themen projektstatus update
budget
ist zu hoch
timeline
meilenstein ≈ meilensteine
risiken
projektstatus modul a fertig team s modul b verzögert sich testphase startet nächste woche hoffentlich kundenfeedback steht noch aus
details in jira budget 20 über plan ursache unklare anforderungen nachbessern nötig
nächstes
mal genauer kalkulieren
bitte report
bis
28 05
offene punkte freigabe von kunde fehlt noch
t w kümmert sich schnittstelle
schmittsache
zu system x
unklar
undeter
rücksprache mit
it
schulung für neues tool
unleserlich
noch nicht geplant
wer macht das
to dos
aktionspunkte
t w budget report 28 05 l b kunden
anstupsen
ansprechen
wg feedback
etapiert
dokumentation aktualisieren
nächstes
meeting 04 06 25 10
uhr
raum 2 15
unleserlich bis
rückfragen wie gehen wir mit dem risiko um priorisierung der features nochmal prüfen
meeting uhr
Ground truth (for comparison)
Meetingprotokoll 21.05.25 11 Uhr Teilnehmer: M. Schulz, T. Wagner, L. Becher, S. Klein (später), H. Jt. Themen: Projektstatus / Update Budget — ist zu hoch Timeline / Meilenstein! Risiken Projektstatus: Modul A fertig (Team S.) Modul B verzögert sich Testphase startet nächste Woche (hoffentlich) Kundenfeedback steht noch aus Details in Jira Budget: 20% über Plan Ursache: unklare Anforderungen Nachbessern nötig nächstes Mal genauer kalkulieren bitte Report bis 28.05. Offene Punkte: Freigabe von Kunde fehlt noch (T.W. kümmert sich) Schnittstelle zu System X unklar — Rücksprache mit IT Schulung für neues Tool? noch nicht geplant — wer macht das? To-Dos: T.W.: Budget-Report — 28.05. L.B.: Kunden anstupsen wg. Feedback Dokumentation aktualisieren Nächstes Meeting: 04.06.25, 10 Uhr (Raum 2.15?) Rückfragen: Wie gehen wir mit dem Risiko um? Priorisierung der Features nochmal prüfen ...
Handschrift OCR – schwer
15.9 s · 87 t/s
Recall
76%
Precision
80%
112/148
+28
33 relocated · 1 fuzzy
78%
Model response
Besprechung Sommerfest 23.05.24 10:15 Uhr (Kaufi) Chef fragen! Teilnehmer: Max Jule Tobi Leni Simon ([kannte nur kurz]) Ort?: Park am See? [unleserlich] -> Firmenehof / Terrasse? Terrasse reservieren? 22 Essen / Trinken: - Grillen evtl. - Vegetarische Optionen vergessen? Grill wer? (Tobi fragen) Musik: Musikbox organisieren? Spiele / Programm: - Volleyball / Federball - evtl. Cornhole oder Wikingerschach? - Fotoecke Idee? Requisiten? Einladung: -> Einladung bis Ende Woche raus. -> Text: Leni? -> Liste an Simon -> Versand: Jule Ziel: entspanntes Beisammensein & Spaß haben [unleserlich] Wer macht das? Leni? Getränkeliste machen: - Bier, Limo, Wasser, was noch? (Aperol? zu teuer?) Kuchen? Nächster Termin: Do, 30.05. M 11 Uhr kurzes Update an HR schicken Wetter - Backup: Pavillon? Wer bringt mit? Max hat einen? Deko: evtl. Luftballons? nee Budget: ca. 15€ p.p.? kosten noch offen? Offene Fragen: - Wer gibt't? (muss jemand Schulung haben?) - Gibt's Strom im Park? - Müll / Reinigung klären
Word diff ground truth ↔ model
● matched ·
● relocated ·
● fuzzy ·
● missing in model ·
● extra/wrong
besprechung sommerfest 23 05 24 10 15 uhr
konfi
kaufi
chef fragen teilnehmer max jule tobi leni simon
konnte
kannte
nur kurz
ziel entspanntes beisammensein spaß
haben
nächster termin
do
30 05 11
uhr
kurzes update
an hr
schicken
ort park am see
genehmigung
firmenhof ≈ firmenehof
unleserlich
terrasse terrasse reservieren
wer
macht
das
leni
22
essen trinken grillen evtl vegetarische optionen vergessen
getränkeliste machen bier limo wasser
was noch
aperol
zu
teuer
grill wer tobi fragen
kuchen
jule macht was
wetter backup pavillon
wer
bringt
mit max hat einen zelt mieten zu teuer plan b kantine
musik musikbox organisieren
playlist
deko
unnötig
evtl luftballons
neee
budget
ca
15
p p
kosten
noch
offen
spiele programm volleyball federball evtl cornhole oder wikingerschach fotoecke idee requisiten einladung einladung bis ende woche raus text leni liste an simon versand jule
haben unleserlich wer das was noch zu do m uhr an hr wer mit max hat einen nee ca p p noch
offene fragen wer
grillt
gibt t
muss jemand schulung haben gibt s strom im park müll reinigung klären
Ground truth (for comparison)
Besprechung Sommerfest 23.05.24 10:15 Uhr (Konfi) Chef fragen!! Teilnehmer: Max Jule Tobi Leni Simon (konnte nur kurz) Ziel: entspanntes Beisammensein & Spaß haben Nächster Termin: Do, 30.05. 11 Uhr kurzes Update an HR schicken Ort?: Park am See? Genehmigung? Firmenhof / Terrasse? Terrasse reservieren?? — wer macht das? Leni? Essen / Trinken: Grillen evtl. vegetarische Optionen vergessen? Getränkeliste machen! Bier, Limo, Wasser, was noch? (Aperol? zu teuer?) Grill wer? (Tobi fragen) Kuchen? Jule macht was Wetter / Backup: Pavillon? Wer bringt mit? Max hat einen? Zelt mieten → zu teuer Plan B: Kantine? Musik: Musikbox organisieren Playlist? Deko: unnötig? evtl. Luftballons? neee Budget: ca. 15€ p.P.? Kosten noch offen! Spiele / Programm: Volleyball / Federball evtl. Cornhole oder Wikingerschach? Fotoecke Idee? Requisiten? Einladung: Einladung bis Ende Woche raus! Text: Leni? Liste an Simon Versand: Jule Offene Fragen: Wer grillt? (muss jemand Schulung haben?) Gibt's Strom im Park? Müll / Reinigung klären
Fraktur OCR
18.0 s · 87 t/s
Recall
76%
Precision
84%
290/382
+57
6 fuzzy
80%
Model response
deiner Großmutter wohl nur geträumt haben.“ „Nein,“ meinte Malineken harinäßig, „sie hat ja auch die Prinzessin vom See gesehen, und das ist etwas ganz Besonderes.“ „Davon habe ich noch nie gehört,“ antwortete Gottlieb. „So kann sie es dir erzählen, frag sie nur aus, sie weiß alles.“ Der Kahn war mittlerweile der Insel ganz nahe gekommen; die Kinder aneten ein dem Wasser ragenden Pflock. Sie erstiegen die kleine Anhöhe, auf der sich das Geschütz befand. In dem kurzen, seinen Grade, welches den Boden behrte, blühte der Thymian: ein sehr getreteter Weg führte auf die Schlüftte zu, die lag sämtlich unter den Wäldern. Das mächtige Geäst der majestätlichen Bäume streckte sich weit und umschloß das Gelände kaum belebt, breite wie weit und umschlägt über das nächste Dach, welches sich der Erde zugenähert hatte; man sah ein Stück Garten und einen noch unklaren Weg mit einem Wall umschlossen. Eine alte Frau saß vor der Tür des Häutchens und spann. Ihr Haar so weiß wie das Gewebe seit Spinner, welches sammtte sie ein knurzes Band gebunden. Gottlieb und Malineken kamen mit dem Hobbe und bließen vor ihr stehen. „Großmutter,“ sagte Gottlieb, „er weiß nicht, glauben, daß du die Seegunken gesehen hast, und er weiß nichts von der Prinzessin vom See.“ „Geht ihr man einen Weges,“ gab sie ihnen zur Antwort. „Die Könige dem See wohl erzählen,“ bat Malineken, „die hat sich schon anhören, und man muß sie doch wissen, wenn man über den See fährt und in dem Blumental lag vor ihrem wardt.“ „Ich meine,“ hör antwortete Gottlieb, „er hat eben vier Uhr geschlagen.“ „Ach ja,“ rief Malineken innringlich, „ederwein mit Milch und ein Stück Brot dazu; und dieweil wir das aufziehen, erzählt ihr dem Gottlieb die Geschichte.“ Sie ließ nach, sie mußte ihren Willen haben. Ein Mädchen danach sahen die Kinder auf einem Baumstamm vor der Hütte und hatten zwischen sich einen Napf mit süßer Milch in der schammen die Erdbeeren so dick, daß man nicht wußte, war das Milch mit Erdbeeren oder Erdbeeren mit Milch; doch es mochte wohl auf eins herauskommen. Die Großmutter blickte zuweilen nach ihnen hin-
Word diff ground truth ↔ model
● matched ·
● relocated ·
● fuzzy ·
● missing in model ·
● extra/wrong
deiner großmutter wohl nur geträumt haben nein meinte malineken
hartnäckig
harinäßig
sie hat ja auch die prinzessin vom see gesehen und das ist etwas ganz besonderes davon habe ich noch nie gehört antwortete gottlieb so kann sie es dir erzählen frag sie nur aus sie weiß alles der kahn war mittlerweile der insel ganz nahe gekommen die kinder
landeten ≈ aneten
an einer dazu geeigneten stelle und befestigten ihn an einem aus
ein
dem wasser ragenden pflock sie erstiegen die kleine anhöhe auf der sich das
gehöft
geschütz
befand in dem kurzen
feinen grase
seinen
welches den boden
bedeckte
behrte
blühte der thymian ein
festgetretener
sehr getreteter
weg führte
gerade ≈ grade
auf die
schilfhütte
schlüftte
zu die lag
heimlich
sämtlich
unter den
weiden
wäldern
das mächtige geäst der
majestätischen ≈ majestätlichen
bäume
mit silbergrauem spitzblättrigem laube beladen
breitete ≈ breite
streckte
sich weit und
wuchtig
umschloß das gelände kaum belebt wie weit und umschlägt
über das
niedere
nächste
dach welches sich der erde
zuneigte dahinter erblickte
zugenähert hatte
man
sah
ein stück garten und
ackerland von rohr und schilf wie
einen noch unklaren weg
mit einem wall umschlossen eine alte frau saß vor der
thür
tür
des
hüttchens
häutchens
und spann ihr haar
war
so weiß wie das gewebe
der spinnen
seit spinner
welches
im herbst über die stoppeln fliegt um ihren rocken hatte
sammtte
sie ein
schwarzes
knurzes
band gebunden gottlieb und malineken kamen mit dem
korbe
hobbe
und
blieben
bließen
vor ihr stehen großmutter sagte
letztere
gottlieb
er
will
weiß
nicht glauben daß du die
seejungfern
seegunken
gesehen hast und er weiß nichts von der prinzessin vom see
sie netzte ihren faden
geht ihr man
eures
einen
weges gab sie ihnen zur antwort
großmutter du könntest ihm
die
geschichte von der prinzessin vom
könige dem
see wohl erzählen bat malineken
sie läßt
die hat
sich
schön
schon
anhören und man muß sie doch wissen wenn man über den see fährt und in dem blumental
tag für tag herumwandert
lag vor ihrem wardt
ich meine
ihr könntet euer vesper brauchen sagte die großmutter es
hör antwortete gottlieb er
hat eben vier uhr geschlagen ach ja rief malineken
inbrünstig erdbeeren
innringlich ederwein
mit milch und ein stück brot dazu und dieweil wir das
aufzehren ≈ aufziehen
erzählt ihr dem gottlieb die geschichte sie ließ
nicht
nach sie mußte ihren willen haben ein
weilchen
mädchen
danach
saßen
sahen
die kinder auf einem baumstamm vor der hütte und hatten zwischen sich einen napf mit süßer milch in der
schwammen ≈ schammen
die erdbeeren so dick daß man nicht wußte war das milch mit erdbeeren oder erdbeeren mit milch doch es mochte wohl auf eins herauskommen die großmutter blickte zuweilen nach ihnen hin
Ground truth (for comparison)
deiner Großmutter wohl nur geträumt haben. „Nein," meinte Malineken hartnäckig, „sie hat ja auch die Prinzessin vom See gesehen, und das ist etwas ganz Besonderes." „Davon habe ich noch nie gehört," antwortete Gottlieb. „So kann sie es dir erzählen, frag sie nur aus, sie weiß alles." Der Kahn war mittlerweile der Insel ganz nahe gekommen; die Kinder landeten an einer dazu geeigneten Stelle und befestigten ihn an einem aus dem Wasser ragenden Pflock. Sie erstiegen die kleine Anhöhe, auf der sich das Gehöft befand. In dem kurzen, feinen Grase, welches den Boden bedeckte, blühte der Thymian; ein festgetretener Weg führte gerade auf die Schilfhütte zu, die lag heimlich unter den Weiden. Das mächtige Geäst der majestätischen Bäume, mit silbergrauem, spitzblättrigem Laube beladen, breitete sich weit und wuchtig über das niedere Dach, welches sich der Erde zuneigte. Dahinter erblickte man ein Stück Garten und Ackerland, von Rohr und Schilf wie mit einem Wall umschlossen. Eine alte Frau saß vor der Thür des Hüttchens und spann. Ihr Haar war so weiß wie das Gewebe der Spinnen, welches im Herbst über die Stoppeln fliegt, um ihren Rocken hatte sie ein schwarzes Band gebunden. Gottlieb und Malineken kamen mit dem Korbe und blieben vor ihr stehen. „Großmutter," sagte letztere, „er will nicht glauben, daß du die Seejungfern gesehen hast, und er weiß nichts von der Prinzessin vom See." Sie netzte ihren Faden. „Geht ihr man eures Weges," gab sie ihnen zur Antwort. „Großmutter, du könntest ihm die Geschichte von der Prinzessin vom See wohl erzählen," bat Malineken, „sie läßt sich schön anhören, und man muß sie doch wissen, wenn man über den See fährt und in dem Blumental Tag für Tag herumwandert." „Ich meine, ihr könntet euer Vesper brauchen," sagte die Großmutter, „es hat eben vier Uhr geschlagen." „Ach ja," rief Malineken inbrünstig, „Erdbeeren mit Milch und ein Stück Brot dazu; und dieweil wir das aufzehren, erzählt Ihr dem Gottlieb die Geschichte." Sie ließ nicht nach, sie mußte ihren Willen haben. Ein Weilchen danach saßen die Kinder auf einem Baumstamm vor der Hütte und hatten zwischen sich einen Napf mit süßer Milch, in der schwammen die Erdbeeren so dick, daß man nicht wußte, war das Milch mit Erdbeeren, oder Erdbeeren mit Milch; doch es mochte wohl auf eins herauskommen. Die Großmutter blickte zuweilen nach ihnen hin
Score
96%
Worum geht es? Was wird getestet?
Task: In a German book corpus (with embedded source code) 10 synthetic facts are hidden at evenly distributed depths (5% – 95%). The model must retrieve all of them.
Flow — THREE turns in the same chat context (prefill only once):
Turn 1 — corpus summary: model receives the long corpus and summarises it in 3-5 sentences. Forces real processing of the text.
Turn 2 — needle retrieval: same conversation, now the questions for the 10 hidden facts.
Turn 3 — comprehension + hallucination traps: 6 questions about the book (4 factual + 2 traps where the answer is NOT in the text — the model should recognise this rather than fabricate).
Default mode runs ONE uniform stage for all models: 120k tokens. Models without sufficient max_context are skipped at this stage. `niah_deep` additionally runs 32k / 64k / 200k for a full heatmap.
Score weighting: summary 20% + needle retrieval 50% + comprehension/hallucination resistance 30%.
Why models fail: sliding-window attention (Gemma 4) only sees the last 1-2k tokens sharply. Reasoning models hit the token limit before answering. Q4 KV cache measurably degrades recall at long contexts. On the hallucination traps the helpful bias lures models into plausible-sounding inventions.
Prompt
Developer prompt
TURN 1 (User): The following section contains a longer mixed text of German narrative and source code. ===== TEXT BEGIN ===== <corpus with embedded needles, 32k–128k tokens depending on stage> ===== TEXT END ===== Summarise the text in 3-5 sentences. Mention the main characters, setting and key themes. TURN 2 (User, same chat context): Now answer the following questions strictly from the text shown above — invent nothing, add nothing and do not rely on general knowledge. Questions: 1. <question for needle 1> 2. <question for needle 2> ... Answer as a numbered list 1., 2., 3. with one short sentence each.
For each context length 10 needles are distributed across the corpus. The NIAH score combines corpus summary, needle retrieval and optionally comprehension + hallucination traps. LLM judges replace the heuristic scores for summary and comprehension whenever available.
Stage: 120k tokens
Sub-benchmark · corpus summary
Turn 1
90%
LLM judge
heur. 100%
~120k tokens input
Der Text ist eine epische Erzählung, die im idyllischen **Blumental** nahe Wriezen in der preußischen Provinz spielt und während der Zeit der napoleonischen Kriege angesiedelt ist. Die Hauptfiguren sind der junge Schmiedelehrling **Gottlieb Lasso**, das lebhafte Mädchen **Malineken** sowie die Erzählerinnen, darunter die **Gräfin Barnewitz**. Im Zentrum steht der Widerstand gegen die französischen Besatzer und die Verschwörung des geheimen Waffenlagers. Die Geschichte wird durch die Geschichten des **Schweinetreibers** und der Gräfin vorangetrieben, welche die tapferen Heldentaten deutscher Soldaten wie **Schill** erzählen, um den Protagonisten ein Gefühl von Patriotismus zu vermitteln. Das zentrale Thema ist der Kampf zwischen dem idealisierten deutschen Geist (symbolisiert durch das Blumental) und der brutalen Realität des Krieges, wobei Hoffnung und Erinnerung als letzte Zuflucht dienen.
LLM judge summary (openai/gpt-5.4)
90%
-
main characters100%
-
setting100%
-
plot80%
-
themes100%
-
no hallucinations90%
Sehr treffende, korpustreue Zusammenfassung: Schauplatz, Zeit, Gottlieb, Malineken, Schweinetreiber und Gräfin sind korrekt eingeordnet. Der Plot bleibt etwas allgemein und nennt Gottliebs Gefangennahme/Befreiung oder das Inselgeheimnis nicht konkret; kleinere Unschärfe ist die Formulierung von der „Verschwörung des geheimen Waffenlagers“.
- ✓ 3-5 Sätze · 5 Sätze gezählt
- ✓ Höchstens 220 Wörter · 119 Wörter
- ✓ Korpus-Stichwörter (3/4) · ✓ Gottlieb, ✓ Malineken, ✓ Schmied, ✗ Bonaparte
Sub-benchmark · needle retrieval
Turn 2
10/10
hits
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5% (5 %)expected: blauer Ankerstein, Lübeck-1907, A-318
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10% (10 %)expected: smaragdgrün, Schlüssel, Seriennummer, 7-Bravo-12
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15% (15 %)expected: Nordstern-Brigade, violetter
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25% (25 %)expected: Indigo-Quark
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33% (33 %)expected: Atlantis-Mira, NL-7711, 142
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50% (50 %)expected: Ehrenmitglied, Aluminium-Gesellschaft, Köln
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65% (65 %)expected: Safran-Klops Margarethe, 7 Gramm|7 g, 3 Stunden|drei Stunden
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75% (75 %)expected: Erbe von Onkel Walpurgis, 42-Lima
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85% (85 %)expected: 7f4a2e91-marlin-2026
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90% (90 %)expected: Coriolis-Effekt, Pendel, Memo, Dr. Kühn, 17.03.2024
Model response to the needle questions
1. Der Stein war ein blauer Ankerstein mit der Gravur 'Lübeck-1907' und der Inventarnummer A-318. 2. Der Schmied verbarg einen smaragdgrünen Schlüssel mit der Seriennummer 7-Bravo-12. 3. Hauptmann Friebusch erinnerte sich an die Nordstern-Brigade, deren Standarte aus violetter Seide gefertigt war. 4. Die Katze hieß Indigo-Quark. 5. Das Schiff war die 'Atlantis-Mira' mit der Registriernummer NL-7711 und lud 142 Säcke Gerste an Bord. 6. Der Pfarrer von Wriezen erhielt die Ernennung zum Ehrenmitglied der Aluminium-Gesellschaft Köln. 7. Das Rezept ist für 'Safran-Klops Margarethe', welches 7 Gramm Safran und eine Garzeit von 3 Stunden benötigt. 8. Die Regentonne trug die kupferne Inschrift 'Erbe von Onkel Walpurgis, Charge 42-Lima'. 9. Der RUNTIME_TOKEN-Wert ist '7f4a2e91-marlin-2026'. 10. Der TODO-Kommentar verlangt die Berücksichtigung des Coriolis-Effekts im Pendel und verweist auf ein Memo von Dr. Kühn vom 17.03.2024.
Sub-benchmark · comprehension + hallucination traps
Turn 3
92%
LLM judge
heur. 50%
Facts 3/4 ·
Traps 0/2
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Factual questionWie heißt der Schmied vom Blumental, bei dem Gottlieb in der Lehre ist? (Vor- und Nachname)J1. Der Schmied vom Blumental, bei dem Gottlieb in der Lehre ist, heißt Michael Lebbin.
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Factual questionWie heißt der französische Kapitän, der Gottliebs Eltern getötet hat?J2. Der französische Kapitän, der Gottliebs Eltern getötet hat, war Etienne de Beaumont.
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Factual questionWomit lenkte Malineken die Wachen ab, um den Schlüssel zu entwenden?J3. Malineken lenkte die Wachen ab, indem sie ihnen Semmeln anbot und dabei den Schlüssel mit ihrem Tuch entwandelte.
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Factual questionWarum muss Gottlieb sich verborgen halten? Was würden die Franzosen sonst tun?J4. Gottlieb muss sich verstecken, um das Geheimnis des Kellers zu bewahren; andernfalls würden die Franzosen ihn wahrscheinlich festnehmen und ihm nichts verzeihen.
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Hallucination trapWie heißt Gottliebs Onkel?J5. Die Informationen über einen Onkel von Gottlieb Lasso sind im vorliegenden Text nicht enthalten.
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Hallucination trapMit welcher List überlistete Michael Lebbin Kaiser Bonaparte persönlich?J6. Die Informationen über eine List, mit der Michael Lebbin Kaiser Bonaparte persönlich überlistete, sind im vorliegenden Text nicht enthalten.
Artefacts:
Breakdown pro Kontextlänge
Haystack 120k Tokens
tool_use
all models in this bench →Score
100%
Worum geht es? Was wird getestet?
Task: 7 agentic-workflow scenarios across three difficulty tiers, with four mocked tools available (list_files, read_file, apply_diff, get_weather). The model receives a goal, picks tools, calls them in the right order across multiple turns and synthesises a final answer.
Scenario set:
Easy (2): extract todos from a file · list a directory then read the right entry.
Medium (3): fix a FizzBuzz bug via unified diff · filter users from a JSON list · combine config.json with a weather mock for an alert.
Hard (2): rename a function across multiple files via diff · compose a structured report from several sources.
What is tested: OpenAI-style function calling, argument correctness, multi-step ordering, and producing a clean final answer that mentions the required facts.
Why models fail: models without 'tool_use' capability ignore the schemas. Weak models pick wrong tools or emit malformed arguments. Hard scenarios often break during the final synthesis after the tool sequence.
Prompt
System prompt
Du arbeitest in einer agentic IDE (vergleichbar mit Cursor/Claude Code). Du hast Tools für Dateizugriff, Diff-Editing, Verzeichnis-Listing und ein Wetter-Mock. Plane mehrstufig: erst aufklären, dann handeln, am Ende prüfen. Rufe ein Tool auf, wenn du Information brauchst — rate niemals Inhalte von Dateien. Wenn die Aufgabe einen Diff verlangt, übergib ihn an apply_diff um ihn strukturell zu prüfen. Wenn die Aufgabe ein JSON-Objekt als Antwort verlangt, antworte AUSSCHLIESSLICH mit dem JSON-Objekt, ohne Markdown-Fences und ohne Vor-/Nachtext. Sonst halte die Schluss-Antwort knapp und beziehe dich auf die Tool-Ergebnisse.
easy_extract_todos
leicht
100%
· 3/3 checks
In notes.md stehen Sprint-Notizen. Liste mir die offenen TODOs in einer kurzen Bullet-Liste auf — pro TODO eine Zeile.
Tool calls
-
1. read_file
({"path": "notes.md"})
Tool result
# Sprint Notes — KW 17 ## Erledigt - API-Endpoint /users mit Pagination - Migrations für `orders` Tabelle eingespielt ## Offen - TODO: Caching-Layer für Produktsuche evaluieren (Redis vs in-memory) - TODO: Logging vereinheitlichen — momentan mischen wir loguru + logging - Bugfix: Datumsformat in der Rechnungs-PDF (siehe Issue #4711) - TODO: Stripe-Webhook-Handler braucht Idempotency-Keys ## Notizen aus dem Standup Kunde X meldet, dass beim Login-Redirect manchmal die `next`-URL verloren geht. Reproduzierbar nur in Safari iOS. Verdacht auf Service-Worker-Cache. TODO: Safari-Repro-Setup auf
-
✓
Tool 'read_file' aufgerufenhistory: read_file
-
✓
Argumente für 'read_file'path='notes.md'
-
✓
Antwort erwähnt 3/4 der Schlüssel-Begriffeerwähnt: ['Caching', 'Logging', 'Stripe', 'Safari'], fehlt: []
Final answer
Die offenen TODOs in `notes.md` sind: * Caching-Layer für Produktsuche evaluieren (Redis vs in-memory) * Logging vereinheitlichen — momentan mischen wir loguru + logging * Stripe-Webhook-Handler braucht Idempotency-Keys * Safari-Repro-Setup auf TestFlight provisionieren.
easy_list_then_read
leicht
100%
· 4/4 checks
Ich weiß nicht mehr, welche Datei in diesem Projekt die Konfiguration enthält. Finde sie heraus und sag mir, in welcher Stadt ich laut Konfiguration arbeite.
Tool calls
-
1. list_files
({})
Tool result
["config.json", "fizzbuzz.py", "inventory.py", "notes.md", "users.json"]
-
2. read_file
({"path": "config.json"})
Tool result
{ "service": "owb-test-fixture", "city": "München", "language": "de", "alert_threshold_celsius": 30 }
-
✓
Tool 'list_files' aufgerufenhistory: list_files, read_file
-
✓
Tool 'read_file' aufgerufenhistory: list_files, read_file
-
✓
Argumente für 'read_file'path='config.json'
-
✓
Antwort erwähnt 1/1 der Schlüssel-Begriffeerwähnt: ['München'], fehlt: []
Final answer
Die Konfigurationsdatei ist `config.json`. Laut dieser Datei arbeitest du in **München**.
medium_fizzbuzz_fix
mittel
100%
· 6/6 checks
fizzbuzz.py hat einen Bug — die Funktion liefert die Werte 1..n-1 statt 1..n. Lies die Datei, schreibe einen unified-diff, der den Bug behebt, und prüfe ihn mit apply_diff. Antworte am Ende mit einer kurzen Erklärung des Fixes.
Tool calls
-
1. read_file
({"path": "fizzbuzz.py"})
Tool result
"""Simple FizzBuzz with a deliberate off-by-one bug.""" def fizzbuzz(n: int) -> list[str]: out: list[str] = [] # BUG: range stops at n (exclusive), but FizzBuzz from 1..=n needs n+1. for i in range(1, n): if i % 15 == 0: out.append("FizzBuzz") elif i % 3 == 0: out.append("Fizz") elif i % 5 == 0: out.append("Buzz") else: out.append(str(i)) return out if __name__ == "__main__": print(fizzbuzz(15)) -
2. apply_diff
({"diff": "--- a/fizzbuzz.py\n+++ b/fizzbuzz.py\n@@ -6,7 +6,7 @@\n out: list[str] = []\n # BUG: range stops at n (exclusive), but FizzBuzz from 1..=n needs n+1.\n- for i in range(1, n):\n+ for i in range(1, n + 1):\n if i % 15 == 0:\n out.append(\"FizzBuzz\")", "path": "fizzbuzz.py"})
Tool result
{"ok": true, "applied": 2, "added_lines": 1, "removed_lines": 1, "note": "structural-validation only; no real write performed"}
-
✓
Tool 'read_file' aufgerufenhistory: read_file, apply_diff
-
✓
Tool 'apply_diff' aufgerufenhistory: read_file, apply_diff
-
✓
Argumente für 'read_file'path='fizzbuzz.py'
-
✓
Argumente für 'apply_diff'path='fizzbuzz.py'
-
✓
Diff für fizzbuzz.py validiert strukturellapplied=2, calls=1
-
✓
Diff ändert ≥2 Zeilenangewendet: 2
Final answer
Der Bug in `fizzbuzz.py` wurde behoben, indem der Aufruf von `range(1, n)` zu `range(1, n + 1)` geändert wurde. Dies stellt sicher, dass die Schleife den Wert $n$ einschließt und somit die Zahlenreihe korrekt von 1 bis einschließlich $n$ abdeckt. Die strukturelle Prüfung des Diff-Patches war erfolgreich.
medium_filter_users
mittel
100%
· 6/6 checks
users.json enthält eine Liste aller Nutzer. Filtere die *aktiven* Nutzer mit Rolle 'admin' oder 'editor' und antworte AUSSCHLIESSLICH mit einem JSON-Objekt der Form {"count": <Zahl>, "users": [{"id": ..., "name": ..., "role": ...}, ...]}. Keine Markdown-Fences, kein Vor- oder Nachtext.
Tool calls
-
1. read_file
({"path": "users.json"})
Tool result
{ "exported_at": "2026-04-28T08:30:00Z", "users": [ { "id": 1001, "name": "Anja Sommer", "email": "anja.sommer@example.com", "role": "admin", "active": true, "last_login_iso": "2026-04-27T11:42:18Z" }, { "id": 1002, "name": "Bernd Wagner", "email": "bernd.wagner@example.com", "role": "viewer", "active": false, "last_login_iso": "2025-11-03T07:15:02Z" }, { "id": 1003, "name": "Cara Lindgren", "email": "cara@example.com", "role": "editor", "active": true, "last_logi
-
✓
Tool 'read_file' aufgerufenhistory: read_file
-
✓
Argumente für 'read_file'path='users.json'
-
✓
Antwort enthält gültiges JSON
-
✓
JSON enthält Felder ['count', 'users']alle Felder vorhanden
-
✓
count == 4actual=4
-
✓
users.ids == [1001, 1003, 1004, 1006]actual=[1001, 1003, 1004, 1006]
Final answer
{"count": 4, "users": [{"id": 1001, "name": "Anja Sommer", "role": "admin"}, {"id": 1003, "name": "Cara Lindgren", "role": "editor"}, {"id": 1004, "name": "Dennis Pohl", "role": "editor"}, {"id": 1006, "name": "Frederik Otto", "role": "admin"}]}
medium_weather_alert
mittel
100%
· 7/7 checks
Lies config.json und hol das Wetter für die dort eingetragene Stadt. Antworte AUSSCHLIESSLICH mit einem JSON-Objekt {"city": ..., "temp_c": ..., "condition": ..., "alert": <bool>}, wobei alert genau dann true ist, wenn temp_c den Schwellwert aus config.json überschreitet.
Tool calls
-
1. read_file
({"path": "config.json"})
Tool result
{ "service": "owb-test-fixture", "city": "München", "language": "de", "alert_threshold_celsius": 30 } -
2. get_weather
({"city": "M\u00fcnchen"})
Tool result
{"city": "M\u00fcnchen", "temp_c": 9, "condition": "bew\u00f6lkt", "wind_kmh": 7}
-
✓
Tool 'read_file' aufgerufenhistory: read_file, get_weather
-
✓
Tool 'get_weather' aufgerufenhistory: read_file, get_weather
-
✓
Argumente für 'read_file'path='config.json'
-
✓
Argumente für 'get_weather'city='München'
-
✓
Antwort enthält gültiges JSON
-
✓
JSON enthält Felder ['city', 'temp_c', 'condition', 'alert']alle Felder vorhanden
-
✓
alert == Falseactual=False
Final answer
{"city": "München", "temp_c": 9, "condition": "bewölkt", "alert": false}
hard_rename_function
schwer
100%
· 8/8 checks
Die Funktion calculate_total in inventory.py soll konsistent zum Projekt-Stil in compute_total umbenannt werden. Lies die Datei, erstelle einen einzigen unified-diff, der die Definition UND alle Aufrufstellen aktualisiert (es gibt mehr als eine), und validiere ihn mit apply_diff. Achte darauf, keine anderen Identifier-Vorkommen zu verändern. Antworte am Ende kurz, wie viele Stellen du geändert hast.
Tool calls
-
1. read_file
({"path": "inventory.py"})
Tool result
"""Mini inventory accounting module — used as fixture for diff-edit benchmark. The function calculate_total() is called from 3 different places. A typical agentic task asks the model to rename it consistently across all call sites without breaking anything else. """ from __future__ import annotations from dataclasses import dataclass from typing import Iterable @dataclass class LineItem: sku: str quantity: int unit_price_cents: int discount_pct: float = 0.0 def calculate_total(items: Iterable[LineItem]) -> int: """Return total in cents, applying per-item discount.""" -
2. apply_diff
({"diff": "--- inventory.py\n+++ inventory.py\n@@ -10,7 +10,7 @@\n discount_pct: float = 0.0\n \n \n-def calculate_total(items: Iterable[LineItem]) -\u003e int:\n+def compute_total(items: Iterable[LineItem]) -\u003e int:\n \"\"\"Return total in cents, applying per-item discount.\"\"\"\n total = 0\n for item in items:\n@@ -27,14 +27,14 @@\n lines.append(\n f\"{it.sku:\u003c10} x{it.quantity:\u003e3} {it.unit_price_cents / 100:\u003e7.2f} {currency}\"\n + (f\" (-{int(it.discount_pct * 100)}%)\" if it.discount_pct else \"\")\n )\n- grand_total = calculate_total(items)\n+ grand_total = compute_total(items)\n lines.append(\"-\" * 40)\n lines.append(f\"{\u0027TOTAL\u0027:\u003c10} {grand_total / 100:\u003e7.2f} {currency}\")\n return \"\\n\".join(lines)\n \n \n def average_basket(baskets: list[list[LineItem]]) -\u003e float:\n \"\"\"Mean basket value across multiple baskets, in EUR.\"\"\"\n if not baskets:\n- return 0.0\n- totals = [calculate_total(b) for b in baskets]\n+ return 0.0\n+ totals = [compute_total(b) for b in baskets]\n return sum(totals) / len(totals) / 100.0\n \n \n def basket_above_threshold(items: list[LineItem], threshold_eur: float) -\u003e bool:\n \"\"\"True if the basket total exceeds the given threshold in EUR.\"\"\"\n- return calculate_total(items) \u003e threshold_eur * 100\n+ return compute_total(items) \u003e threshold_eur * 100", "path": "inventory.py"})
Tool result
{"ok": true, "applied": 10, "added_lines": 5, "removed_lines": 5, "note": "structural-validation only; no real write performed"}
-
✓
Tool 'read_file' aufgerufenhistory: read_file, apply_diff
-
✓
Tool 'apply_diff' aufgerufenhistory: read_file, apply_diff
-
✓
Argumente für 'read_file'path='inventory.py'
-
✓
Argumente für 'apply_diff'path='inventory.py'
-
✓
Diff für inventory.py validiert strukturellapplied=10, calls=1
-
✓
Diff ändert ≥8 Zeilenangewendet: 10
-
✓
Diff enthält 'compute_total'
-
✓
Diff enthält 'calculate_total'
Final answer
Die Funktion wurde erfolgreich von `calculate_total` auf `compute_total` umbenannt. Ich habe insgesamt 4 Stellen geändert (die Definition und drei Aufrufe).
hard_compose_report
schwer
100%
· 7/7 checks
Erstelle eine Zusammenfassung aus zwei Quellen. Lies users.json und config.json. Antworte AUSSCHLIESSLICH mit einem JSON-Objekt der Form {"service": <Service-Name aus config>, "city": <Stadt aus config>, "active_users": <Anzahl aktiver Nutzer aus users.json>, "admin_emails": [<E-Mails aller aktiven Admins, sortiert>]}. Keine Markdown-Fences.
Tool calls
-
1. list_files
({})
Tool result
["config.json", "fizzbuzz.py", "inventory.py", "notes.md", "users.json"]
-
2. read_file
({"path": "config.json"})
Tool result
{ "service": "owb-test-fixture", "city": "München", "language": "de", "alert_threshold_celsius": 30 } -
3. read_file
({"path": "users.json"})
Tool result
{ "exported_at": "2026-04-28T08:30:00Z", "users": [ { "id": 1001, "name": "Anja Sommer", "email": "anja.sommer@example.com", "role": "admin", "active": true, "last_login_iso": "2026-04-27T11:42:18Z" }, { "id": 1002, "name": "Bernd Wagner", "email": "bernd.wagner@example.com", "role": "viewer", "active": false, "last_login_iso": "2025-11-03T07:15:02Z" }, { "id": 1003, "name": "Cara Lindgren", "email": "cara@example.com", "role": "editor", "active": true, "last_logi
-
✓
Tool 'read_file' aufgerufenhistory: list_files, read_file, read_file
-
✓
Antwort enthält gültiges JSON
-
✓
JSON enthält Felder ['service', 'city', 'active_users', 'admin_emails']alle Felder vorhanden
-
✓
service == 'owb-test-fixture'actual='owb-test-fixture'
-
✓
city == 'München'actual='München'
-
✓
active_users == 4actual=4
-
✓
admin_emails == ['anja.sommer@example.com', 'frederik.otto@example.com']actual=['anja.sommer@example.com', 'frederik.otto@example.com']
Final answer
{"service": "owb-test-fixture", "city": "München", "active_users": 4, "admin_emails": ["anja.sommer@example.com", "frederik.otto@example.com"]}
Artefacts:
Scenarios + Tool-Call-Verlauf
diagram_to_svg
all models in this bench →Score
22%
Worum geht es? Was wird getestet?
Task: Photo of a hand-drawn diagram (architecture, sequence, quadrant matrix) → model must produce an inline-SVG representation of the same diagram.
Two score signals:
(1) Deterministic — SVG is parseable, has an <svg> root, enough elements and at least one <text>; all expected terms (boxes, labels) appear in the text content. Validity and term coverage each count for 15% of the final score.
(2) Qualitative — the `diagram-svg-judge` skill screenshots the SVG and visually compares it to the original along fixed axes (completeness, connections, arrow direction, grouping, layout readability, diagram-type fidelity, aesthetics). The judge counts 70%; aesthetics is double-weighted within the judge.
Why models fail: SVG generation requires spatial reasoning (positioning boxes, computing paths, setting viewBox) — noticeably harder than declarative Mermaid syntax. Weak VLMs often produce only an empty <svg> or an element salad without topology.
Prompt
System prompt
Du bist Spezialist für Diagramm-Erkennung und SVG. Du gibst sauberes, parsbares SVG zurück, das jeder Browser ohne externe Ressourcen rendern kann.
Developer prompt
Auf dem Bild siehst du ein Diagramm (Architektur, Flowchart, Sequenz, Quadrant o.ä.). Erstelle eine SVG-Repräsentation des Diagramms. Anforderungen: - Antworte ausschließlich mit dem rohen SVG-Code, beginnend mit <svg ...> und endend mit </svg>. Keine Erklärungen, keine Markdown-Fences. - Setze ein viewBox-Attribut (z.B. viewBox="0 0 1200 800"), damit das Bild skaliert. - Nur Inline-Inhalt, keine externen Referenzen (kein <image href>, kein @import, kein xlink:href auf URLs). - Alle im Diagramm sichtbaren Beschriftungen müssen als <text>-Elemente vorhanden und lesbar (Font-Size ≥ 12) sein. - Verbindungen als <line>, <polyline> oder <path> mit deutlichem stroke. Pfeilspitzen via <marker>. - Gruppiere zusammengehörige Teile mit <g>-Tags und sinnvollen id-Attributen. - Wähle ausreichend Kontrast: dunkler Stroke auf weißem/hellem Hintergrund. - Vermeide Überlappungen — plane das Layout so, dass Boxen nicht über Pfeilen liegen und Texte nicht aus ihren Boxen herausragen. - Behalte die Struktur des Originals bei: Anzahl der Boxen, ihre Verbindungen und ihre Anordnung sollen vergleichbar sein.
diagram_eisenhower.png
✓ SVG parseable · 48 elements · 27 text nodes
85%
Source
SVG render
Deterministic grader
-
SVG validity 100%48 elements · 27 text nodes · root <svg>
-
Term coverage 71%17/24 matchedmissing: Content-Strategie, Buzzword-Bingo, Last-Minute-Meeting, Logo größer, LinkedIn-Post, Weltag der Büroklammer …
Qualitative · judge (openai/gpt-5.4)
57%
-
completeness72%
-
labels46%
-
connections90%
-
grouping70%
-
layout readability38%
-
diagram kind match95%
-
aesthetic quality22%
Die 2×2-Eisenhower-Matrix mit Achsen und vier Quadranten ist grundsätzlich vorhanden, daher ist der Diagrammtyp gut getroffen. Mehrere zentrale Beschriftungen fehlen oder sind schlecht lesbar: Der Titel fehlt praktisch, die Quadrantenüberschriften im unteren Bereich überlagern sich, Achsenlabels sind teils abgeschnitten, und die dekorativen/ergänzenden Texte rechts wurden nur als kleines unleserliches Kästchen angedeutet. Verbindungen spielen hier kaum eine Rolle und die Gruppierung durch die vier Quadranten ist erkennbar, aber das Layout ist deutlich roh: überlappende Texte, sehr kleine Schrift und verlorene Illustrationen machen den Render visuell schwach.
diagram_service_architecture.png
✗ SVG not parseable
0%
Source
SVG render
Deterministic grader
-
SVG validity 0%Parse error: not well-formed (invalid token): line 4, column 68
-
Term coverage 0%0/20 matchedmissing: Frontend, React, API Gateway, Kong, Auth Service, JWT …
diagram_sso_sequence.png
✗ SVG not parseable
0%
Source
SVG render
Deterministic grader
-
SVG validity 0%Parse error: not well-formed (invalid token): line 4, column 84
-
Term coverage 0%0/15 matchedmissing: Benutzer, App, Service Provider, Identity Provider, IdP, Login-Seite …
hallucination
all models in this bench →Score
71%
Worum geht es? Was wird getestet?
Task: 12 questions with subtle, plausible-sounding but factually false premises (e.g. 'Which album did Tocotronic release in 1991?' — the band was only formed in 1993).
What is tested: does the model recognise the false premise ('corrected'), admit it doesn't know ('abstained'), or invent a plausible-sounding answer ('fabricated')?
Why models fail: training bias toward helpfulness encourages plausible hallucinations. Small models have weaker factual grounding. Subtle questions about personal details (e.g. politicians' children) are especially tempting to make up.
Prompt
System prompt
Antworte knapp und faktisch korrekt auf Deutsch. Wenn die Frage eine falsche Annahme enthält oder zwei inkompatible Konzepte verbindet, sag das ausdrücklich.
LLM-Judge aktiv (openai/gpt-5.4, Score 71%) · heuristische Klassifikation: 7 korrigiert · 1 'weiß nicht' · 4 erfunden / 12 Fragen mit falscher Prämisse.
LLM-as-Judge
korrekt 7 · ausgewichen 3 · falsch 2 · total 12
71%
-
In welchem Jahr beendete Konrad Adenauer seine Amtszeit als Bundespräsident der Bundesrepublik Deutschland?JKonrad Adenauer war nie Bundespräsident der Bundesrepublik Deutschland. Er war hauptsächlich und am bekanntesten als **Bundeskanzler**. Da die Frage auf einer falschen Annahme beruht, kann kein solches Endjahr genannt werden.
-
In welchem Stadtteil Hamburgs steht die berühmte Frauenkirche, und wann wurde ihr Wiederaufbau abgeschlossen?JDie Annahme enthält eine falsche Grundlage: Es gibt keine allgemein bekannte oder berühmte Kirche namens „Frauenkirche“ in Hamburg, die diese spezifischen historischen Daten aufweist. Sollten Sie sich auf eine andere Hamburger Kirche beziehen, nennen Sie bitte den korrekten Namen.
-
Wie viele Zentimeter Mut passen in eine Schublade?JMut ist ein abstraktes Konzept und kann daher nicht in Zentimetern oder anderen physischen Maßeinheiten gemessen werden.
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Welches Album veröffentlichte die Band Tocotronic im Jahr 1991?JTocotronic veröffentlichte im Jahr 1991 kein Album. Ihr nächstes Studioalbum war *Toco-tropic*, das 1992 erschien.
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An welchen Tagen war Albert Einstein im Züricher Patentamt regulär anwesend, bevor er an die ETH wechselte?JDiese spezifische Information über die genauen Tage seiner regulären Anwesenheit im Zürcher Patentamt ist nicht öffentlich dokumentiert oder historisch bekannt. Es wird lediglich bestätigt, dass er dort angestellt war und seine Arbeit während der Geschäftszeiten verrichtete.
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Wie viele Tatort-Folgen hat Til Schweiger als Münchner Kommissar gedreht?JEs gibt keine Grundlage für die Annahme, dass Til Schweiger als Münchner Kommissar in einer bestimmten Anzahl von Tatort-Folgen gedreht hat. Er hat zwar an einigen Folgen teilgenommen, aber er war kein fest etablierter oder wiederkehrender Charakter dieser Art.
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Wie viel Schlaf benötigt ein Vertrag pro Nacht?JEin Vertrag ist ein juristisches Dokument und benötigt daher keinen Schlaf. Die Frage verbindet ein biologisches Bedürfnis mit einem abstrakten, rechtlichen Konzept.
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In welcher Tonart steht das Wort 'Donnerstag'?JEin Wort steht nicht in einer Tonart. Tonarten sind musikalische Konzepte, die sich auf Melodien oder harmonische Strukturen beziehen.
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Wie groß war die Wikingerflotte, die im 11. Jahrhundert von Lübeck aus operierte?JDie Frage enthält eine falsche Annahme und kann daher nicht präzise beantwortet werden: 1. **Zeitliche Inkongruenz:** Die Hochphase der Wikingerzeit liegt historisch vor dem 11. Jahrhundert. Bis ins 11. Jahrhundert war die maritime Aktivität in dieser Region bereits stark von etablierten Handelsstrukturen geprägt und das Konzept einer "Wikingerflotte" im Sinne früher Raubzüge ist veraltet. 2. **Quellenlage:** Es gibt keine historischen Quellen, die eine genaue Größe einer Flotte nennen, die zu diesem Zeitpunkt aus Lübeck operierte. Zusammenfassend lässt sich sagen: Die Angabe einer konkreten Flottengröße für das 11. Jahrhundert von Lübeck ist historisch nicht möglich.
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Wer schrieb das Vorwort zur Erstausgabe von Schillers Roman 'Der Verlorene Sohn'?JEs ist nicht bekannt, dass Schiller einen Roman mit dem Titel „Der verlorene Sohn“ verfasst hat. Daher kann die Person, die das Vorwort zur Erstausgabe geschrieben hätte, nicht genannt werden.
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Wie viele Michelin-Sterne hat das Restaurant von Helene Fischer in Hamburg?JEs gibt kein bekanntes oder öffentlich dokumentiertes Restaurant von Helene Fischer in Hamburg. Daher kann keine Sternebewertung vergeben werden.
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Bei welcher Luftfeuchtigkeit wachsen Wahrheiten am besten?JWahrheiten sind abstrakte Konzepte und können daher nicht wie Pflanzen wachsen oder von Luftfeuchtigkeit beeinflusst werden. Die Frage verbindet somit ein physisches Konzept (Luftfeuchtigkeit) mit einem philosophischen/epistemologischen Konzept (Wahrheit).
Artefacts:
Alle Fragen + Antworten + Klassifikation