qwen/qwen3-4b-thinking-2507
qwen
4B
· dense
mlx / 4bit
ctx 256k
released 2025-08-05
tool_use
coding
all models in this bench →Score
33%
Static
100%
Functional
33%
Qualitative
29%
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)
2026-04-29T18:37:05.138750+00:00
29%
Visual (screenshot)
-
board renders50%
-
column completeness100%
-
cards present0%
-
ui affordances50%
-
design quality45%
Das Board rendert sichtbar mit allen vier Spalten und Add-Card-Buttons, aber die Spalten sind komplett leer. Es fehlen die versprochenen Dummy-Karten, und die Darstellung wirkt sehr roh mit viel leerem Raum.
Code quality (HTML/JS)
-
code structure35%
-
dom safety0%
-
robustness20%
-
code quality15%
Der Code versucht eine vollständige Kanban-Logik zu liefern, ist aber fehlerhaft: mehrfach inkonsistente Column-IDs, rohes innerHTML mit User-Input, kein Schutz um localStorage/JSON.parse und mehrere offensichtliche Logikbugs. Besonders gravierend sind createCardElement mit variablen Shadowing/Fehlern sowie falsche Selektoren und State-Zugriffe beim Editieren, Löschen und Verschieben.
Render ↔ code consistency
0%
Starke Diskrepanz zwischen Code und Render: Im Code sind Dummy-Karten und umfangreiche Interaktionen vorgesehen, im Screenshot erscheinen nur leere Spalten. Das spricht klar für Laufzeit-/Logikfehler beim Rendern der Karten.
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 buttonPage.wait_for_selector: Timeout 2000ms exceeded. Call log: - waiting for locator("[data-testid=\"card-input\"]") to be visible
-
✗
Card is added exactly 1× (no double submit)skipped — add flow failed
-
✗
Delete card via button + confirmationno cards available to delete
-
✓
Cards survive a reload
-
✗
No JS console errorspageerror: Identifier 'card' has already been declared; pageerror: Identifier 'card' has already been declared
Raw model response
<!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>
<script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
<style>
/* Custom CSS for transitions and confetti */
.confetti {
position: fixed;
background-color: hsl(0, 100%, 70%);
width: 10px;
height: 10px;
border-radius: 50%;
animation: fall 3s forwards;
}
@keyframes fall {
0% {
transform: translate(0, 0);
}
100% {
transform: translate(100vw, 100vh);
}
}
/* Card hover effects */
.card:hover {
transform: translateY(-5px);
box-shadow: 0 10px 20px rgba(0, 0, 0, 0.1);
transition: all 0.3s ease;
}
/* Column styles */
.column {
transition: all 0.3s;
border-radius: 12px;
margin: 12px;
border: 1px solid #e2e8f0;
}
/* Add card button style */
.add-card-btn {
@apply bg-blue-600 text-white px-4 py-2 rounded-lg hover:bg-blue-700 transition;
margin: 8px 0;
width: 100%;
text-align: center;
}
/* Card input styles */
.card-input {
@apply w-full p-2 border rounded-lg focus:ring-2 focus:ring-blue-500 focus:outline-none;
transition: all 0.2s;
}
/* Delete button style */
.delete-btn {
@apply bg-red-500 text-white px-2 py-1 rounded-full hover:bg-red-600 transition;
margin-left: 8px;
font-size: 14px;
}
</style>
</head>
<body class="bg-gray-50">
<div id="kanban-board" class="container mx-auto p-4 max-w-6xl">
<!-- Backlog Column -->
<div data-testid="column-backlog" class="column">
<h2 class="text-2xl font-bold text-center">Backlog</h2>
<button data-testid="add-card" class="add-card-btn">Add Card</button>
<div class="cards" id="backlog-cards"></div>
</div>
<!-- In Progress Column -->
<div data-testid="column-in-progress" class="co
Score
—
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 · needle retrieval
Turn 2
0/10
hits
-
○
5% (5 %)expected: blauer Ankerstein, Lübeck-1907, A-318
-
○
10% (10 %)expected: smaragdgrün, Schlüssel, Seriennummer, 7-Bravo-12
-
○
15% (15 %)expected: Nordstern-Brigade, violetter
-
○
25% (25 %)expected: Indigo-Quark
-
○
33% (33 %)expected: Atlantis-Mira, NL-7711, 142
-
○
50% (50 %)expected: Ehrenmitglied, Aluminium-Gesellschaft, Köln
-
○
65% (65 %)expected: Safran-Klops Margarethe, 7 Gramm|7 g, 3 Stunden|drei Stunden
-
○
75% (75 %)expected: Erbe von Onkel Walpurgis, 42-Lima
-
○
85% (85 %)expected: 7f4a2e91-marlin-2026
-
○
90% (90 %)expected: Coriolis-Effekt, Pendel, Memo, Dr. Kühn, 17.03.2024
Model response to the needle questions
Error: summary turn: timeout nach 780s (httpx: ReadTimeout)
Sub-benchmark · comprehension + hallucination traps
Turn 3
0%
Facts 0/4 ·
Traps 0/2
-
Factual questionWie heißt der Schmied vom Blumental, bei dem Gottlieb in der Lehre ist? (Vor- und Nachname)
-
Factual questionWie heißt der französische Kapitän, der Gottliebs Eltern getötet hat?
-
Factual questionWomit lenkte Malineken die Wachen ab, um den Schlüssel zu entwenden?
-
Factual questionWarum muss Gottlieb sich verborgen halten? Was würden die Franzosen sonst tun?
-
Hallucination trapWie heißt Gottliebs Onkel?
-
Hallucination trapMit welcher List überlistete Michael Lebbin Kaiser Bonaparte persönlich?
Artefacts:
Breakdown pro Kontextlänge
Haystack 120k Tokens
tool_use
all models in this bench →Score
89%
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
-
✓
Arguments for 'read_file'path='notes.md'
-
✓
Response mentions 3/4 of the key termsmentioned: ['Caching', 'Logging', 'Stripe'], missing: ['Safari']
Final answer
- Caching-Layer für Produktsuche evaluieren (Redis vs in-memory) - Logging vereinheitlichen — momentan mischen wir loguru + logging - Stripe-Webhook-Handler braucht Idempotency-Keys
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
-
✓
Arguments for 'read_file'path='config.json'
-
✓
Response mentions 1/1 of the key termsmentioned: ['München'], missing: []
Final answer
Die Konfigurationsdatei befindet sich in `config.json` und lautet: **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": "@@ -6,1 +6,1 @@\n- for i in range(1, n):\n+ for i in range(1, n+1):", "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
-
✓
Arguments for 'read_file'path='fizzbuzz.py'
-
✓
Arguments for 'apply_diff'path='fizzbuzz.py'
-
✓
Diff for fizzbuzz.py validates structurallyapplied=2, calls=1
-
✓
Diff changes ≥2 linesapplied: 2
Final answer
Der Bug wurde behoben, indem die Schleifen-Grenze von `range(1, n)` auf `range(1, n+1)` geändert wurde. Dadurch wird die Zahl `n` nun im Loop berücksichtigt, sodass die Ausgabe 1 bis n (inklusive) generiert wird.
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
-
✓
Arguments for 'read_file'path='users.json'
-
✓
Response contains valid JSON
-
✓
JSON contains fields ['count', 'users']all fields present
-
✓
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
-
✓
Arguments for 'read_file'path='config.json'
-
✓
Arguments for 'get_weather'city='München'
-
✓
Response contains valid JSON
-
✓
JSON contains fields ['city', 'temp_c', 'condition', 'alert']all fields present
-
✓
alert == Falseactual=False
Final answer
{"city": "München", "temp_c": 9, "condition": "bewölkt", "alert": false}
hard_rename_function
schwer
25%
· 2/8 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."""
-
✓
Tool 'read_file' aufgerufenhistory: read_file
-
✗
Tool 'apply_diff' aufgerufenhistory: read_file
-
✓
Arguments for 'read_file'path='inventory.py'
-
✗
Arguments for 'apply_diff'tool not called
-
✗
Diff for inventory.py validates structurallyapplied=0, calls=0
-
✗
Diff changes ≥8 linesapplied: 0
-
✗
Diff contains 'compute_total'token not found in diff body
-
✗
Diff contains 'calculate_total'token not found in diff body
Final answer
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. 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 -
2. read_file
({"path": "config.json"})
Tool result
{ "service": "owb-test-fixture", "city": "München", "language": "de", "alert_threshold_celsius": 30 }
-
✓
Tool 'read_file' aufgerufenhistory: read_file, read_file
-
✓
Response contains valid JSON
-
✓
JSON contains fields ['service', 'city', 'active_users', 'admin_emails']all fields present
-
✓
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
hallucination
all models in this bench →Score
67%
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 67%) · heuristische Klassifikation: 3 korrigiert · 0 'weiß nicht' · 9 erfunden / 12 Fragen mit falscher Prämisse.
LLM-as-Judge
korrekt 8 · ausgewichen 0 · falsch 4 · total 12
67%
-
In welchem Jahr beendete Konrad Adenauer seine Amtszeit als Bundespräsident der Bundesrepublik Deutschland?JKonrad Adenauer war nie Bundespräsident, sondern Bundeskanzler. Die Frage enthält eine falsche Annahme.
-
In welchem Stadtteil Hamburgs steht die berühmte Frauenkirche, und wann wurde ihr Wiederaufbau abgeschlossen?JDie Frage enthält eine falsche Annahme. Die berühmte Frauenkirche befindet sich in Dresden, nicht in Hamburg.
-
Wie viele Zentimeter Mut passen in eine Schublade?JFalsche Annahme: „Mut“ ist abstrakt und kann nicht in Zentimetern gemessen werden.
-
Welches Album veröffentlichte die Band Tocotronic im Jahr 1991?JTocotronic veröffentlichte 1991 das Album „Tocotronic 3“.
-
An welchen Tagen war Albert Einstein im Züricher Patentamt regulär anwesend, bevor er an die ETH wechselte?JDie Frage enthält eine falsche Annahme. Albert Einstein war nie im Züricher Patentamt vor seinem Wechsel an die ETH regulär anwesend, da er das Patentamt bereits ab 1902 betrat und erst später an der Universität Zürich (nicht ETH) promoviert hat.
-
Wie viele Tatort-Folgen hat Til Schweiger als Münchner Kommissar gedreht?JTil Schweiger hat als Münchner Kommissar in genau **einer** Tatort-Folge (2019) gedreht. Die Fehlannahme, dass er mehrere Folgen gedreht hätte, ist falsch.
-
Wie viel Schlaf benötigt ein Vertrag pro Nacht?JFalsche Annahme: Ein Vertrag benötigt keinen Schlaf, da er kein lebendiges Wesen ist.
-
In welcher Tonart steht das Wort 'Donnerstag'?JWörter haben keine Tonarten. Tonarten sind musikalische Schlüssel.
-
Wie groß war die Wikingerflotte, die im 11. Jahrhundert von Lübeck aus operierte?JDie Frage enthält eine falsche Annahme. Es gab keine Wikingerflotte, die im 11. Jahrhundert von Lübeck aus operierte. Lübeck wurde im 11. Jahrhundert (um 1000 n. Chr.) als kleiner Ort gegründet, war aber **keine Wikingerstadt**. Die Wikinger (Vikinger) waren im 11. Jahrhundert vor allem in den Nördlichen Atlantik und Nordsee aktiv, nicht aus Lübeck. Die Stadt Lübeck entwickelte sich erst im 13. Jahrhundert zu einem zentralen Knotenpunkt der Hanseatschen Liga (Hanse), was mit der Wikingerzeit (8.–11. Jahrhundert) völlig unverträglich ist. Somit gab es keine Wikingerflotte aus Lübeck im 11. Jahrhundert.
-
Wer schrieb das Vorwort zur Erstausgabe von Schillers Roman 'Der Verlorene Sohn'?JFriedrich Schiller schrieb das Vorwort zur Erstausgabe von „Der Verlorene Sohn“.
-
Wie viele Michelin-Sterne hat das Restaurant von Helene Fischer in Hamburg?JKeine Michelin-Sterne.
-
Bei welcher Luftfeuchtigkeit wachsen Wahrheiten am besten?JDie Frage enthält eine falsche Annahme. Wahrheiten sind abstrakte Konzepte und werden von Luftfeuchtigkeit nicht beeinflusst.
Artefacts:
Alle Fragen + Antworten + Klassifikation