complexSemanticMarkdown im LLM-Testsuite-Report

Testfallbeschreibung

Der Test prüft, ob ein Modell eine semantisch strukturierte Aufgabenstellung in Markdown korrekt verarbeitet. Die Aufgabe kombiniert Regelanwendung, numerische Berechnung und streng formatiertes Ausgabeverhalten.

QuelldateicomplexSemanticMarkdown.txt
Serie1
Kategorienmd, semantics, reasoning
BewertungDeterministisch
Prompt SHA-256fd1c2facc5c8fa02d9644de49eaf1d23d01b0921cb4d32fafca9637c9b7e5d0f
Deterministisch: Die Antwort wird regelbasiert gegen ein erwartetes Ergebnis geprüft. Bewertet wird also, ob die geforderten Werte, Muster oder Strukturen in der Modellantwort gefunden werden.

Erwartetes Ergebnis

63

Erwartung im Katalognein
Korrektes Ergebnis im Katalognein

Prompt

# Prompt

## Abschnitt A Inhaltliche Einordnung
### Tier Hund
Fellpunkte 14  
Ruheindex 7  

### Tier Katze
Fellpunkte 9  
Ruheindex 11  

### Tier Papagei
Fellpunkte 6  
Ruheindex 5  

## Abschnitt B Semantische Regeln
1. Addiere für jedes Tier Fellpunkte und Ruheindex.
2. Vergleiche alle berechneten Summen.
3. Finde die höchste Summe.
4. Der Zielwert ist höchste Summe mal Anzahl der Tiere.

## Abschnitt C Ausgabeformat
1. Gib ausschließlich den Zielwert aus.
2. Keine Begründung. Kein Text. Keine Einheit.
3. Jede Abweichung ist ein Fehler.

## Abschnitt D Beispiel
1. Anzahl Tiere ist 3.
2. Höchste Summe ist Hund mit 14 plus 7 ergibt 21.
3. Zielwert ist 21 mal 3 ergibt 63.

## Aufgabe
Ermittle den Zielwert exakt nach Abschnitt B und gib ihn gemäß Abschnitt C zurück.
805 Runs 797 bewertet 64.4 % Score 27.5 % exakt korrekt
Hilfe zu Bewertung, Score und exakter Korrektheit

Score ist eine abgestufte Gütebewertung: correct = 100 %, mostly_correct = 80 %, partial = 50 %, wrong/not_answered = 0 %.

Exakt korrekt ist strenger: Nur Runs mit dem Label correct zählen. Mostly correct erhöht den Score, zählt aber nicht als exakt korrekt.

Bewertet zählt alle Runs mit fachlichem Urteil. Bei LLM-Judge-Ergebnissen zählen auch Judge-Fehler als bewertet, aber mit Score 0 %.

Erzeugt am