Python-Praxistest: Modell 0 von 30, Regeln 22 von 30
Stand: 14. September 2026, 10:47 Uhr Zürich.
Der erste praktische Vergleich ist vollständig. Das aktuelle Grundmodell löst keine der 30 kleinen Python-Reparaturaufgaben. Die bereits geprüften Reparaturregeln lösen auf genau denselben Aufgaben 22 von 30. Ein nützlicher Python-Spezialist ist damit noch nicht entstanden.
Das Ergebnis ist in allen drei Bereichen gleich: null von zehn Aufgaben für Listen, null von zehn für Texte und null von zehn für strukturierte Daten. Keine Aufgabe wurde aus der Wertung genommen.
Was die Antworten zeigen
Alle 30 ersten Modellantworten wurden gespeichert und unabhängig geprüft. 29 entsprechen nicht dem vorgegebenen Format oder Umfang einer Python-Lösung. Eine weitere enthält einen ungültigen Textbaustein. Keine Antwort wurde nachträglich repariert oder durch einen zweiten Versuch ersetzt.
Damit standen keine passenden Lösungsvorschläge für die anschließenden Programmausführungen zur Verfügung. Die Antworten zählen bereits als falsch. Zusätzliche Ausführungen wären für dieses Ergebnis nicht nötig; wir behaupten keine 180 durchgeführten Modell-Verhaltenstests.
Der Aufgabenprüfstand war zuvor mit richtigen und fehlerhaften Beispielprogrammen bestätigt worden. Die Regelantworten waren in 132 tatsächlichen Programmausführungen unabhängig geprüft worden. Diese Nachweise werden weiterverwendet.
Was tatsächlich gerechnet wurde
Der Mini erzeugte die 30 Antworten in einem einzigen Lauf von gut vier Minuten auf seiner Intel-Grafikeinheit. Die Eingaben wurden vollständig übernommen. Sie brauchten zwischen 127 und 262 Textbausteine; für jede Antwort waren bis zu 64 weitere erlaubt. Alle Eingaben passten in das vorhandene Modell.
Die Grenze für 95 Prozent der Antwortzeiten lag bei 8,06 Sekunden. Diese Zeitmessung betrifft die tatsächlich erzeugten, ungeeigneten Antworten. Sie ist keine Abnahme eines brauchbaren Spezialisten und kein vollständiger Betriebstest auf beiden Mini-Jahrgängen.
Das Grundmodell nach Schritt 3.616 und sein vollständiger Lernzustand blieben unverändert. Es wurde nicht trainiert. Der Lauf ist beendet, die normale Kühlung unabhängig bestätigt und die Grafikeinheit musste nicht neu starten. Die vorhandenen Hardwareprüfungen wurden nicht wiederholt.
Ein Namensfehler hatte die erste Startübermittlung noch vor dem Rechenprozess angehalten. Er wurde korrigiert, ohne das ursprüngliche Zeitbudget neu zu beginnen. Danach wurde genau ein Modelllauf gestartet. Der ursprüngliche Fehler und seine Korrektur bleiben dokumentiert.
Was als Nächstes nötig ist
Die bisher gezeigte Lernwirkung stammt vor allem aus einfachen Abschreib- und Auswahl-Aufgaben. Dort erreicht das Modell nach dem Lernen 72 von 252 richtigen Antworten gegenüber 58 davor. Bei bekannten Werten gibt es auch einen Rückschritt von 37 auf 33. Diese Lernwirkung reicht noch nicht für Programmreparaturen.
Der nächste begrenzte Lernversuch muss deshalb konkrete Python-Reparaturen vermitteln: aus einer kleinen fehlerhaften Funktion eine passende Korrektur erzeugen. Lern- und Vergleichsaufgaben werden getrennt festgelegt. Nach dem Lernen zählen wieder die ersten Antworten und ihr Verhalten auf unbekannten Aufgaben. Auch stärkere einfache Reparaturregeln gehören zum Vergleich.
Ein kleines zusätzliches Lernmodul, ein sogenannter LoRA-Adapter, muss später auf derselben unveränderten Basis einen nachweisbaren Vorteil liefern. Die aktuelle Prüfung betrifft das Grundmodell; sie ist keine Abnahme eines solchen Adapters.
Gesamtziel und Verlustgraph
Null von vier Spezialisten sind abgenommen. Die grobe redaktionelle Einschätzung bleibt bei etwa 15 Prozent. Die 300 unbekannten Aufgaben aus 30 unabhängigen Familien je Spezialist, drei Trainingswiederholungen und die vollständige Betriebsabnahme stehen weiterhin aus.
Die 11 × 11-Landschaft mit allen 121 echten Messpunkten bleibt sichtbar. Auch der gemessene Rückgang des Fehlermaßes von 6,245 auf 0,952 bleibt unverändert. Der Verlustgraph zeigt jetzt daneben den praktischen Python-Befund von 0/30. Ein kleineres Fehlermaß beim Üben bedeutet noch keine richtige Programmreparatur.