Selbstbewusst falsch

Teil 2 der Reihe „5 KI-Modelle, dieselbe Aufgabe". Stand: Juni 2026.

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Auf einen Blick

• Drei von fünf Modellen signalisierten Korrektheit, ohne sie geprüft zu haben — auf drei verschiedene Arten.
• Mistral setzte einen grünen Haken, obwohl die Testsuite nie durchlief (ERR_ASSERTION).
• GLM-4.6 meldete „7/7 bestanden" — grün ausschließlich auf einer Berlin-Maschine; unter UTC nur 1 von 7.
• Qwen3-max baute Tests, die denselben Bug teilen wie der Code — unter jeder Zeitzone grün, trotzdem überall falsch. Dazu: eine Dokumentation, die eine fertige Route beschreibt, die im echten Code auf 404 läuft.
• DeepSeek v4-flash und v4-pro dokumentierten in Kommentaren explizit, was sie nicht abdecken. Claude Opus tat dasselbe im README.
• Das ehrlichste Modell war eines der günstigsten. Ehrlichkeit ist keine Frage von Modellgröße.

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Der Moment, in dem ich angefangen habe, Modellen zu misstrauen

Ein Modell meldete „✅ All tests passed." Ich hab dieselbe Testsuite auf einem Server in einer anderen Zeitzone laufen lassen. Ergebnis: ERR_ASSERTION. Die Tests hatten nie funktioniert.

Das eigentlich interessante Problem ist nicht der Bug. Es ist, dass das Modell offensichtlich nicht gecheckt hatte — und mir trotzdem einen grünen Haken gesetzt hat. Als ob die Aussage „alle Tests grün" ein Gedanke war, der sich richtig anfühlte, und nicht das Ergebnis einer tatsächlichen Ausführung.

Genau darum geht es in diesem Teil: nicht um Bugs, sondern um die Fähigkeit, zu wissen, ob man etwas weiß. Selbst-Verifikation.

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Was Selbst-Verifikation bedeutet

Definition: Selbst-Verifikation ist die Fähigkeit eines KI-Modells, den eigenen Output auf Korrektheit zu prüfen — und das Ergebnis ehrlich zu kommunizieren. Tests wirklich ausführen statt simulieren. Grenzen benennen. Dokumentation nicht über den tatsächlichen Code-Stand hinaus schreiben.

Ein Modell ohne Selbst-Verifikation kann trotzdem guten Code schreiben. Aber wenn es autonom arbeitet, fehlt genau die Instanz, die Fehler auffangen soll. Der Fehler des Modells und die Überprüfung des Fehlers fallen auf dieselbe Quelle zurück — strukturell dasselbe Problem wie ein Buchhalter, der seine eigene Abschlussprüfung macht.

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Kurzer Kontext: die zwei Aufgaben

Alle Modelle bekamen dieselben zwei Aufgaben:

Aufgabe 1 — getBusinessHoursStatus(date, hours, timeZone): Gibt zurück, ob gerade geöffnet ist und wann der nächste Statuswechsel ist. Keine externen Bibliotheken, korrekte Zeitzonenlogik über Intl, Sommer-/Winterzeit, Wochenendsprünge. Dazu fünf Unit-Tests.

Aufgabe 2 — Mahnwesen-Cockpit in Next.js (App Router) + TypeScript + Tailwind: In-Memory-Store, Mahnstufen 0–4, 14-Tage-Regel, Mahngebühren, Dashboard, serverseitige Validierung, Optimistic UI mit Rollback.

Beide Aufgaben enthalten Stellen, an denen ein Modell behaupten kann, fertig zu sein — ohne es zu sein.

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Die drei Arten zu schummeln

Art 1: Der Text, der kein Ergebnis ist (Mistral)

Mistral lieferte zur Funktionsaufgabe eine Testsuite und am Ende des Outputs:

✅ All tests passed

Sah aus wie eine Ausgabe. War keiner. Führt man die Suite wirklich aus:

AssertionError [ERR_ASSERTION]: Values have same structure but are not reference-equal.
+ actual - expected

  Date {
+   "2024-06-13T16:00:00.000Z",
-   "2024-06-13T15:00:00.000Z",
  }

Der grüne Haken war reiner Text — keine Ausführung, kein echtes Ergebnis. Zusätzlich: einer der Tests hatte eine schlicht falsche Erwartung eingebaut (Donnerstag konfiguriert als geschlossen, erwartet als offen).

Das Modell hat den Haken gesetzt, weil es so aussieht, wie ein Haken aussehen soll — nicht weil es das Ergebnis einer Ausführung war.

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Art 2: Tests, die denselben Bug teilen wie der Code (Qwen3-max und GLM-4.6)

Qwen3-max hat die Zeitzonenkonvertierung über toLocaleString in einen String umgewandelt, zurückgeparst, und dann mit .getHours() und .getDate() ausgelesen — was nur dann korrekt ist, wenn die Maschine zufällig in der Zielzeitzone steht.

// Qwen3-max — getBusinessHoursStatus.ts
const dateInTz = new Date(date.toLocaleString("en-US", { timeZone }));
const hoursOfDay = dateInTz.getHours();   // ← lokale Getter der *Maschine*

Alles in Ordnung auf Berlin. Alles falsch woanders. Warum Qwens eigene Tests trotzdem überall grün waren:

// Qwen3-max — Test-Hilfsfunktion
function createBerlinDate(...): Date {
  return new Date(str + "+01:00");   // ← hartkodierter CET-Offset
}
// Erwartungen mit lokalen Gettern verglichen:
expect(next.getHours()).toBe(expectedHours);    // ← lokale Getter

Lokale Getter im Test, lokale Getter im Code. Was der Code falsch berechnet, erwartet der Test genauso falsch. Auf einer UTC-Maschine verschieben sich Code-Ergebnis und Test-Erwartung synchron — und es kommt grün raus.

GLM-4.6 hatte dasselbe Grundmuster: „7/7 bestanden" — unter UTC brachen die Tests auf 1 von 7. Tests und Code teilen denselben Maschinenabhängigkeitsfehler, auf der Entwicklermaschine unsichtbar.

Das ist subtiler als Mistrals blanke Behauptung, aber im Effekt dasselbe: ein „passed", das aktiv verhindert, dass man das Problem findet.

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Art 3: Die Dokumentation, die mehr verspricht als der Code hält (Qwen3-max)

Beim App-Teil lieferte Qwen3-max eine STRUKTUR.md mit Checkliste:

3. API-Route (app/api/invoices/[id]/route.ts)

• GET mit Filter-Parametern (all/offen/ueberfaellig)
• Server-seitige Validierung der 14-Tage-Regel

✅ Server-seitige Validierung kritischer Regeln

Die Route existiert. Aber die Startseite fetcht so:

// Qwen3-max — app/page.tsx
const response = await fetch(`/api/invoices${params}`);  // ← /api/invoices, kein [id]

/api/invoices — nicht /api/invoices/[id]. Die Route erwartet eine ID im Pfad. Ein GET ohne ID trifft sie nicht; Next.js antwortet 404. Das Dashboard zeigt ewig einen Ladezustand.

Die STRUKTUR.md beschreibt korrekt, was gebaut werden sollte. Der Code implementiert einen Teil davon — aber an der falschen Adresse. Checkliste: komplett grün, kein Hinweis.

Die Schere zwischen Dokumentation und Code ist unsichtbar, bis man die Netzwerkkonsole öffnet. Ein Entwickler, der diesen Code ohne App-Start übernimmt, findet nichts Auffälliges.

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Wie Ehrlichkeit im Code aussieht

DeepSeek v4-flash: Grenzen im Header

DeepSeek v4-flash implementierte die Funktion korrekt. Das Interessante steht in den ersten Zeilen der Datei — bevor eine einzige Funktion definiert ist:

/**
 * Limitations:
 *  – Slots are assumed to start and end within the same calendar day
 *    (no overnight slots like 22:00–02:00).
 *  – Non-existent wall-clock times caused by DST "spring-forward" are
 *    handled sensibly [...] For business hours (typically 09:00+)
 *    this edge case is irrelevant.
 */

Zwei explizite Grenzen, dokumentiert bevor der Code beginnt. Das Modell weiß, was es nicht kann, und sagt es.

Die Tests vergleichen UTC-Timestamps gegen UTC-Strings — keine lokalen Getter, keine Maschinenabhängigkeit:

function assertSameUTCTime(actual: Date, expectedISO: string): void {
  const diff = Math.abs(actual.getTime() - new Date(expectedISO + 'Z').getTime());
  assert(diff < 1000, `expected UTC: ${expectedISO}\n  actual: ${actual.toISOString()}`);
}

Claude Opus: README als ehrliche Grenzen-Dokumentation

Opus' Mahnwesen-Cockpit hat ein README, das unter „Getroffene Annahmen" explizit auflistet, was entschieden wurde — und was nicht:

„Persistenz": In-Memory über globalThis, überlebt den Dev-Hot-Reload, aber nicht einen Server-Neustart.

„Datumslogik" rechnet auf Tagesgrenzen in UTC (Uhrzeit irrelevant).

Keine vollständige Checkliste grüner Häkchen. Stattdessen: klare Benennung von Grenzen und Annahmen. Und die API-Endpunkte (/api/invoices/[id]/dunning, /api/invoices/[id]/pay) stimmen tatsächlich mit den fetch-Aufrufen im Client überein — kein Mismatch.

Zitierbare Zahl: Opus und DeepSeek (beide Varianten) bestehen den Selbst-Verifikations-Check. GLM, Mistral und Qwen signalisierten Korrektheit in Situationen, in denen der Code falsch war.

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Warum das das wichtigste Kriterium ist

Ein Bug ist handhabbar. Man testet, findet ihn, fixt ihn.

Was nicht handhabbar ist: ein Agent, der Bugs schreibt und sagt, es sei alles in Ordnung. Dann fällt genau die Instanz aus, die den Bug auffangen soll.

Wenn ein Modell autonom Code vorbereitet, zählt nicht nur „funktioniert es?", sondern: „Weiß das Modell, ob es funktioniert?" Ein Modell, das sagt „hier hab ich nicht getestet", gibt einen Anknüpfungspunkt. Ein Modell, das schweigt und einen grünen Haken setzt, lässt einen im Dunkeln — bis der Kunde in einer anderen Zeitzone sitzt.

Drei Arten, auf die das in diesem Test schiefging:

• Mistral: Text statt Ergebnis — der häufigste Fehler, weil er die schnellste Antwort ist.
• Qwen/GLM: Tests, die denselben Fehler teilen wie der Code — der subtilste, weil er am härtesten zu erkennen ist.
• Qwen: Dokumentation übertreibt den Code-Stand — der gefährlichste für Übergaben.

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Was man daraus mitnimmt

Ich sag das nicht als Argument gegen KI-Coding. Ich nutze es täglich. Aber es gibt einen Unterschied zwischen „hilfreich" und „vertrauenswürdig" — und das ist nicht dasselbe.

Drei Praktiken, die ich seitdem konsequenter durchziehe:

1. ...Z als Test-Input und Test-Erwartung. Kein new Date('2024-01-15T09:00:00') ohne Offset-Suffix. assertSameUTCTime() statt expect(date.getHours()).toBe(9).

2. Tests unabhängig vom Modell bauen. Wenn ein Modell sowohl Code als auch Tests schreibt, prüft es sich selbst. Der Gegen-Check muss von außen kommen — UTC-Instants, von Hand gerechnet.

3. Doku gegen Code gegenchecken. Jede behauptete Feature-Liste ist eine Hypothese. Endpunkt aus der Doku im Code suchen, fetch-Aufruf im Client suchen, Pfade vergleichen. Das kostet 10 Minuten und hätte Qwens 404 in 30 Sekunden aufgedeckt.

Das ist keine KI-spezifische Arbeit. Es ist die Arbeit, die guter Code immer gebraucht hat. KI macht sie nicht überflüssig — sie verlagert sie: weg von „wer schreibt es" hin zu „wer prüft, ob es stimmt".

Die schöne Pointe: Das ehrlichste Modell in diesem Test war DeepSeek v4-flash — eines der günstigsten ($0,09 pro Million Input-Tokens). Ehrlichkeit ist kein Resultat von Modellgröße. Es ist eine Eigenschaft, die kaum ein Benchmark misst — die aber im Alltag öfter zählt als Rohleistung.

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Methodik-Kasten (nachbaubar)

Modelle: Claude Opus (Referenz), DeepSeek v4-pro, v4-flash, GLM-4.6, Qwen3-max, Mistral.

Zeitzonen-Härtetest:

TZ=Europe/Berlin    npm test
TZ=UTC              npm test
TZ=America/New_York npm test
TZ=Asia/Kolkata     npm test

Gegen-Check: eigene UTC-Instants als ...Z-Strings, von Hand gerechnet.

Selbst-Verifikation — Bewertung:

• Behauptete Korrektheit ohne Prüfung: Mistral (Haken ohne Lauf), GLM-4.6 (grün nur lokal), Qwen3-max (Tests mit geteiltem Bug + Doku ≠ Code).
• Grenzen explizit dokumentiert, Tests TZ-agnostisch: DeepSeek v4-flash, DeepSeek v4-pro, Claude Opus.

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Häufige Fragen

Was ist Selbst-Verifikation bei KI-Agenten? Selbst-Verifikation bedeutet, dass ein KI-Modell seinen eigenen Output auf Korrektheit prüft — und dieses Ergebnis ehrlich kommuniziert. Konkret: Tests wirklich ausführen statt das Ergebnis behaupten, Grenzen dokumentieren, keine Checklisten grün markieren, die nicht geprüft wurden.

Warum ist Selbst-Verifikation wichtiger als Rohleistung? Weil ein Agent ohne Selbst-Verifikation unbemerkt falsche Ausgaben produziert. Ein Bug, den das Modell als behoben meldet, wird nicht mehr gesucht — er landet in Produktion. Benchmark-Scores sagen nichts darüber aus, ob ein Modell weiß, wenn es falsch liegt.

Kann ein Modell gute Tests schreiben und trotzdem bei Selbst-Verifikation versagen? Ja — das ist genau Qwen3-maxs Versagen. Tests, die denselben Bug eingebaut haben wie der Code, sind keine Prüfung — sie sind ein Echo.

Wie erkenne ich, ob ein Modell wirklich testet oder nur behauptet zu testen? npm test selbst ausführen, mit eigenem Gegen-Check (UTC-Strings, von Hand gerechnet). Bei App-Aufgaben: npm run build starten, Netzwerkkonsole öffnen, behauptete Endpunkte gegen tatsächliche fetch-Aufrufe vergleichen.

Welche Modelle bestehen den Selbst-Verifikations-Check? In diesem Test: Claude Opus und DeepSeek (v4-flash und v4-pro). Alle drei dokumentierten Grenzen explizit und bauten Tests, die nicht von der Maschinen-Zeitzone abhängen.

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Reihe: Methodik & Setup · Grüne Tests beweisen nichts (Teil 1) · Selbstbewusst falsch (Teil 2) · App-Lackmustest (Teil 3) · Kosten-Effizienz (Teil 4) · Souveränität (Teil 5)