{"id":18974,"date":"2026-09-08T02:05:32","date_gmt":"2026-09-08T06:05:32","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.glbgpt.com\/?p=18974"},"modified":"2026-09-08T02:05:33","modified_gmt":"2026-09-08T06:05:33","slug":"how-globalgpt-tests-ai-models","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.glbgpt.com\/de\/hub\/how-globalgpt-tests-ai-models","title":{"rendered":"So testet GlobalGPT KI-Modelle: Qualit\u00e4t, Geschwindigkeit und Kosten"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-group has-text-color has-background is-layout-constrained wp-container-core-group-is-layout-037d570b wp-block-group-is-layout-constrained\" style=\"color:#25292d;background-color:#f1f6fa;padding-top:20px;padding-right:20px;padding-bottom:20px;padding-left:20px\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Modellvergleich beginnt mit einer konkreten Aufgabe: Was haben wir gefordert, und hat das Ergebnis die Anforderungen erf\u00fcllt? Wir testen KI-Modelle auf GlobalGPT mithilfe der GlobalGPT-CLI. Ausnahmen werden im entsprechenden Artikel aufgef\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die KI \u00fcberpr\u00fcft die Ergebnisse auf Fehler und die Einhaltung der Vorgaben. Wenn die Ergebnisse diese Pr\u00fcfungen bestehen, vergleichen wir Geschwindigkeit, Preis und gegebenenfalls den Token-Verbrauch. Die Autoren bewerten zudem subjektive Aspekte wie Schreibstil und visuelle Ansprechendheit. Die Audiobewertung erfolgt vollst\u00e4ndig durch die KI unter Verwendung von Gemini 3.6 Flash.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir sind die <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/editorial-team\/\">GlobalGPT-Pr\u00fcfungsteam<\/a>, Teil von GlobalGPT. Diese Methodik umfasst die Tests, die wir im Blog ver\u00f6ffentlichen, wenn neue Modelle auf den Markt kommen, sowie Modellvergleiche. Forschungsberichte auf der Grundlage von GlobalGPT-Nutzerdaten erl\u00e4utern die jeweiligen Datens\u00e4tze und Analysemethoden.<\/p>\n\n\n<\/div>\n\n\n\n<nav aria-label=\"Auf dieser Seite\" style=\"box-sizing: border-box; max-width: 100%; padding: 20px; margin: 24px 0px; background-color: rgb(242, 247, 244); color: rgb(37, 41, 45); font-size: 16px; line-height: 1.6;\">\n        <p style=\"margin: 0px 0px 12px; color: rgb(91, 99, 107); font-size: 14px; font-weight: 700;\">Auf dieser Seite<\/p>\n        <ul style=\"display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 8px 24px; list-style: none; padding: 0px; margin: 0px;\">\n          <li style=\"flex: 1 1 260px; min-width: 0; margin: 0px; font-size: 15px; line-height: 1.5;\"><a href=\"#where-we-test\" style=\"color: rgb(22, 94, 154); text-decoration: underline; overflow-wrap: anywhere;\">Unsere Testumgebung: GlobalGPT CLI<\/a><\/li>\n          <li style=\"flex: 1 1 260px; min-width: 0; margin: 0px; font-size: 15px; line-height: 1.5;\"><a href=\"#how-we-define-a-task\" style=\"color: rgb(22, 94, 154); text-decoration: underline; overflow-wrap: anywhere;\">Aufgabengestaltung: Vorgaben, Eingaben und Anforderungen<\/a><\/li>\n          <li style=\"flex: 1 1 260px; min-width: 0; margin: 0px; font-size: 15px; line-height: 1.5;\"><a href=\"#how-we-evaluate-outputs\" style=\"color: rgb(22, 94, 154); text-decoration: underline; overflow-wrap: anywhere;\">Auswertungsergebnisse: Fehler, Anweisungen und Effizienz<\/a><\/li>\n          <li style=\"flex: 1 1 260px; min-width: 0; margin: 0px; font-size: 15px; line-height: 1.5;\"><a href=\"#how-we-evaluate-audio\" style=\"color: rgb(22, 94, 154); text-decoration: underline; overflow-wrap: anywhere;\">KI-Audiobewertung mit Gemini 3.6 Flash<\/a><\/li>\n          <li style=\"flex: 1 1 260px; min-width: 0; margin: 0px; font-size: 15px; line-height: 1.5;\"><a href=\"#understanding-the-test-record\" style=\"color: rgb(22, 94, 154); text-decoration: underline; overflow-wrap: anywhere;\">So interpretieren Sie Testdaten, Einstellungen und Ausgabedaten<\/a><\/li>\n          <li style=\"flex: 1 1 260px; min-width: 0; margin: 0px; font-size: 15px; line-height: 1.5;\"><a href=\"#retries-and-failures\" style=\"color: rgb(22, 94, 154); text-decoration: underline; overflow-wrap: anywhere;\">Deutung von Wiederholungsversuchen, fehlgeschlagenen Anfragen und \u00dcberarbeitungen<\/a><\/li>\n          <li style=\"flex: 1 1 260px; min-width: 0; margin: 0px; font-size: 15px; line-height: 1.5;\"><a href=\"#what-results-can-show\" style=\"color: rgb(22, 94, 154); text-decoration: underline; overflow-wrap: anywhere;\">Was Ihnen die Ergebnisse einer Aufgabe sagen k\u00f6nnen \u2013 und was nicht<\/a><\/li>\n          <li style=\"flex: 1 1 260px; min-width: 0; margin: 0px; font-size: 15px; line-height: 1.5;\"><a href=\"#updates-and-corrections\" style=\"color: rgb(22, 94, 154); text-decoration: underline; overflow-wrap: anywhere;\">Inwiefern unterscheiden sich Artikelaktualisierungen von der erneuten \u00dcberpr\u00fcfung von Modellen?<\/a><\/li>\n        <\/ul>\n      <\/nav>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"where-we-test\">Unsere Testumgebung: GlobalGPT CLI<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die GlobalGPT-CLI ist unsere Standard-Testumgebung. Ein Test, der eine andere Schnittstelle, API-Route oder ein anderes natives Programmierwerkzeug verwendet, muss in diesem Kontext betrachtet werden. Modellnamen, verf\u00fcgbare Einstellungen, Werkzeuge und Zugriffsrechte k\u00f6nnen je nach Umgebung variieren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Modell, das eine Ausgabe generiert, und die KI, die diese bewertet, haben unterschiedliche Rollen. Die Beurteilung eines Evaluators liefert Erkenntnisse \u00fcber die zur\u00fcckgegebene Ausgabe; sie gibt jedoch keinen Aufschluss dar\u00fcber, wie das getestete Modell intern funktioniert.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"how-we-define-a-task\">Aufgabengestaltung: Vorgaben, Eingaben und Anforderungen<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir geben den Modellen konkrete Aufgaben mit klar definierten Anforderungen. Bei einer Schreibaufgabe k\u00f6nnte es darum gehen, eine Zusammenfassung zu erstellen, die sich ausschlie\u00dflich auf die bereitgestellten Notizen st\u00fctzt. Bei einer Programmieraufgabe k\u00f6nnte es darum gehen, eine Funktion zu schreiben, die eine leere Eingabe verarbeitet. Bei einer Bildaufgabe k\u00f6nnte es darum gehen, den genauen Wortlaut f\u00fcr ein Plakat zu formulieren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zum Vergleich: Die Eingabeaufforderung und die Eingabedaten legen fest, welche Aufgabe jedes Modell ausf\u00fchren soll. Unterschiede bei den unterst\u00fctzten Formaten, Einstellungen oder verf\u00fcgbaren Werkzeugen spielen bei der Interpretation der Ergebnisse eine Rolle. Ein Vergleich mit festen Eingabeaufforderungen und ein Tutorial, bei dem eine Eingabeaufforderung in mehreren Versuchen verbessert wird, beantworten unterschiedliche Fragen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"how-we-evaluate-outputs\">Auswertungsergebnisse: Fehler, Anweisungen und Effizienz<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Fehler und konsequente Einhaltung<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die KI bewertet, ob das Ergebnis der Aufgabe entspricht und erkennbare Fehler enth\u00e4lt. Zu den relevanten Pr\u00fcfungen k\u00f6nnen unter anderem falsche Berechnungen, unbegr\u00fcndete Behauptungen, fehlende Felder oder die Nichteinhaltung eines vorgeschriebenen Formats geh\u00f6ren.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u201eBestanden\u201c bedeutet, dass bei den durchgef\u00fchrten Pr\u00fcfungen kein Fehler festgestellt wurde.<\/strong> Dies garantiert nicht, dass die Ausgabe frei von allen m\u00f6glichen Fehlern ist. KI-Bewerter k\u00f6nnen Fehler \u00fcbersehen oder falsche Einsch\u00e4tzungen treffen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Nachweis der Umsetzung ist ein separater Bestandteil der Bewertung. In unserem <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/kimi-coding-plan\/\">Kimi-Programmierungsplan-Test<\/a>, auf den generierten Code folgten f\u00fcnf lokale \u00dcberpr\u00fcfungen. Das Lesen des Codes, die Aufforderung an ein Modell, seine eigene Antwort zu \u00fcberpr\u00fcfen, und das Ausf\u00fchren von Tests liefern unterschiedliche Belege.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Geschwindigkeit, Preis und Verwendung der Token<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sobald ein Ergebnis die Anforderungen der Aufgabe erf\u00fcllt, hilft die Effizienz dabei, sinnvolle Optionen voneinander zu unterscheiden. Eine schnelle Antwort, bei der eine erforderliche Berechnung fehlt, hat nicht dieselbe Aufgabe erf\u00fcllt wie eine korrekte Antwort.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"max-width:100%;overflow-x:auto;margin:24px 0\"><table style=\"width: 100%; border-collapse: collapse; font-size: 16px; line-height: 1.6; text-align: left;\">\n            <thead><tr><th scope=\"col\" style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(237, 244, 241) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">Ma\u00df<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(237, 244, 241) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">So liest man es<\/th><\/tr><\/thead>\n            <tbody>\n              <tr><th scope=\"row\" style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(255, 255, 255) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">Zeit<\/th><td style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(255, 255, 255) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">Sehen Sie sich das Messfenster an. Die Zeit vom Aufruf bis zur Fertigstellung umfasst die Route und die damit verbundenen Verarbeitungsschritte; es handelt sich dabei nicht unbedingt um die Latenz des Anbietermodells.<\/td><\/tr>\n              <tr><th scope=\"row\" style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(247, 249, 250) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">Verwendung des Tokens<\/th><td style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(247, 249, 250) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">Verwenden Sie die vom Dienst zur\u00fcckgegebenen Kategorien. Fehlende Eingabe-, Ausgabe-, Cache- oder Reasoning-Token-Daten bedeuten nicht, dass keine Nutzung vorliegt.<\/td><\/tr>\n              <tr><th scope=\"row\" style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(255, 255, 255) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">Kosten<\/th><td style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(255, 255, 255) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">Unterscheiden Sie die verbuchten GlobalGPT-Belastungen bzw. Gutschriften von Sch\u00e4tzungen, die auf den API-Preisen der Anbieter basieren. Abonnementgeb\u00fchren sind ein weiterer Ma\u00dfstab.<\/td><\/tr>\n              <tr><th scope=\"row\" style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(247, 249, 250) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">Medienerstellung<\/th><td style=\"padding: 12px 14px !important; border: 1px solid rgb(219, 225, 229) !important; vertical-align: top !important; text-align: left !important; overflow-wrap: break-word !important; background: rgb(247, 249, 250) !important; color: rgb(37, 41, 45) !important;\">Ber\u00fccksichtigen Sie die Ausgabeeinstellungen sowie etwaige Gutschriften oder Geb\u00fchren pro Ausgabe. Die Anzahl der Token ist m\u00f6glicherweise nicht verf\u00fcgbar oder aussagekr\u00e4ftig.<\/td><\/tr>\n            <\/tbody>\n          <\/table><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Kostenvoranschlag erfordert eine angegebene Berechnungsgrundlage. Credits k\u00f6nnen ohne eine verifizierte Umrechnungsregel nicht in Dollar umgerechnet werden, und ein Antwortfeld mit dem Wert Null allein belegt nicht, dass eine Anfrage kostenlos war.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Bewertung durch den Autor bei subjektiven Aufgaben<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Autoren vergleichen au\u00dferdem Ergebnisse, wenn pers\u00f6nliche Vorlieben den Nutzen beeinflussen. Bei Texten oder Bildern kann dies bedeuten, zu erl\u00e4utern, welches Ergebnis eine klarere Sprache, ein besser lesbares Layout oder eine Gestaltung aufweist, die besser zum Auftrag passt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unser <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/seedream-5-0-pro-vs-gpt-image-2\/\">Vergleich zwischen Seedream 5.0 Pro und GPT Image 2<\/a> zeigt Bildpaare zu bestimmten Aufgaben. Die sichtbaren Formulierungen und das Layout bieten den Lesern neben den Pr\u00e4ferenzen des Autors weitere Anhaltspunkte zur Beurteilung. Eine \u00e4sthetische Pr\u00e4ferenz unterscheidet sich von einer objektiv \u00fcberpr\u00fcften Anforderung.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"how-we-evaluate-audio\">KI-Audiobewertung mit Gemini 3.6 Flash<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Unsere Audio-H\u00f6rtests werden vollst\u00e4ndig von einer KI durchgef\u00fchrt.<\/strong> Zur Auswertung des eigentlichen Audiomaterials verwenden wir Gemini 3.6 Flash. Dabei handelt es sich um KI-Auswertungen und nicht um Ergebnisse einer menschlichen H\u00f6rergruppe.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Auswertung h\u00e4ngt von der jeweiligen Aufgabe ab: gesprochene Sprache, Sprachlaute, Klangereignisse, zeitliche Abl\u00e4ufe oder musikalische Struktur. Unsere <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/seed-audio-1-0-review\/\">Testbericht zu Seed Audio 1.0<\/a> umfasst generierte Audioinhalte sowie eine KI-Analyse von Inhalten, Ereignissen, Zeitabl\u00e4ufen und Artefakten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dateieigenschaften wie Format und Dauer sind unabh\u00e4ngig von der inhaltlichen Beurteilung. Das Vorhandensein einer Audiospur ist kein Beweis daf\u00fcr, dass die angeforderten W\u00f6rter oder Laute korrekt sind. Jede ver\u00f6ffentlichte Partitur muss unter Ber\u00fccksichtigung der Bewertungskriterien und der darin beschriebenen Audioaufnahme gelesen werden.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"understanding-the-test-record\">So interpretieren Sie Testdaten, Einstellungen und Ausgabedaten<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die detaillierten Testergebnisse geh\u00f6ren in den jeweiligen Artikel. Zu den n\u00fctzlichen Hintergrundinformationen geh\u00f6ren:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Das Testdatum, die Modellkennung und die Umgebung.<\/li>\n\n\n\n<li>Die Aufgabe, die Vorgabe, die Ausgangsmaterialien und das erwartete Ergebnis.<\/li>\n\n\n\n<li>Verf\u00fcgbare Einstellungen, Anzahl der Versuche und relevante \u00c4nderungen.<\/li>\n\n\n\n<li>Der Gutachter, die durchgef\u00fchrten Pr\u00fcfungen und die Gr\u00fcnde f\u00fcr eine etwaige Bevorzugung eines Autors.<\/li>\n\n\n\n<li>Tats\u00e4chliche Ergebnisse oder Ausz\u00fcge, Screenshots oder Medien sowie verf\u00fcgbare Aufzeichnungen zu Zeitablauf, Nutzung und Kosten.<\/li>\n\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Aufzeichnungen variieren je nach Artikel und \u00e4lteren Tests. Fehlende Messwerte lassen sich nicht als beobachtete Fakten rekonstruieren. Der Abschnitt \u201eBlog &amp; Anleitungen\u201c auf der Seite einer Modellsammlung enth\u00e4lt Links zu den entsprechenden \u00dcbersichtsartikeln und dieser Methodik; die vollst\u00e4ndigen Eingabeaufforderungen und Ausgabedaten sind in den Blog-Artikeln erhalten geblieben.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"retries-and-failures\">Deutung von Wiederholungsversuchen, fehlgeschlagenen Anfragen und \u00dcberarbeitungen<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein erstes Ergebnis, ein ausgew\u00e4hltes Ergebnis und ein \u00fcberarbeiteter Versuch vermitteln den Lesern unterschiedliche Informationen. Die Versuchsgeschichte des Artikels spielt eine Rolle, einschlie\u00dflich technischer Fehler, leerer Antworten, unvollst\u00e4ndiger Antworten sowie \u00c4nderungen an den Eingabeaufforderungen oder Einstellungen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine erfolgreich abgeschlossene Anfrage kann dennoch eine unbrauchbare Antwort liefern. Eine fehlgeschlagene Anfrage kann ein Problem mit der getesteten Route aufdecken, ohne dass sich daraus eine allgemeine Schwachstelle des Modells ableiten l\u00e4sst. Unsere Artikel st\u00fctzen sich auf unterschiedliche Testumf\u00e4nge; hinter jedem Ergebnis steht keine einheitliche Anzahl von Durchl\u00e4ufen oder ein einheitliches Blindtestverfahren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"what-results-can-show\">Was Ihnen die Ergebnisse einer Aufgabe sagen k\u00f6nnen \u2013 und was nicht<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Ergebnis liefert Anhaltspunkte f\u00fcr eine Schlussfolgerung hinsichtlich der getesteten Aufgabe, des Modells, des Datums und der Umgebung. Kleine Aufgabens\u00e4tze und einzelne Zeitmessungen reichen nicht aus, um eine allgemeing\u00fcltige Leistungsrangliste zu erstellen. Wurde nur eine Seite eines Vergleichs getestet, kann diese Evidenz keinen eindeutigen Sieger zwischen den beiden Modellen belegen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Offizielle Spezifikationen, externe Benchmarks, fr\u00fchere Tests und die eigenen Ergebnisse eines Artikels liefern unterschiedliche Arten von Belegen. Jede Bewertung h\u00e4ngt von der angegebenen Skala, der Gewichtung und den Ausschl\u00fcssen ab. Die Leser sollten in der Lage sein, das Fazit mit den Belegen in Verbindung zu bringen, einschlie\u00dflich teilweiser oder erfolgloser Ergebnisse.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"updates-and-corrections\">Inwiefern unterscheiden sich Artikelaktualisierungen von der erneuten \u00dcberpr\u00fcfung von Modellen?<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In der Regel pr\u00fcfen wir Artikel alle zwei bis vier Wochen, wie in unseren <a href=\"https:\/\/www.glbgpt.com\/hub\/editorial-standards\/\">Redaktionelle Standards<\/a>. Eine Inhaltspr\u00fcfung bedeutet nicht, dass jeder Modelltest erneut durchgef\u00fchrt wurde.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Aktualisierung eines Preises, die Korrektur einer Bewertung eines bestehenden Ergebnisses und die Generierung eines neuen Ergebnisses sind separate Vorg\u00e4nge. Historische Ergebnisse bleiben mit ihrem urspr\u00fcnglichen Testkontext verbunden; allein ein neueres Aktualisierungsdatum des Artikels macht sie noch nicht zu neuen Testergebnissen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Modellvergleich beginnt mit einer konkreten Aufgabe: Was haben wir verlangt, und hat die Ausgabe die Anforderungen erf\u00fcllt? Wir testen KI-Modelle auf GlobalGPT mithilfe der GlobalGPT-CLI. Ausnahmen sind im entsprechenden Artikel aufgef\u00fchrt. Die KI \u00fcberpr\u00fcft die Ergebnisse auf Fehler und die Einhaltung der Eingabeanweisungen. 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