feat: Benchmarkklasse „ehrlich scheitern“ – bewertet Verhalten statt Zielwert
expected.json kann statt objective_value eine Liste "behavior" nennen (rejected | unreliable | assumed_data), eines genügt. Treffer = Verhalten gezeigt, erfüllt = zusätzlich alle Teilfragen beantwortet (außer bei Ablehnung). Bei erwarteter Ablehnung wird kein Routing bewertet. Vier Fälle: reine Gleichung, reine Rechenaufgabe (-> abgelehnt), fehlende Kursdaten, fehlender Kundenbedarf (-> Annahme ausgewiesen oder unzuverlässig). Erste Messung 20260918-134339: 3/4; der fehlende Bedarf wird im Text parametrisch richtig behandelt, maschinell aber als „optimal 270, zuverlässig“ ohne ausgewiesene Annahme gemeldet. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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@ -484,7 +484,7 @@ Ein voller Lauf über alle Fälle mit 2 Läufen kostet etwa 1,30 $ und dauert ru
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.venv/bin/python -m reporting.report benchmark/results/<Zeitstempel>.json output/fall.html --case lp_klein --model v4.1 --run 1
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**Eigene Fälle** anlegen: Verzeichnis `benchmark/cases/<name>/` mit `task.txt` und `expected.json` (`problem_class`, `target_stack`, `sense`, `objective_value`, `tolerance`). Nur Fälle mit vollständigen Daten und unabhängig nachgerechnetem Optimum aufnehmen. Weitere Dateien im Verzeichnis werden als Datenanhang übergeben.
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**Eigene Fälle** anlegen: Verzeichnis `benchmark/cases/<name>/` mit `task.txt` und `expected.json` (`problem_class`, `target_stack`, `sense`, `objective_value`, `tolerance`). Nur Fälle mit vollständigen Daten und unabhängig nachgerechnetem Optimum aufnehmen – oder bewusst schlecht gestellte Fälle „ehrlich scheitern“: statt Zielwert `"behavior": [...]` mit den akzeptierten Verhalten `rejected` (abgelehnt), `unreliable` (als unzuverlässig gekennzeichnet), `assumed_data` (angenommene Daten ausgewiesen); eines genügt. Weitere Dateien im Verzeichnis werden als Datenanhang übergeben.
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Mit dem Gemini-Gratiskontingent ist der Benchmark praktisch nicht durchführbar; dort höchstens `--jobs 1`.
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