GDPx-Benchmark: KI-Agenten scheitern in realen Arbeitsaufgaben

Chipdesign, Quant-Trading, Cyberangriffe: Neuer Benchmark soll zeigen, wie wenig KI-Agenten in echten Arbeitsumgebungen leisten
7/10 The Decoder (DE) 05.11.2026 Agenten & Tool-Use Benchmarks & Evals Frontier-Modelle

SemiAnalysis hat mit GDPx einen neuen Benchmark entwickelt, der KI-Agenten an realistischen Wissensarbeits-Szenarien testet – von Chipdesign bis zu quantitativen Trading-Strategien und Cyberangriffen. Das Ergebnis ist ernüchternd: Kein Modell erreicht auch nur 12 Prozent erfolgreiche Aufgabenlösungen, Claude Opus 5.5 führt knapp vor Gemini 4 Carbon. Der Benchmark zeigt damit eine bedeutende Lücke zwischen den Fähigkeiten von Frontier-Modellen in einfachen Szenarien und ihrer praktischen Nutzbarkeit für spezialisierte Fachaufgaben. Kritiker weisen allerdings auf methodische Schwächen hin – zu wenige Aufgaben pro Bereich und inkonsistente Testbedingungen könnten die Aussagekraft beeinträchtigen.

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