Der Reddit-Nutzer u/Substantial_Step_351 stellt eine These auf, die in der LocalLLaMA-Community bislang kaum diskutiert wurde: Quantisierungsartefakte schädigen strukturierten Output – Tool-Call-JSON, Funktionsschemata, Constrained Formats – deutlich früher als Fließtext. Der Grund liegt in der Tokenwahrscheinlichkeit: Prosa hat an jedem Token viele valide Fortsetzungen, ein JSON-Schema dagegen kaum. Derselbe Quantisierungsfehler, der in einem Absatz unsichtbar bleibt, kann ein Brace weglassen oder einen Feldnamen halluzinieren und damit den gesamten Parse-Vorgang brechen. Der Autor bezieht sich konkret auf aktuelle MoE-aware Mixed-Precision-Quants, die Shared Experts und Edge-Layer auf höherer Präzision halten – aber auch diese werden fast ausschließlich an Perplexity und allgemeiner Ausgabequalität gemessen. Der Post ruft dazu auf, stattdessen die Acceptance Rate valider Tool Calls über verschiedene Quant-Level eines Modells zu messen. Eine solche Benchmark-Suite existiert nach Wissen des Autors bislang nicht öffentlich.