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Am Sonntag starten die deutschen Fußballer ins WM-Turnier. Wer vor den Nachbarn jubeln möchte, braucht einen latenzarmen Empfang. Wir haben nachgemessen.
Die Nachbarn jubeln bereits, während der Ball am eigenen Bildschirm noch auf dem Elfmeterpunkt liegt – dieses Phänomen kennen viele Streaming-Nutzer. Anlässlich der gestarteten Fußball-WM haben wir nachgemessen, welche Empfangswege sich für die Spiele am besten eignen und von welchen man besser die Finger lässt. Außer natürlich, es sind keine anderen Fußballfans in Rufnähe.
Wir haben die Latenzen vom Stadion bis zum heimischen Bildschirm beim linearen Fernsehgucken über Satelliten, Kabel und DVB-T im Vergleich zum Datenstrom aus dem Internet ermittelt. Beim IPTV-Streaming haben wir zudem geprüft, welche Apps sich besonders eigenen und mit welcher Streaming-Hardware der Ball am Bildschirm am schnellsten im Tor landet. Außerdem haben wir während des Eröffnungsspiels am Donnerstag erneut gemessen, dabei aber abgesehen von den WM-Kanälen der Telekom keine wesentlichen Änderungen feststellen können.
Weil das Satellitensignal in der Vergangenheit der schnellste Empfangsweg war, haben wir DVB-S2 bei unseren Latenzmessungen als virtuellen Nullpunkt gewählt. Ganz allgemein liegt der Empfang von Kabel-TV im ZDF nahezu gleich auf und in der ARD knapp 1,5 Sekunden dahinter. Eine Ausnahme bildet derzeit Vodafone mit seinem „Jubel-Booster“.
Kabelnetzbetreiber Vodafone liefert das TV-Signal von ARD und ZDF anlässlich der WM beschleunigt aus. Mit dem „Jubel-Booster“ genannten Kniff schiebt sich der Empfang im Kabelnetz von Vodafone vor das Satellitensignal: In unseren neuerlichen Messungen lag das TV-Signal in der ARD jetzt 1,2 Sekunden vor dem Satelliten, im ZDF erschien es 1,8 Sekunden vor dem Sat-Empfang auf dem Bildschirm. Die reduzierten Latenzen gelten aber nur für Das Erste und ZDF im Vodafone-Kabelnetz, und sie werden nach der WM wieder deaktiviert.
Vodafone nutzt sein Glasfasernetzwerk, um die Studiosignale von Das Erste und ZDF unkomprimiert bis direkt zu letzten Verteilerstufe zu transportieren. Das sonst übliche Pre-Encoding lässt das Unternehmen dabei ebenso aus wie eine der Transcoding-Stufen und encodiert das Studiosignal erst ganz zum Schluss in einem Low-Delay-Modus ins nötige Kabel-TV-Signal. Durch das Eindampfen der Verarbeitungsprozesse und die eigene Glasfaseranbindung konnte Vodafone rund zwei Sekunden einsparen.
Das Antennenfernsehen DVB-T2 liegt nur zwei Sekunden hinter dem TV-Empfang per Satellit. Der große Vorteil der für ARD und ZDF kostenlosen HD-Empfangsvariante: Es genügt eine Stummelantenne am großen Smart-TV im Garten oder ein preiswerter DVB-T2-Receiver nebst Antenne am HDMI-Eingang eines Beamers. Ob Sie sich im Empfangsgebiet befinden, können Sie bei Freenet mit dem Empfangscheck für DVB-T2 [1] herausfinden: In Großstädten ist die Chance sehr groß, auf dem platten Land weniger. Die zwei Sekunden Verzögerung gegenüber DVB-S2 kann man gerade aushalten.
Wer weder einen Anschluss für lineares TV hat, noch im Antennenfernsehen empfangen kann, muss streamen. Hier können erhebliche Verzögerungen entstehen und das ist bei Talkshows, Serien oder Unterhaltungssendungen unerheblich, kann beim Fußballgucken aber richtig nerven.
In unseren Messungen haben sich die Mediatheken-Apps von ARD und ZDF durchweg als die schnellste Möglichkeit herausgestellt; ihr Signal liegt zwei bis sieben Sekunden hinter dem Satelliten-Signal DVB-S2.
Der Einfluss der Empfangshardware ist dabei nicht allzu groß, wir empfehlen aber, halbwegs moderne Geräte mit schnellem Prozessor zu nutzen. So gelangten Streams aus der ARD-Mediathek im Browser am Windows-PC, in der App am Apple TV 4K und mit einem guten Smartphone durchweg schneller auf den Schirm als mit schmaler Hardware wie einem älteren FireTV-Stick. In der ARD waren die Latenzen unabhängig von der verwendeten Hardware meist etwas größer als im ZDF.
Das Gute: ARD und ZDF übertragen im FreeTV sämtliche WM-Spiele der deutschen Fußballnationalmannschaft sowie die Halbfinals und das WM-Finale am 19. Juli und diverse weitere Spiele.
Alle 104 Spiele der Fußball-WM sind zudem auf MagentaTV zu sehen, denn die Telekom hat sich die Übertragungsrechte an der WM gesichert. Sie strahlt die Spiele auch in ihren Fußballkanälen aus. Allerdings dauert es geschlagene 15 Sekunden, bis die TV-Signale im vermeintlichen „Live TV“ der aktuellen MagentaTV-Streamingbox auf dem heimischen Schirm landen.
Die Telekom erklärte auf unsere Anfrage, dass per MagentaTV mehr als 1000 Stunden Live-Fußball, Analysen, Talks und Hintergrundberichte in drei WM-Kanälen bereitstehen. Auf der aktuellen MagentaTV-Hardware (Box One und Stick der 2. Generation) laufen alle Spiele in UHD-Qualität mit Dolby Vision und Dolby Atmos. „Dass es beim Streaming im Vergleich zu anderen Technologien zu Zeitverzögerung kommt, lässt sich leider nicht vermeiden. Durch das Zwischenspeichern von Datenpaketen (Buffering) wird sichergestellt, dass das Bild auch bei kurzen Schwankungen im Internet nicht ruckelt“ sagt die Telekom.
Beim Eröffnungsspiel haben in einem WM-Kanal nachgemessen und da lag das Signal tatsächlich knapp acht Sekunden hinter DVB-S2 und landet damit deutlich schneller auf dem Schirm als mit dem vermeintlichen „Live TV“ der Box One. Dennoch scheinen uns knapp acht Sekunden ganz schön lang – vor allem, wenn man bedenkt, wie viel Geld die Telekom für die Übertragungsrechte ausgegeben hat.
Als akzeptable Streaming-Alternative zu den Mediatheken erwies sich in unseren Messungen das „Live-TV“ an der Waipu.tv-Box: Es lag bei ARD und ZDF sechs Sekunden hinter dem Sat-Signal. Der latenzarme Empfang hat bei uns aber nur mit der Box funktioniert und nicht in der Waipu.tv-App etwa am Mobilgerät. Alle anderen TV-Streaminganbieter produzierten in ihrem vermeintlichen Live-TV Verzögerungen zwischen neun und 27 Sekunden – das ist bei Live-Events wie der Fußball-WM inakzeptabel.
Insgesamt empfehlen wir deshalb, beim Streamen mit möglichst geringen Latenzen die Mediatheken-Apps von ARD und ZDF zu nutzen. Wer möglichst viele Hintergrundinfos und Analysen sucht, wird mit den Magenta-WM-Kanälen gut bedient. Man braucht dafür aber ein MagentaTV-Abo und muss im Livestream bis zu vier Sekunden mehr Latenz gegenüber den Mediatheken in Kauf nehmen. Im LiveTV an der Waipu.tv-Box waren es akzeptable sechs Sekunden.
Wer lineares Fernsehen empfangen kann, liegt per Kabel, Satellit und DVB-T2 um einige Sekunden vor allen Streamingdiensten und gewinnt als Vodafone-Kabelkunde sogar noch ein bis zwei Sekunden gegenüber dem Sat-Empfang.
Übrigens hängt auch das Sat-Signal gegenüber dem Live-Erlebnis im Stadion hinterher: Es dauert circa sieben Sekunden aus den WM-Stätten in den USA, Kanada und Mexiko, bis es in unseren Wohnzimmern ankommt. Wer diese Zeit nicht abwarten will, muss das Radio einschalten. Aber Achtung: Sie könnten damit schnell zum Stimmungskiller werden …
| Verzögerungen beim TV-Empfang 2026 | |||
| ARD | ZDF | ||
| [Messwerte in Sekunden] | <-- besser | <-- besser | |
| DVB-Empfang (lineares TV) | |||
| Satellit HD 1 | 0 | 0 | |
| Kabel HD 2 | 1,4 3 | 0,1 4 | |
| DVB-T2 HD | 2 | 2 | |
| MagentaTV Box | |||
| ARD / ZDF Mediathek | 6 | 2.5 | |
| MagentaTV App (Live TV) | 15 | 15 | |
| MagentaTV WM-Kanal | 7 | ||
| Zattoo App | 11 | 12 | |
| Waipu.tv Box | |||
| ARD / ZDF Mediathek | 5 | 2.5 | |
| Waipu.tv App (Live TV) | 6 | 6 | |
| Waipu.tv Stick 4K | |||
| ARD / ZDF Mediathek | 6 | 5.8 | |
| Waipu.tv App | 26 | 23 | |
| Amazon Fire TV Stick | |||
| ARD / ZDF Mediathek | 7 | 5.5 | |
| MagentaTV | 22 | 22 | |
| Waipu.tv App | 23.5 | 22 | |
| Zattoo App | 16 | 16.5 | |
| Joyn App | 31.5 | 27 | |
| Apple TV 4K | |||
| ARD / ZDF Mediathek | 4 | 2.5 | |
| MagentaTV | 28 | 27 | |
| Waipu.tv App | 21 | 22 | |
| Zattoo App | 15 | 12 | |
| Joyn App | 32 | 26 | |
| Windows-PC | |||
| ARD / ZDF im Browser | 2 | 3.5 | |
| ARD / ZDF Mediathek | – | 3.5 | |
| MagentaTV im Browser | 22 | 21 | |
| Waipu.tv App | 12.5 | 14 | |
| Zattoo App | 11 | 9 | |
| Joyn App | 39 | 41 | |
| Android-Mobilgerät | |||
| ARD / ZDF Mediathek | 4 | 4 | |
| MagentaTV | 21.5 | 15 | |
| Waipu.tv App | 24 | 23 | |
| Zattoo App | 9.5 | 10 | |
| Joyn App | 27 | 26 | |
| alle Angaben in Sekunden und bezogen auf Satelliten-Empfang | |||
| 1 Der Empfang per Satellit liegt ca. 7 Sekunden hinter der Echtzeit im Stadion | |||
| 2 gemessen im Kabelnetz von Vodafone (ehem. Kabel Deutschland) ohne Booster | |||
| 3 mit WM-Booster 1,2 s vor Sat | |||
| 4 mit WM-Booster 1,8 s vor Sat | |||
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Eine Exportdirektive der US-Regierung zwingt Anthropic, Fable 5 und Mythos 5 abzuschalten. Das Unternehmen spricht von einem Missverständnis.
Anthropic muss seine KI-Modelle Fable 5 und Mythos 5 für alle Kunden weltweit abschalten. Auslöser ist nach Darstellung des Unternehmens eine Exportkontrolldirektive der US-Regierung, die am 12. Juni 2026 eingegangen sei und ausländischen Staatsangehörigen den Zugriff auf beide Modelle untersagt – auch ausländischen Anthropic-Mitarbeitern innerhalb der USA. Alle übrigen Claude-Modelle seien von der Anordnung nicht betroffen. Die Maßnahme reiht sich in eine bereits zuvor eskalierte Auseinandersetzung [1] zwischen Anthropic und Teilen der US-Sicherheitsbürokratie ein.
Wie Anthropic in einer Stellungnahme erklärt [2], habe die Behörde keine konkreten technischen Details zu den angeführten nationalen Sicherheitsbedenken genannt. Nach dem Verständnis des Unternehmens geht die Regierung davon aus, dass eine Methode existiere, um Fable 5 zu „jailbreaken“, also dessen Schutzmechanismen zu umgehen. Anthropic bezeichnet die Maßnahme als „Missverständnis“ und arbeitet an der Wiederherstellung des Zugangs.
Die beanstandete Technik beschreibt Anthropic als verbal überlieferten, potenziell nicht-universellen Jailbreak. Im Kern bestehe er darin, das Modell anzuweisen, eine bestimmte Codebasis zu lesen und Softwarefehler zu beheben. Eine Demonstration dieser Technik habe man geprüft und dabei lediglich eine kleine Zahl bereits bekannter, geringfügiger Schwachstellen gefunden, die auch andere öffentlich verfügbare Modelle aufspüren könnten – das Unternehmen nennt in diesem Zusammenhang ausdrücklich OpenAIs GPT-5.5.
Aus Sicht von Anthropic handelt es sich dabei um eine alltägliche Fähigkeit, wie sie Sicherheitsfachleute täglich bei legitimen Code-Reviews und beim Bugfixing nutzen. Der entscheidende Unterschied liege nicht in der Funktion selbst, sondern im Kontext: Derselbe Vorgang könne in einem Sicherheitsreview erwünscht sein, in einem anderen Szenario aber als potenzieller Missbrauch gewertet werden. Einen universellen Jailbreak, der die Schutzmechanismen von Fable 5 grundsätzlich aushebelt, habe man bislang nicht gefunden.
Anthropic verweist auf eine sogenannte „Defense-in-Depth-Strategie“: Jailbreaks sollen entweder eng begrenzt oder sehr aufwendig sein und werden durch Monitoring ergänzt, das erfolgreiche Angriffe schnell erkennen soll. Für Fable 5 gelte zudem eine 30-tägige Datenspeicherungspflicht, um Umgehungsversuche analysieren und eindämmen zu können. Unser Test von Fable 5 [3] bestätigt, dass Anthropic Classifier vor das eigentliche Modell schaltet und bei heiklen Eingaben teils auf das Vorgängermodell Opus 4.8 zurückfällt.
Die zuvor kommunizierten Schutzmaßnahmen seien in einer Vorabprüfung über Tausende Stunden Red-Teaming getestet worden – gemeinsam mit der US-Regierung, dem britischen AI Safety Institute (UK AISI), privaten Organisationen und internen Teams. Die Ergebnisse hätten deutlich über denen früherer Modelle gelegen. Eine vollständig unabhängige Auditierung, etwa durch europäische Forschungseinrichtungen, ist nach derzeitigem Stand allerdings nicht belegt: Eine komplette Offenlegung der Schutzlogik oder der internen Classifier-Architektur gab es nicht. Während Fable 5 mit zusätzlichen Schutzmechanismen für die öffentliche Nutzung versehen wurde, gilt Mythos als restriktivere Variante [4].
Anthropic räumt ein, dass perfekte Jailbreak-Resistenz für kein Modell erreichbar sei. Zugleich widerspricht das Unternehmen der Auffassung, dass ein einzelner „unwahrscheinlicher Jailbreak den Widerruf eines kommerziellen Modells mit Hunderten Millionen Nutzern rechtfertige“. Würde man diesen Maßstab branchenweit anlegen, käme das einem Stopp neuer Frontier-Modelle gleich.
Die jetzige Anordnung trifft auf ein bereits angespanntes Verhältnis. Anfang März 2026 hatte das US-Verteidigungsministerium Anthropic als „supply chain risk“ eingestuft. In einem aktuellen Blogbeitrag erklärte CEO Dario Amodei [5], man halte die Einstufung als „supply chain risk“ für rechtlich nicht tragfähig und wolle sie vor Gericht anfechten. Der zugrunde liegende US‑Statut 10 U.S.C. § 3252 sei eng auf spezifische Lieferkettenrisiken bei nationalen Sicherheitssystemen zugeschnitten und verlange, dass das Ministerium darlegt, warum weniger eingriffsintensive Maßnahmen („less intrusive measures“) nicht vernünftigerweise zur Verfügung stehen.
Der Konflikt drehte sich nach Anthropics Darstellung um die Weigerung, Claude uneingeschränkt für massenhafte inländische Überwachung und vollautonome Waffensysteme freizugeben. Ob die aktuelle Exportdirektive primär eine Sicherheitsmaßnahme oder politischer Druck auf einen renitenten Anbieter ist, lässt sich aus den veröffentlichten Quellen nicht beweisen. Plausibel erscheint jedoch, dass der vorangegangene Streit das Verhältnis erheblich verschlechtert und die Eskalation begünstigt hat.
Für hiesige Anbieter ist ein direkt vergleichbarer, einzelmodellbezogener Eingriff in der EU nicht ersichtlich. Während das US-Exportkontrollrecht auf außenwirtschaftliche Zugriffssperren zielt, verfolgt der EU AI Act einen risikobasierten Ansatz mit Marktaufsicht, Transparenz- und Dokumentationspflichten. In Deutschland soll die Bundesnetzagentur die zentrale Marktüberwachungsbehörde werden; den entsprechenden Gesetzentwurf (KI-MIG) hat der Bundestag am 11. Juni 2026 beschlossen [6], die Zustimmung des Bundesrats steht noch aus. Eine globale Abschaltung eines einzelnen Modells als Maßnahme der Exportkontrolle ist in dieser Logik so nicht vorgesehen.
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Kleine, aber interessante Meldungshäppchen vom News-Buffet zu VS Code, Grafana Tempo, Zig, Stack Overflow, Testwell, Apache Pulsar, GitLab und Qt.
In unserem leckeren Häppchen-Überblick servieren wir alles, was es zwar nicht in die News geschafft hat, wir aber dennoch für spannend halten:
Solltest du ein schmackhaftes Thema vermissen, freuen wir uns über deine Mail [15].
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Bei den LLMs, die zunehmend multimodal arbeiten, gibt es spannende Entwicklungen für mehr Performance und schlankere Größen.
Zum Start in den Sommer geht es auch bei den Sprachmodellen heiß zu. Neue chinesische Modelle von StepFun und MiniMax versprechen günstiges Reasoning und sind auf agentische Workflows optimiert. Die Liquid Foundation Models sind aufgrund ihrer speziellen Architektur sehr kompakt und trotzdem leistungsfähig.
Nvidia befindet sich weiter im Höhenflug und hat einige neue Modelle im Portfolio, allerdings das größte davon lediglich als Ankündigung. Schließlich stellte Microsoft Anfang Juni auf der Build-Konferenz eine ganze Reihe (leider geschlossener) Modelle vor und emanzipiert sich damit weiter von OpenAI.
Das in Shanghai sitzende KI-Unternehmen StepFun hat nach dem bereits erfolgreichen Modell 3.5 aus dem Frühjahr nachgelegt und ein neues Reasoning-Modell veröffentlicht. Es handelt sich wieder um ein Flash-Modell mit einer ähnlichen Architektur wie das vorherige Modell, das sich allerdings in einigen entscheidenden Punkten verbessert hat. So hat StepFun etwa einen Vision Encoder hinzugefügt, sodass Step 3.7 Flash auch Bilder verstehen kann. Das Reasoning lässt sich nun konfigurieren, damit sich für einfache Fragestellungen nicht sofort sehr viele Token ansammeln. Das ist insbesondere für agentische Nutzung sehr hilfreich.
Wie viele chinesische Modelle war Step 3.5 Flash stark zensiert. Das ist bei Version 3.7 nicht viel anders, aber interessanterweise gibt das Modell die Fakten im Reasoning-Bereich bereitwillig aus, um dann bei der endgültigen Antwort gebremst zu werden. Sicherlich spielen da die Guardrails eine entscheidende Rolle, die dem Modell im letzten Schritt antrainiert werden. Abgesehen davon sind die Antworten größtenteils korrekt. Besonders interessant ist, dass das Reasoning bei deutschen Fragen größtenteils auf Deutsch stattfindet, nur die Unterbrechungen wie „wait“ sind auf Englisch. Das ist bei fast allen anderen Modellen anders, die nur auf Englisch argumentieren.
Ob das Modell wirklich viel besser ist als der Vorgänger, lässt sich schwer entscheiden. In der Community wurde es jedenfalls gelobt, insbesondere im Zusammenspiel mit Coding Agents. Auf der Website von StepFun [3] kann man deutlich bessere Zahlen ablesen als für das ältere Modell, oft übertrumpft es dabei auch DeepSeek V4 Flash. Langfristig wird man auf der LM Arena [4] sehen, wie sich das Modell im wirklichen Leben behauptet.
Die Ergebnisse von Step 3.7 Flash finden sich im GitHub-Repository zu diesem Artikel [5].
Obwohl MiniMax sein M3-Modell als „Open Weight“ bezeichnet, kann man die Gewichte noch nicht bei Hugging Face herunterladen. Das ändert sich aber hoffentlich bald. Ausprobieren lässt sich das Modell entweder direkt bei MiniMax.ai oder bei OpenRouter. Wie von MiniMax gewohnt, sind die Ergebnisse ausgewogener und weniger zensiert als die anderer chinesischer Modelle.
MiniMax hat wie viele Anbieter die Attention-Architektur optimiert, ging dabei aber einen eigenen Weg. Die Attention wird in zwei Phasen ausgerechnet: Die erste Phase entscheidet, welche Token wichtig sind und gibt diese dann in der zweiten Phase für die volle Attention-Berechnung weiter. MiniMax behauptet, dass das M3-Modell damit Prompts fast zehnmal schneller auswerten kann als MiniMax M2 und bei der Generierung sogar um den Faktor 15 schneller ist [6]. Das wäre ein gewaltiger Fortschritt. Ob es sich bewahrheitet, wird sich zeigen, wenn sich die Modelle lokal betreiben lassen.
Öffentlich verfügbare Benchmarks gibt es noch nicht, aber die Daten von MiniMax selbst sind vielversprechend. Gerade im Bereich Coding kann es mit den besten Modellen von Anthropic wohl mithalten, wenn die Daten korrekt sind.
Die Ergebnisse von MiniMax M3 finden sich im GitHub-Repository zu diesem Artikel [7].
Einen ganz anderen Weg geht liquid.ai, das eine andere Architektur für seine Liquid Foundation Models [8] nutzt. Damit lassen sich Token äußerst effizient erzeugen, und diese Modelle funktionieren auch auf CPUs gut. In der Zwischenzeit gibt es eine einige solcher Modelle, neu reiht sich darin LFM2.5-8B-A1B [9] ein, das nur eine Milliarde aktive Parameter hat. Damit will es mit weit größeren Modellen wie gpt-oss-20b, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 und Gemma-4-26B-A4B-IT konkurrieren. Abgesehen von Gemma sind die zum Vergleich herangezogenen Modelle jedoch etwas älter.
LFM2.5-8B-A1B ist extrem schnell: Auf einem Mac Studio M2 Ultra hat es fast 200 Token pro Sekunde erreicht. Die Ergebnisse können nicht ganz mit den großen Modellen mithalten, aber für Spezialanwendungen oder agentische Szenarien könnte sich das Modell eignen.
Die Ergebnisse von LFM2.5-8B-A1B finden sich im GitHub-Repository zu diesem Artikel [10].
Nvidia befindet sich nach wie vor im Höhenflug und zeigt das inzwischen auch in seinen Modellen. Populär ist unter anderem LocateAnything [11], mit dem man Bilder analysieren kann. Als Ergebnis erhält man Boxen, in denen sich bestimmte Objekte befinden. Die Verarbeitung funktioniert hochparallel über alle identifizierten Boxen hinweg, das Modell kann sogar gescannte Dokumente analysieren und findet dort entsprechende Boxen mit Content. Nützlich ist das unter anderem, um GUI-Elemente zu identifizieren und per Agenten einen Browser zu bedienen. Da das Modell mit knapp acht GByte relativ klein ist, sollte es sich auch auf Consumer-GPUs ausführen lassen.
Deutlich mehr Speicher braucht der Pixel Diffusion Decoder [12], der ein neuartiges Diffusionsmodell im Pixelraum einführt. Die Bedienung ist aktuell noch sehr umständlich: Man muss verschiedene Checkpoints von der Hugging-Face-Seite herunterladen und mit einem speziell bereitgestellten Programm verarbeiten. Ob und wie viel besser Nvidia damit im Vergleich zu herkömmlichen Diffusionsmodellen Bilder generieren kann, muss sich zeigen.
Die Nemotron-Modelle waren bereits bisher schon leistungsfähig. Allerdings hat das Nano-Modell schon über 30 Milliarden Parameter, von denen drei Milliarden aktiv sind. Das vor etwa drei Monaten erschienene Super-Modell nutzt sogar 120 Milliarden Parameter, von denen zwölf Milliarden aktiv sind. Neu verfügbar ist nun das Ultra-Modell mit 550 Milliarden Parametern [13], von denen „nur“ 55 Milliarden aktiv sind. Nvidia behauptet, damit eine deutlich schnellere Inferenz zu erreichen, was möglicherweise an dem im Modell verwendeten Datentyp NVFP4 liegt.
Auch der optimierte Attention-Mechanismus mit vielen Mamba-Layern trägt dazu bei, der eine Kontextlänge von bis zu einer Million Token ermöglicht. In der Performance kommt Nemotron 3 Ultra nicht ganz an die offenen chinesischen Modelle heran, aber die endgültige Version gibt es erst seit Kurzem. Wie bei allen Nemotron-Modellen stellt Nvidia einen Großteil der Trainingsdaten, den Trainingscode und weitere Inhalte bereit. Damit handelt es sich bei diesen Modellen um die bei weitem offensten – im Sinne von transparent. Lediglich die nicht von Nvidia stammenden, viel kleineren Olmo- oder Apertus-Modelle sind ähnlich offen.
Man merkt dem Modell seine westliche (US-amerikanische) Herkunft in den Antworten deutlich an. Dort, wo chinesische Modelle sich vornehm zurückhalten, gibt das Modell häufig sehr viel klarere, politisch neutralere oder zumindest anders gefärbte Meinungen wieder.
Die Ergebnisse von Nemotron 3 Ultra finden sich im GitHub-Repository zu diesem Artikel [14].
Etwas überraschend hat auch Google ein neues offenes Modell aus der Gemma-Serie angekündigt [15], das mit zwölf Milliarden Parametern arbeitet und damit die Lücke zwischen dem Modell mit 31 Milliarden und dem mit vier Milliarden aktiven Parametern schließt.
Google hat ebenfalls in die Trickkiste gegriffen und ein multimodales Modell ohne Encoder-Layer gebaut. Grundsätzlich sind zwar alle generativen Modelle Decoder-Modelle, aber in den ersten Layern müssen sie Audio- oder Bildinhalt wandeln, was üblicherweise mit Encodern geschieht. Nicht so bei gemma-4-12B-it, das eine andere Architektur wählt, die Maarten Grootendurst, der inzwischen bei DeepMind arbeitet, in seinem Blog [16] ausführlich und anschaulich beschreibt.
Aufgrund der relativ kleinen Parameteranzahl ist das Modell performant und lässt sich in entsprechenden Quantisierungsstufen auch gut auf CPUs einsetzen. Das Modell unterstützt außerdem MTP für schnellere Inferenz, auch wenn das in llama.cpp noch nicht integriert ist. Auch die Antworten des Gemma-Modells zeigen deutlich, dass es nicht aus China kommt. Interessanterweise kann die Leistung des Modells mit deutlich größeren mithalten. Mittlerweile gibt es auch ein zugehöriges Assistant-Modell für Multi-Token Prediction, das die Performance noch deutlich verbessert. Über 200 Token pro Sekunde sind auf einer RTX 4090 möglich, das fühlt sich schneller an als viele Cloud-Modelle. Es sieht so aus, als ob Google mit gemma-4-12b ein großer Wurf für ein offenes Modell gelungen ist.
Die Ergebnisse von gemma-4-12B-it finden sich im GitHub-Repository zu diesem Artikel [17].
Komplett geschlossen sind hingegen die auf der Build-Konferenz vorgestellten Microsoft-Modelle. Diese stehen in unterschiedlichen Varianten zur Verfügung, können Bilder und Sprache erzeugen sowie transkribieren. Die Modelle kann man im Playground bereits ausprobieren [18], und sie erzeugen gute Ergebnisse. Ein spezielles Modell MAI-Code-Flash, das Microsoft für Coding veröffentlicht hat [19], wird wohl nach und nach in Visual Studio Code Einzug halten.
Microsoft hat nun auch ein erstes Reasoning-Modell im Portfolio, entfernt sich also auch hier immer weiter von OpenAI. Das Reasoning-Modell MAI-Thinking-1 lässt sich noch nicht testen, aber Microsoft hat umfangreiche Informationen dazu veröffentlicht [20]. Dabei bezeichnet Microsoft das Modell als „Hill-Climbing Machine“, was sich wohl auf die unterschiedlichen Phasen des Reinforcement Learning bezieht, in denen das Modell immer weitere Stufen (RL, STEM, Agentic usw.) „erklimmt“.
Die Beschreibung geht detailliert auf die Architektur und den optimierten Attention-Mechanismus ein. Außerdem wechselt Microsoft laut der Beschreibung Mixture of Experts (MoE) mit dichten Layern ab – das wäre ganz neu. Das Training nutzte 8192 GB200-GPUs und die Azure-Infrastruktur. Die Beschreibung spricht von einer Billion Parametern, von denen 35 Milliarden aktiv sind. Es handelt sich also um ein äußerst großes Modell, das in der gleichen Liga wie Anthropic und OpenAI spielen sollte. Es wird sehr spannend zu sehen, ob das tatsächlich gelingt.
Ein echter Knaller war die Nachricht, dass Anthropic an die Börse strebt und inzwischen nach Investorenmeinung mehr wert ist als OpenAI. Angeblich soll Anthropic sogar im zweiten Quartal 2026 profitabel gewesen sein – das würde OpenAI das Leben noch deutlich schwerer machen. Einfach ist es ohnehin nicht, denn Anthropic dominiert auch den Text-Bereich der LM Arena, die jetzt nur noch Arena heißt [21], mit seinen Modellen und besetzt die ersten fünf Plätze. OpenAI erscheint dort erst auf Rang zehn, deutlich nach Google. Bei Agenten sieht es zwar besser für OpenAI aus, bei WebDev [22] erreicht GPT aber nicht mal die Top Ten.
Qwen 3.7 Max ist in der Arena ebenfalls gut positioniert. Wie alle Max-Modelle von Qwen ist es aber nur über die API verfügbar. Es wäre zu hoffen, dass Qwen bald auch neue Qwen3.7-Modelle mit offenen Gewichten veröffentlicht. Besonders das Qwen3.6-27B-Modell ist aktuell beliebt, weil es für seine Größe hervorragend funktioniert und mit Multi-Token Prediction performant arbeitet.
Meta wurde allen Unkenrufen zum Trotz wieder aktiv und stellt mit Muse ein Modell zur Verfügung, das anscheinend gut funktioniert. Da es sich noch nicht ausprobieren lässt, muss man sich auf die Benchmarks verlassen. Immerhin scheint bei Meta wieder etwas in Bewegung zu kommen.
Auch im Juni ist wieder einiges geboten in der LLM-Szene. Äußerst spannend ist das Rennen zwischen den chinesischen und amerikanischen Modellen. Jetzt muss es noch entsprechende Anwendungen geben, die diese Modelle nutzen.
Der Einsatz für Coding ist vermutlich nur ein erster Schritt: Interessanter wären industrielle Anwendungen, die aber noch auf sich warten lassen. Möglicherweise verbirgt sich hier eine Chance für europäische und insbesondere deutsche Firmen.
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Die Zukunft von Mad Max ist offenbar noch nicht entschieden. Laut einem Bericht des Branchenportals Puck News arbeitet Regisseur George Miller an einem weiteren Film aus dem postapokalyptischen Universum. Darüber hinaus soll auch eine Fernsehserie diskutiert werden.
Besonders bemerkenswert ist die Entwicklung, weil Furiosa: A Mad Max Saga die Erwartungen an den Kinokassen verfehlte. Der Film spielte weltweit rund 175 Millionen US-Dollar ein und blieb damit deutlich hinter den Hoffnungen zurück. Angesichts eines Produktionsbudgets von rund 168 Millionen Dollar galt das Ergebnis in Hollywood als Enttäuschung.
Dem Bericht zufolge hat Warner Bros., das alle bisherigen Mad-Max-Filme veröffentlicht hat, keine Bestrebungen gezeigt, Millers neue Pläne umzusetzen. Stattdessen sollen mehrere andere Unternehmen sich interessiert zeigen. Genannt werden unter anderem Amazon MGM Studios, Universal Pictures und Sony Pictures.
Die Mad-Max-Reihe begann 1979 mit dem gleichnamigen Film, in dem Mel Gibson die Hauptrolle spielte. Nach zwei Fortsetzungen kehrte das Franchise 2015 mit Mad Max: Fury Road zurück. In dem Film übernahm Tom Hardy die Rolle von Max Rockatansky. Fury Road wurde von Kritikern gefeiert und spielte weltweit mehr als 380 Millionen US-Dollar ein.
Auch Furiosa erhielt hervorragende Kritiken. Der Film mit Anya Taylor-Joy und Chris Hemsworth wurde von Kritikern überwiegend positiv aufgenommen, konnte das Publikum jedoch nicht in vergleichbarer Zahl in die Kinos locken.
Offiziell bestätigt wurde weder ein neuer Film noch eine Serie. Sollte Miller jedoch tatsächlich einen neuen Partner finden, könnte Mad Max trotz des schwachen Ergebnisses von Furiosa weiterleben. Nach fünf Filmen und fast fünf Jahrzehnten hätte die Endzeit dann noch nicht ausgedient.
Elon Musk ist nach dem Rekord-Börsengang seiner Weltraumfirma SpaceX der erste Mensch mit einem Billionenvermögen. Die SpaceX-Aktie beendete ihren ersten Handelstag mit einem Plus von gut 19 Prozent auf rund 161 US-Dollar. Das Magazin Forbes schätzte Musks Vermögen daraufhin auf etwa 1,1 Billionen US-Dollar.
Musk ist Gründer und Chef von SpaceX und hält einen Anteil von rund 40 Prozent. Mit mehr als 800 Milliarden US-Dollar zu den Kursen am Freitag macht die SpaceX-Beteiligung nun den Großteil seines Vermögens aus.
Anteile und Optionen des ebenfalls von Musk geführten Elektroautobauers Tesla bringen ihn über die Marke von einer Billion US-Dollar – allerdings ein Aktienvermögen, das von Kursschwankungen abhängig ist und nicht ohne Weiteres zu Bargeld gemacht werden kann.
Das unter anderem für seinen Satelliteninternetdienst Starlink bekannte SpaceX verkaufte rund 555,6 Millionen Aktien zum Ausgabepreis von 135 US-Dollar und nahm damit 75 Milliarden US-Dollar (64,8 Milliarden Euro) ein. Beim zuvor größten Börsengang hatte die saudi-arabische Ölfirma Aramco im Jahr 2019 gut 29 Milliarden US-Dollar eingenommen.
SpaceX war bereits zum Ausgabepreis mit 1,77 Billionen US-Dollar mehr wert als der Facebook-Konzern. Am Ende des Handelstages war SpaceX rund 2,1 Billionen Dollar wert.
Damit gehört die Firma zu den wertvollsten US-Unternehmen – nach Nvidia, Apple, der Google-Mutter Alphabet, Microsoft und Amazon. Der vom KI-Boom beflügelte Chip-Spezialist Nvidia ist die Nummer eins mit aktuell knapp fünf Billionen US-Dollar.
Die reinen Geschäftszahlen von SpaceX stehen in krassem Kontrast zum Börsenwert. Die Anleger zahlen also eher für die Hoffnung auf künftige Erfolge. So gab es im vergangenen Jahr Verluste von rund 4,94 Milliarden US-Dollar bei einem Umsatz von 18,67 Milliarden US-Dollar.
In der Zukunft soll künstliche Intelligenz das größte Geschäft sein, auch durch Rechenzentren im All. Die Idee dahinter: Die Sonne kann dort viel Energie liefern. Skeptiker verweisen allerdings auf Probleme wie die erheblichen Aufbaukosten, eine trotz der niedrigen Temperaturen im All schwierige Kühlung sowie die Strahlung, die Schaltkreise beschädigen könne.
Im Börsenprospekt schätzt SpaceX den künftigen Gesamtmarkt für künstliche Intelligenz inklusive Infrastruktur auf mehr als 26 Billionen US-Dollar – und führt das als eine Rechtfertigung für die hohe Bewertung an.
Der New Yorker Wirtschaftsprofessor Aswath Damodaran, der als Bewertungsexperte bekannt ist, kritisierte das scharf. Als er die Zahl gelesen habe, habe er gedacht, Musks Chatbot Grok habe den Prospekt geschrieben, "weil wir wissen, dass KI zu Halluzinationen neigt", sagte er im TV-Sender CNBC.
Musk wird mit einem Stimmrechtsanteil von mehr als 80 Prozent auch nach dem Börsengang die volle Kontrolle über SpaceX behalten. Basis dafür sind Aktien mit mehr Stimmrechten. Zum Handelsdebüt sagte Musk unter anderem, er habe SpaceX bei der Gründung eine Erfolgschance von zehn Prozent gegeben.
In den Tagen vor dem Börsendebüt fand Musk Zeit, sich erneut in die britische Politik einzumischen. Über seine Onlineplattform X verstärkte er Beiträge von extremen Kritikern der britischen Einwanderungspolitik. Bereits vor den rassistisch motivierten Ausschreitungen im vergangenen Jahr hatte er sich wiederholt in die Debatte eingeschaltet.
Im ersten Quartal dieses Jahres verbuchte SpaceX ein Minus von 4,28 Milliarden US-Dollar bei rund 4,7 Milliarden US-Dollar Umsatz. Ein Grund für die roten Zahlen sind die hohen Kosten für die Entwicklung der großen Rakete Starship.
In Starship investierte SpaceX insgesamt mehr als 15 Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen geht davon aus, dass die Rakete nach Abschluss aller Tests im zweiten Halbjahr kommerzielle Flüge absolvieren kann. Sie soll die Kosten für die Beförderung ins All deutlich senken.
Mit Starship sollen auch Starlink-Satelliten in die Umlaufbahn gebracht werden, die Internet aus dem All direkt auf Smartphones nutzbar machen.
Starlink ist der zentrale Geldbringer von SpaceX und machte im ersten Quartal 3,26 Milliarden Dollar US-Umsatz. Der Satelliteninternetdienst hat inzwischen rund 10,3 Millionen Kunden in 164 Ländern.
Anders als bei vielen anderen Börsengängen legte SpaceX den Ausgabepreis von 135 US-Dollar vorab selbst fest. Üblicherweise nennen Unternehmen zunächst eine Spanne und ermitteln den Preis dann basierend auf dem Interesse der Investoren.
Für frühe Geldgeber von SpaceX wird der Börsengang zu einem Geldregen. So hält die Investmentfirma Founders Fund von Musks langjährigem Weggefährten Peter Thiel laut Bloomberg einen Anteil von etwa drei Prozent, der für rund 600 Millionen US-Dollar erworben wurde.
Die Beteiligung ist zum Ausgabepreis mehr als 50 Milliarden US-Dollar wert. Der Risikofinanzierer Sequoia Capital habe rund 2 Milliarden US-Dollar investiert und halte nun einen mehr als 20 Milliarden US-Dollar schweren Anteil.
Im Rahmen einer neuen Samsung-Aktion können Interessenten bei Vodafone ihr altes Smartphone zu Geld machen. Wer das Samsung Galaxy S26 oder das S26 Ultra zusammen mit einem GigaMobil-Tarif bei Vodafone bestellt und gleichzeitig sein altes Smartphone in Zahlung gibt, erhält 120 Euro Tauschbonus, die im ersten Vertragsjahr mit 10 Euro pro Monat verrechnet werden. Hinzu kommt der Restwert des alten Handys, den Vodafone auf mindestens 180 Euro erhöht, auch wenn der Wert darunter liegt. Liegt der Restwert höher, erhöht sich auch die Auszahlung. Beim Samsung Galaxy A57 sind die Beträge exakt halb so groß wie bei der S-Reihe. Die Aktion ist bis zum 1. Juli befristet.
Die Smartphones gibt es in Kombination mit einem GigaMobil-Tarif (M bis XL) jeweils für nur 1 Euro Anzahlung. Hinzu kommen 9,98 Euro Versandkosten und die monatlichen Raten für Tarif und Endgerät. Wer sich für das Samsung Galaxy S26 entscheidet, spart laut Vodafone über die Laufzeit insgesamt 252 Euro, unabhängig von der Dauer der Ratenzahlung, welche wahlweise bei 12, 24 oder 36 Monaten liegt. Der Betrag wird anteilig auf die Monate verteilt. Wer sich für das Samsung Galaxy S26 Ultra entscheidet, spart laut Vodafone 144 Euro.
Beide Smartphones stammen aus der Premium-Reihe von Samsung und werden von leistungsstarken Prozessoren angetrieben, die jede Menge Galaxy-AI-Funktionen unterstützen. Während es beim S26 der Exynos 2600 ist, steckt im S26 Ultra Snapdragon 8 Elite Gen5. Interessenten haben die Wahl, ob sie eher ein handliches Smartphones mit 6,3 Zoll großem AMOLED-Display haben wollen oder zur Ultra-Variante mit dem großen 6,9-Zoll-Display greifen. Auf der Rückseite des Galaxy S26 befindet sich ein Dreifachkamerasystem mit Weitwinkel (50 MP)- Ultraweitwinkel- und Teleobjektiv. Beim Galaxy S26 Ultra kommt die Hauptkamera auf 200 MP und es gibt ein zweites Teleobjektiv. Für Skizzen und Notizen ist außerdem der S Pen vorhanden.
Alle GigaMobil-Tarife von Vodafone verfügen über eine Allnet-Flat in sämtliche deutschen Netze und schnelles 5G-Netz mit bis zu 300 MBit/s. Wer sich für das Samsung Galaxy S26 mit dem Tarif GigaMobil M
Samsung Galaxy S26 mit GigaMobil M
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Kunden unter 28 Jahren profitieren ebenfalls und können sich die GigaMobil-Young-Tarife sichern, die noch einmal günstiger sind. Beispielweise gibt es das Samsung Galaxy S26 mit dem GigaMobil Young XL
Samsung Galaxy S26 mit GigaMobil Young XL
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Vodafone gibt auch auf diese Aktion sein 5-Jahres-Versprechen
5 Jahres-Versprechen: Garantieverlängerung & Akku-Tausch für Dein Handy
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Egal für welches Smartphone mit welchem Tarif sich Interessenten letztlich entscheiden, so oder so erhalten sie ein Top-Smartphone mit starkem Tarif zum günstigen Preis.
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(Bild: tre / Mac & i)
Apple erweitert die Möglichkeiten für Entwickler im App Store. Neben neuen Gestaltungsmöglichkeiten fällt unter anderem die Intel-Pflicht für den Mac weg.
Abseits der viel beachteten Neuerungen rund um KI, Siri und die Betriebssysteme hat Apple im Zuge der Entwicklerkonferenz WWDC auch eine ganze Reihe von Neuheiten und Änderungen für App Store [1]-Entwickler angekündigt. Künftig können erstmals Gruppenkäufe für Abonnenten und entwicklerübergreifende Bundles angeboten werden. Im Mac App Store entfällt die Intel-Pflicht und Entwickler bekommen die Möglichkeit, Nutzer zur Fortsetzung eines Abos zu bewegen. Zudem gibt es mehr Gestaltungsmöglichkeiten für den Auftritt im App Store und neue Auskunftspflichten. Das aus Nutzersicht umstrittenste neue Feature dürfte das sogenannte Retention Messaging werden. Apple bietet neue Werkzeuge in App Store Connect an, um Abonnenten mit Kündigungsabsicht über Apples Abo-Plattform ansprechen zu können. Bereits im März hatte Apple den Analytics-Bereich in App Store Connect massiv erweitert und Entwicklern dabei über 100 neue Metriken für Abonnements und In-App-Käufe [2] an die Hand gegeben. Laut Ankündigung [3] sollen personalisierte Nachrichten und Sonderangebote möglich sein.
Ganz neue Vermarktungsmöglichkeiten für Apps ergeben sich durch entwicklerübergreifende App-Bundles. Bislang konnte nur ein einzelner Entwickler, der mehrere Apps anbietet, ein vergünstigtes Paket mit mehreren Apps schnüren. Künftig ist das auch für mehrere Entwickler möglich, sodass sich diese bei den Apps zusammentun können. Apple führt zudem ab Winter 2026 Gruppenkäufe für Abonnements ein. Ein einzelner Abonnent kann damit Lizenzen für mehrere Personen in einem einzigen Kauf erwerben.
Apples Abkehr von der Intel-Plattform im neuen macOS Golden Gate [4] schlägt sich auch im Mac App Store nieder: Künftig ist es für App-Entwickler keine Pflicht mehr, Intel-Unterstützung vorzuhalten. Dies dürfte in einigen Fällen dazu beitragen, dass Besitzer eines Intel-Macs eher in die Situation geraten, den Umstieg auf einen Apple-Silicon-Mac erwägen zu müssen – etwa wenn häufig genutzte Apps künftig nicht mehr den Intel-Mac unterstützen. Wann genau Intel-Apps unter Apple Silicon nicht mehr laufen werden und was das Ende von Rosetta 2 für Nutzer bedeutet, erklärt unser Überblick zum Zeitplan des Intel-Supports [5].
Vereinfachungen und Erweiterungen gibt es beim App-Marketing. Die neuen Betriebssysteme, darunter iOS 27 und macOS 27, stehen Entwicklern bereits als Beta [6] zur Verfügung. In einer neuen Asset Library können Grafiken, Vorschauvideos und Screenshots zentral verwaltet werden. Diese Assets können nun auch unabhängig von einem App-Update zur Prüfung eingereicht werden – und Apple öffnet die Produktseiten-Header für eigenes Bild- und Videomaterial. Neue „Personalized Collections“ sollen maßgeschneiderte App-Empfehlungen für Nutzer ermöglichen. Diese Funktion startet zunächst auf Englisch in den USA.
Und Apples angekündigte erweiterte Jugendschutzfunktionen wirken sich auch auf die Entwickler aus. Diese müssen Social-Feed-Funktionen in ihren Apps künftig angeben. Zudem werden Apps in die neuen Nutzungszeit-Kategorien (Soziale Netzwerke, Unterhaltung, Spiele, Andere) eingruppiert. Der Altersfreigabe-Fragebogen soll hierfür ab Juli aktualisiert werden.
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Nach Kritik an heimlich manipulierten Antworten rudert Anthropic zurück: Die Schranken von Fable 5 werden sichtbar – auf Kosten von mehr Fehlalarmen.
Anthropic reagiert auf die Kritik an den Schutzmechanismen seines neuen KI-Modells Fable 5 [1]. Das Unternehmen will umstrittene, verborgene Sicherheitsmaßnahmen künftig sichtbar machen und entschuldigt sich ausdrücklich für deren bisherige Umsetzung. Konkret geht es um Schutzmechanismen gegen sogenanntes Distillation – also den Versuch, die Ausgaben eines leistungsfähigen Sprachmodells zum Training konkurrierender KI-Systeme zu nutzen.
Die Kontroverse entzündete sich an einem Schutzverhalten von Fable 5, bei dem das Modell verdeckt auf Distillation-Anfragen reagierte. Anthropic sah ursprünglich einen unsichtbaren Mechanismus vor, der solche Versuche zur Modellentwicklung im Hintergrund erkennt und die Antworten gezielt verändert oder verschlechtert. Die Nutzer sollten davon nichts mitbekommen. Forscher und Entwickler kritisierten das als intransparent und warnten, dass solche verdeckten Eingriffe auch Tests und wissenschaftliche Untersuchungen des Modells verfälschen.
In einem Beitrag auf X [2] kündigt Anthropic nun eine Kurskorrektur an. Künftig behandelt das Unternehmen erkannte Distillation-Anfragen sichtbar. Statt Antworten heimlich zu verändern, fällt Fable 5 in solchen Fällen auf das ältere Modell Claude Opus 4.8 [3] zurück – genau wie es bereits bei den Schutzmaßnahmen für Cybersecurity und Biologie der Fall ist. Die Nutzer sollen dabei jedes Mal einen entsprechenden Hinweis sehen.
Für API-Kunden will Anthropic zudem den Grund einer Ablehnung explizit zurückgeben. Ein serverseitiger Fallback für API-Anfragen soll in den kommenden Tagen folgen. Damit lässt sich künftig erkennen, ob eine Antwort von Fable 5 oder vom Fallback-Modell stammt.
Das Unternehmen gibt zu, mit dem ursprünglichen Ansatz falsch gelegen zu haben. Sichtbare Schutzmechanismen lassen sich zwar leichter analysieren und gezielt umgehen, weshalb ihre Absicherung mehr Zeit kostet. Unsichtbare Schutzmaßnahmen lassen sich dagegen enger auf bestimmte Szenarien zuschneiden und verursachen weniger Fehlalarme. Aus diesem Grund habe man sich zunächst für den verdeckten Ansatz entschieden, um Fable 5 schnell und sicher bereitzustellen.
Rückblickend sei das die falsche Entscheidung gewesen, schreibt Anthropic. Die Nutzer sollten nachvollziehen können, welche Schutzmaßnahmen aktiv sind und warum. Dafür entschuldigt sich das Unternehmen ausdrücklich.
Die Umstellung hat allerdings Nebenwirkungen. Um die Systeme trotzdem vor Jailbreaks abzusichern, müssen die zugrunde liegenden Klassifikatoren zunächst konservativer arbeiten. Das führt vorübergehend zu mehr Fehlklassifikationen.
Solche False Positives entstehen, wenn das Modell harmlose Anfragen fälschlich als riskant einstuft. Genau hier setzt ein Großteil der bisherigen Kritik an.
Die Ankündigung folgt nur wenige Tage auf heftige Kritik von Sicherheitsforschern [4] an Fable 5. Mehrere Experten beklagen, dass die Cybersecurity-Schranken des Modells nicht nur brisante Anfragen erfassen, sondern auch alltägliche Aufgaben aus Softwareentwicklung und IT-Sicherheit. Genannt wurden unter anderem Code Reviews, das Schreiben sicheren Codes, Schwachstellenanalysen, Incident Response oder schlicht das Lesen sicherheitsrelevanter Fachartikel.
Fable 5 ist die öffentlich verfügbare Variante von Anthropics neuem Spitzenmodell Mythos 5. Letzteres bringt keine vorgeschalteten Schutzmechanismen für Cybersecurity, Biologie, Chemie und Distillation mit.
In seiner Stellungnahme verspricht Anthropic auch Änderungen an den Cyber- und Bio-Safeguards. Die entsprechenden Klassifikatoren stelle man derzeit so ein, dass sie seltener bei harmlosen Anfragen anschlagen. Nutzer, die eine Fehlklassifikation vermuten, sollen diese melden – über Feedback-Funktionen in Claude Code und Claude.ai sowie über ein Einspruchsformular für API-Anfragen.
Ob die Anpassungen ausreichen, bleibt abzuwarten. An den Schutzmaßnahmen selbst hält Anthropic ausdrücklich fest – diese hatten die Kritiker allerdings auch nicht infrage gestellt.
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Databricks übergibt OpenSharing an die Linux Foundation. Das Protokoll soll den Austausch von KI-Modellen, Agent-Skills und Daten standardisieren.
Mit OpenSharing hat das Unternehmen Databricks ein offenes Protokoll vorgestellt, das den sicheren Austausch von Daten und KI-Assets wie Modellen, Agent-Skills und unstrukturierten Daten über Plattform-, Cloud- und Organisationsgrenzen hinweg standardisieren soll. Das Projekt wird ab sofort von der Linux Foundation als Open-Source-Community [1]-Projekt gehostet und steht auf GitHub zur Verfügung.
OpenSharing [2] baut auf dem von Databricks bereits 2021 eingeführten Delta Sharing [3] auf, einem Open-Source-Protokoll für den sicheren Datenaustausch. Während sich Delta Sharing auf strukturierte Daten in Tabellenformaten wie Delta Lake konzentrierte, erweitert OpenSharing das unterstützte Spektrum an Daten und Formaten erheblich: Neben tabellarischen Daten lassen sich nun auch KI-Modellartefakte, Agent-Skills – also Funktionen und Tools für autonome Agenten – sowie unstrukturierte Daten wie Dokumente oder Mediendateien über ein einheitliches Protokoll teilen. Das Protokoll orientiert sich zudem am Zero-Copy-Prinzip: Daten werden nicht repliziert, sondern Clients greifen direkt auf den Quellspeicher zu.
Technisch definiert OpenSharing standardisierte APIs für Discovery, Authorization und Access. Laut den Projektverantwortlichen können Nutzer damit ein einheitliches Schnittstellenset ansprechen, unabhängig von der dahinterliegenden Plattform. Die konkreten Authentifizierungsmechanismen – etwa ob OAuth2 oder OIDC zum Einsatz kommen – sind in den bisherigen Veröffentlichungen nicht im Detail dokumentiert. Die vollständige Spezifikation soll jedoch über das GitHub-Repository [6] zugänglich gemacht werden. Aus der Delta-Sharing-Architektur ist bekannt, dass ein Sharing-Server als Kontrollebene fungiert und der eigentliche Datenzugriff über vorab signierte URLs auf Cloud- oder Objektspeicher läuft.
Eine wesentliche Neuerung gegenüber Delta Sharing ist der Support für Apache-Iceberg-Clients. Provider können damit über ein einzelnes Protokoll sowohl Delta- als auch Iceberg-basierte Empfänger bedienen. Betreiber von Lakehouse-Architekturen profitieren dadurch von einer reduzierten Fragmentierung im Open-Data-Ökosystem: Engines wie Spark, Trino oder Flink mit Iceberg-Support erhalten einen standardisierten Zugriffspfad auf geteilte Assets, ohne dafür auf proprietäre Adapter zurückgreifen zu müssen.
Die Linux Foundation [7] stellt für OpenSharing herstellerneutrale Governance-Strukturen bereit. Laut Jim Zemlin, CEO der Linux Foundation, soll OpenSharing das „kritische Bedürfnis nach einem gemeinsamen, herstellerneutralen Framework, das Organisationen den sicheren und interoperablen Austausch von KI-Assets über Plattformen und Ökosysteme hinweg ermöglicht“, erfüllen. Das Projekt reiht sich damit in andere Infrastrukturstandards unter dem Dach der Linux Foundation ein, bei denen neutrale Governance für breitere Akzeptanz sorgen soll, darunter etwa Kubernetes, RISC-V und MCP (letzteres über die Agentic AI Foundation, einer Stiftung innerhalb der Linux Foundation).
Delta Sharing hat nach Einschätzung von Databricks-Mitgründer und CTO Matei Zaharia bereits bewiesen, dass die Branche offene Standards bevorzuge. OpenSharing werde dieses Prinzip auf den gesamten KI-Stack und das plattformübergreifende Ökosystem erweitern.
Bei Unternehmen mit strengen Datenschutz- und Souveränitätsanforderungen – etwa in regulierten Branchen wie dem europäischen Bankwesen, Gesundheitswesen oder der öffentlichen Verwaltung – dürfte OpenSharing auf Interesse stoßen. Durch das Zero-Copy-Prinzip verbleiben Daten physisch in der bestehenden Speicherumgebung, sei es ein eigenes Rechenzentrum oder eine europäische Cloud. Cloud-basierte KI-Dienste greifen über das Protokoll zu, ohne dass Daten bewegt werden müssen. Das erleichtert die Einhaltung von DSGVO-Anforderungen und Daten-Minimierungsansätzen, weil für alle Beteiligten nicht mehr in jedem Fall separate Kopien angelegt werden müssen.
(Bild: OpenSharing-IO [8])
Zum Projektstart positionieren sich bereits zahlreiche Unternehmen als Unterstützer. Atlassian hat Data Shares in Atlassian Analytics eingeführt und nutzt OpenSharing, um Zugriff auf Cloud-Daten in großem Maßstab zu ermöglichen. SAP setzt in der Business Data Cloud auf das Protokoll, Stripe integriert es nativ in die Stripe Data Pipeline und die London Stock Exchange Group (LSEG) bindet es in ihre „LSEG Everywhere“-Strategie ein.
Dass mit SAP ein zentraler europäischer Softwareanbieter das Protokoll früh übernimmt und auch Storage-Hersteller wie NetApp und HPE – mit starker Präsenz in europäischen Rechenzentren – ihre Unterstützung angekündigt haben, unterstreicht die Ausrichtung auf regulierte On-Premise-Szenarien. OpenSharing positioniert sich damit als offene Alternative zu den proprietären Datenmarktplätzen der großen Hyperscaler.
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Arch Linux wehrt sich gegen eine Angriffswelle, die massenweise Paketbeschreibungen im inoffiziellen Arch User Repository mit Malware verseucht hat.
Das Arch User Repository (AUR) sieht sich einer umfangreichen Angriffswelle ausgesetzt. Die Angreifer haben Hunderte verwaiste Paketdefinitionen übernommen, um Malware ergänzt und in neuen Versionen veröffentlicht. Die Arch-Maintainer steuern mit einem Meldeaufruf [1] und einer groß angelegten Lösch-Aktion gegen, um bösartige Updates zu entfernen und von den Angreifern genutzte Accounts zu sperren.
Das AUR von Arch Linux [2] enthält keine Pakete im engeren Sinne, sondern Beschreibungen, sogenannte PKGBUILDs, mit denen Nutzer die Pakete selbst bauen können. Wenn eine Beschreibung offenbar nicht mehr gewartet wird, können Nutzer dies melden und sie wird nach einer Weile als verwaist markiert. Dann können beliebige Nutzer die Paketbeschreibung „adoptieren“ und ihre Wartung übernehmen.
Diesen Mechanismus nutzten die Angreifer aus: Sie übernahmen solche verwaisten Beschreibungen, ergänzten sie um eine Abhängigkeit für den JavaScript-Paketmanager npm und fügten einen Schritt nach der eigentlichen Software-Installation hinzu, der das npm-Paket „atomic-lockfile“ auf das System brachte. Atomic-Lockfile enthielt wiederum einen Prä-Installationsschritt [3], den npm befolgte und dabei die im npm-Paket mitgelieferte Datei „deps“ [4] ausführte. Bei deps handelt es sich einer ersten (KI-gestützten) Analyse [5] zufolge um einen Credential-Stealer, eine Malware, die diverse Arten von Zugangsdaten ausliest und an den Angreifer ausleitet. „deps“ kann sich außerdem im System festsetzen, bei ausreichenden Rechten die eigene Präsenz verschleiern und weitere Software nachladen.
Die Angreifer begeben sich offenbar in ein Katz-und-Maus-Spiel mit den Arch-Maintainern: Inzwischen läuft eine Variante des Angriffs, die statt npm den alternativen JavaScript-Paketmanager Bun einsetzt und damit das malware-verseuchte – aktuell bereits depublizierte – Paket js-digest [6] installiert.
Die Angriffswelle ist ein guter Anlass, darauf hinzuweisen, dass das Arch User Repository keine offizielle Softwarequelle für Arch Linux ist. PKGBUILDs werden vom Arch-Team nicht geprüft. AUR-Nutzer handeln auf eigenes Risiko, wenn sie Software aus dem AUR installieren, und sollten jedes Update selbst prüfen.
Allerdings wird Software aus dem AUR oft mit darauf spezialisierten Programmen installiert, sogenannten AUR-Helpern. Diese Hilfsprogramme automatisieren die mitunter komplizierten Bauschritte (AUR-Software wird oft beim Nutzer aus dem Quellcode kompiliert), sodass Nutzer weder Zeit noch spezielle Kenntnisse zur Installation benötigen. Das ist praktisch, verleitet aber dazu, Updates unbesehen durchzuwinken, weil der AUR-Helper ohnehin alle nötige Arbeit übernimmt oder man die vom Update vorgenommenen Änderungen schlicht nicht versteht.
In der aktuellen Angriffswelle kam hinzu, dass die Änderungen in den PKGBUILDs selbst nur die Inklusion eines JavaScript-Paketmanagers und die Installation einiger JavaScript-Pakete auswiesen. Je nach betroffener Software muss so eine Abhängigkeit nicht verdächtig erscheinen. Nutzer benötigen zumindest rudimentäre Kenntnisse der Softwareentwicklung, um den Paketmanager als deplatziert zu erkennen oder den JavaScript-Paketen nachzuspüren und dort die eigentliche Malware zu entdecken.
Arch-Nutzer, die sich dergleichen nicht zutrauen, sollten idealerweise keine Software aus dem AUR installieren. Grundsätzlich sollten AUR-Nutzer die zugehörige Mailingliste abonnieren [7], um Malware-Warnungen mitzubekommen, worauf auch das Arch-Wiki hinweist [8].
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Nach Kritik an heimlich manipulierten Antworten rudert Anthropic zurück: Die Schranken von Fable 5 werden sichtbar – auf Kosten von mehr Fehlalarmen.
Anthropic reagiert auf die Kritik an den Schutzmechanismen seines neuen KI-Modells Fable 5 [1]. Das Unternehmen will umstrittene, verborgene Sicherheitsmaßnahmen künftig sichtbar machen und entschuldigt sich ausdrücklich für deren bisherige Umsetzung. Konkret geht es um Schutzmechanismen gegen sogenanntes Distillation – also den Versuch, die Ausgaben eines leistungsfähigen Sprachmodells zum Training konkurrierender KI-Systeme zu nutzen.
Die Kontroverse entzündete sich an einem Schutzverhalten von Fable 5, bei dem das Modell verdeckt auf Distillation-Anfragen reagierte. Anthropic sah ursprünglich einen unsichtbaren Mechanismus vor, der solche Versuche zur Modellentwicklung im Hintergrund erkennt und die Antworten gezielt verändert oder verschlechtert. Die Nutzer sollten davon nichts mitbekommen. Forscher und Entwickler kritisierten das als intransparent und warnten, dass solche verdeckten Eingriffe auch Tests und wissenschaftliche Untersuchungen des Modells verfälschen.
In einem Beitrag auf X [2] kündigt Anthropic nun eine Kurskorrektur an. Künftig behandelt das Unternehmen erkannte Distillation-Anfragen sichtbar. Statt Antworten heimlich zu verändern, fällt Fable 5 in solchen Fällen auf das ältere Modell Claude Opus 4.8 [3] zurück – genau wie es bereits bei den Schutzmaßnahmen für Cybersecurity und Biologie der Fall ist. Die Nutzer sollen dabei jedes Mal einen entsprechenden Hinweis sehen.
Für API-Kunden will Anthropic zudem den Grund einer Ablehnung explizit zurückgeben. Ein serverseitiger Fallback für API-Anfragen soll in den kommenden Tagen folgen. Damit lässt sich künftig erkennen, ob eine Antwort von Fable 5 oder vom Fallback-Modell stammt.
Das Unternehmen gibt zu, mit dem ursprünglichen Ansatz falsch gelegen zu haben. Sichtbare Schutzmechanismen lassen sich zwar leichter analysieren und gezielt umgehen, weshalb ihre Absicherung mehr Zeit kostet. Unsichtbare Schutzmaßnahmen lassen sich dagegen enger auf bestimmte Szenarien zuschneiden und verursachen weniger Fehlalarme. Aus diesem Grund habe man sich zunächst für den verdeckten Ansatz entschieden, um Fable 5 schnell und sicher bereitzustellen.
Rückblickend sei das die falsche Entscheidung gewesen, schreibt Anthropic. Die Nutzer sollten nachvollziehen können, welche Schutzmaßnahmen aktiv sind und warum. Dafür entschuldigt sich das Unternehmen ausdrücklich.
Die Umstellung hat allerdings Nebenwirkungen. Um die Systeme trotzdem vor Jailbreaks abzusichern, müssen die zugrunde liegenden Klassifikatoren zunächst konservativer arbeiten. Das führt vorübergehend zu mehr Fehlklassifikationen.
Solche False Positives entstehen, wenn das Modell harmlose Anfragen fälschlich als riskant einstuft. Genau hier setzt ein Großteil der bisherigen Kritik an.
Die Ankündigung folgt nur wenige Tage auf heftige Kritik von Sicherheitsforschern [4] an Fable 5. Mehrere Experten beklagen, dass die Cybersecurity-Schranken des Modells nicht nur brisante Anfragen erfassen, sondern auch alltägliche Aufgaben aus Softwareentwicklung und IT-Sicherheit. Genannt wurden unter anderem Code Reviews, das Schreiben sicheren Codes, Schwachstellenanalysen, Incident Response oder schlicht das Lesen sicherheitsrelevanter Fachartikel.
Fable 5 ist die öffentlich verfügbare Variante von Anthropics neuem Spitzenmodell Mythos 5. Letzteres bringt keine vorgeschalteten Schutzmechanismen für Cybersecurity, Biologie, Chemie und Distillation mit.
In seiner Stellungnahme verspricht Anthropic auch Änderungen an den Cyber- und Bio-Safeguards. Die entsprechenden Klassifikatoren stelle man derzeit so ein, dass sie seltener bei harmlosen Anfragen anschlagen. Nutzer, die eine Fehlklassifikation vermuten, sollen diese melden – über Feedback-Funktionen in Claude Code und Claude.ai sowie über ein Einspruchsformular für API-Anfragen.
Ob die Anpassungen ausreichen, bleibt abzuwarten. An den Schutzmaßnahmen selbst hält Anthropic ausdrücklich fest – diese hatten die Kritiker allerdings auch nicht infrage gestellt.
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(Bild: Shutterstock / Skorzewiak)
Ubiquiti warnt vor teils kritischen Sicherheitslücken in UniFi OS. Aktualisierte Software steht bereit, um sie zu schließen.
In Ubiquitis UniFi OS und im UID Enterprise Agent klaffen fünf Sicherheitslücken, die Angreifern etwa das Einschmuggeln von Code, das Umgehen von Sicherheitsmaßnahmen oder unbefugten Zugriff auf Informationen ermöglichen. Der Hersteller hat aktualisierte Software veröffentlicht, die die Schwachstellen behebt.
In einer Sicherheitsmitteilung listet Ubiquiti [1] die einzelnen Lücken auf. Drei Sicherheitslücken gelten demnach als kritisch. Angreifer mit Zugang zum Netzwerk und niedrigen Berechtigungen können eine unzureichende Eingabeprüfung in UID Enterprise Agent missbrauchen, um Befehle auf anfälligen Hosts auszuführen (CVE-2026-47367, CVSS 9.9, Risiko „kritisch“). Dieselbe Beschreibung und Auswirkung betrifft UniFi OS auf UniFi-OS-Geräten und -Instanzen (CVE-2026-47370, CVSS 9.9, Risiko „kritisch“). Noch unkonkreter ist eine Schwachstelle vom gleichen Typ in UniFi-OS-Geräten und Instanzen, die Angreifer zur Rechteausweitung nutzen können (CVE-2026-47369, CVSS 9.9, Risiko „kritisch“).
Eine Path-Traversal-Schwachstelle können bösartige Akteure mit Netzwerkzugang ausnutzen, um sich auf diversen UniFi-OS-Geräten und -Instanzen unbefugt Zugang zu Daten zu verschaffen (CVE-2026-47368, CVSS 8.6, Risiko „hoch“). Zudem können Angreifer mit Zugriff auf das Netzwerk in bestimmten, nicht genannten Konfigurationen eine unzureichende Rechteprüfung missbrauchen, um unbefugt Änderungen an anfälligen UniFi-OS-Geräten vorzunehmen (CVE-2026-48610, CVSS 8.1, Risiko „hoch“).
Die Sicherheitslücken behebt Ubiquiti im UID Enterprise Agent 1.61.4 aus. Außerdem korrigieren UniFi OS Server, UDM, UDM-Beast, UDM-Pro, UDM-SE, UDM-Pro-Max, EFG, UDW, UDR, UDR7, UDR-5G, Express 7, UCK, UCKP, UCK-Enterprise, UNVR, UNVR-Pro, UNVR-Instant, ENVR, ENVR-Core, UNVR-G2, UNVR-G2-Pro, UCG-Ultra, UCG-Max, UCG-Industrial und UCG-Fiber 5.1.15 sowie UNAS-2, UNAS-4, UNAS-Pro, UNAS-Pro-4 und UNAS-Pro-8 5.1.16 sowie Express 4.0.15 die sicherheitsrelevanten Fehler.
Erst vor rund zwei Wochen hatte Ubiquiti Sicherheitslücken in UniFi OS [2]zu schließen. Dort kamen drei sogar auf die höchstmögliche Risikoeinstufung CVSS 10.0, mithin „kritisch“.
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Globalfoundries Dresden fertigt einen GNSS-Chip der niederländischen Firma Qualinx, wobei Entwürfe, Daten und Wafer vollständig in der EU bleiben.
Mit Unterstützung des European Chips Act hat der Chip-Auftragsfertiger Globalfoundries (GF) ein Verfahren umgesetzt, bei dem jeder Schritt vollständig in der EU bleibt. Als Pilotkunde für dieses „European Sovereign Manufacturing“ dient die niederländische Firma Qualinx. Sie lässt ihre besonders sparsamen GNSS-Empfangschips der Baureihe QLX3xx bei GF in Dresden produzieren.
Beim European Sovereign Manufacturing von GF verlassen weder die Daten des Chip-Designs noch physische Materialien Europa. Auch ein Secure Mask Service ist den Prozess eingebunden.
In Zusammenarbeit mit der Deutschen Telekom arbeitet GF daran, dass künftig auch alle Daten rein über europäische Netze und Cloud-Infrastrukturen verarbeitet und gespeichert werden.
Das Verfahren soll auch für kleinere Unternehmen nutzbar werden, beispielsweise über Multi-Projekt-Wafer-Shuttles, bei denen Chips unterschiedlicher Firmen auf derselben Silziumscheibe durch die Fab laufen.
Das European Sovereign Manufacturing ist vor allem für sicherheitkritische Chips wichtig, die etwa für Luft- und Raumfahrt, Verteidigung und kritische Infrastrukturen verwendet werden. Bis Ende 2026 will GF in Dresden einen vollständig automatisierten „Trusted European Flow“ etablieren. Auch Test und Packaging der Dies sollen in der EU ansässige Dienstleister (Outsourced Semiconductor Assembly and Test, OSAT) übernehmen.
Der Qualinx QLX3Gx [1] ist ein System-on-Chip (SoC) mit einem ARM-Kern und einem digitalen Hochfrequenz-Frontend für unterschiedliche Navigationssatellitensysteme wie GPS. Der Chip soll im Mittel mit 1 Milliwatt Leistungsaufnahme auskommen.
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Apple erweitert die Möglichkeiten für Entwickler im App Store. Neben neuen Gestaltungsmöglichkeiten fällt unter anderem die Intel-Pflicht für den Mac weg.
Abseits der viel beachteten Neuerungen rund um KI, Siri und die Betriebssysteme hat Apple im Zuge der Entwicklerkonferenz WWDC auch eine ganze Reihe von Neuheiten und Änderungen für App Store [1]-Entwickler angekündigt. Künftig können erstmals Gruppenkäufe für Abonnenten und entwicklerübergreifende Bundles angeboten werden. Im Mac App Store entfällt die Intel-Pflicht und Entwickler bekommen die Möglichkeit, Nutzer zur Fortsetzung eines Abos zu bewegen. Zudem gibt es mehr Gestaltungsmöglichkeiten für den Auftritt im App Store und neue Auskunftspflichten. Das aus Nutzersicht umstrittenste neue Feature dürfte das sogenannte Retention Messaging werden. Apple bietet neue Werkzeuge in App Store Connect an, um Abonnenten mit Kündigungsabsicht über Apples Abo-Plattform ansprechen zu können. Bereits im März hatte Apple den Analytics-Bereich in App Store Connect massiv erweitert und Entwicklern dabei über 100 neue Metriken für Abonnements und In-App-Käufe [2] an die Hand gegeben. Laut Ankündigung [3] sollen personalisierte Nachrichten und Sonderangebote möglich sein.
Ganz neue Vermarktungsmöglichkeiten für Apps ergeben sich durch entwicklerübergreifende App-Bundles. Bislang konnte nur ein einzelner Entwickler, der mehrere Apps anbietet, ein vergünstigtes Paket mit mehreren Apps schnüren. Künftig ist das auch für mehrere Entwickler möglich, sodass sich diese bei den Apps zusammentun können. Apple führt zudem ab Winter 2026 Gruppenkäufe für Abonnements ein. Ein einzelner Abonnent kann damit Lizenzen für mehrere Personen in einem einzigen Kauf erwerben.
Apples Abkehr von der Intel-Plattform im neuen macOS Golden Gate [4] schlägt sich auch im Mac App Store nieder: Künftig ist es für App-Entwickler keine Pflicht mehr, Intel-Unterstützung vorzuhalten. Dies dürfte in einigen Fällen dazu beitragen, dass Besitzer eines Intel-Macs eher in die Situation geraten, den Umstieg auf einen Apple-Silicon-Mac erwägen zu müssen – etwa wenn häufig genutzte Apps künftig nicht mehr den Intel-Mac unterstützen. Wann genau Intel-Apps unter Apple Silicon nicht mehr laufen werden und was das Ende von Rosetta 2 für Nutzer bedeutet, erklärt unser Überblick zum Zeitplan des Intel-Supports [5].
Vereinfachungen und Erweiterungen gibt es beim App-Marketing. Die neuen Betriebssysteme, darunter iOS 27 und macOS 27, stehen Entwicklern bereits als Beta [6] zur Verfügung. In einer neuen Asset Library können Grafiken, Vorschauvideos und Screenshots zentral verwaltet werden. Diese Assets können nun auch unabhängig von einem App-Update zur Prüfung eingereicht werden – und Apple öffnet die Produktseiten-Header für eigenes Bild- und Videomaterial. Neue „Personalized Collections“ sollen maßgeschneiderte App-Empfehlungen für Nutzer ermöglichen. Diese Funktion startet zunächst auf Englisch in den USA.
Und Apples angekündigte erweiterte Jugendschutzfunktionen wirken sich auch auf die Entwickler aus. Diese müssen Social-Feed-Funktionen in ihren Apps künftig angeben. Zudem werden Apps in die neuen Nutzungszeit-Kategorien (Soziale Netzwerke, Unterhaltung, Spiele, Andere) eingruppiert. Der Altersfreigabe-Fragebogen soll hierfür ab Juli aktualisiert werden.
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Telefon vor US-Flagge: Amerikanische Nummern können auf Reisen nützlich sein.
(Bild: Thrive Studios ID / Shutterstock / edited with AI)
Wer in den USA unterwegs ist oder mit Amerika kommunizieren muss, kann eine US-Telefonnummer gut gebrauchen. Saily kombiniert das nun mt einer Reise-eSIM.
Einst war es recht einfach, an eine amerikanische Telefonnummer zu gelangen: Skype, seit 2011 zu Microsoft gehörig, bot diese als sogenannte Skype-Number für einen vergleichsweise günstigen Jahresbetrag an. Wer in den USA unterwegs war oder mit Amerikanern telefonisch kommunizieren oder SMS versenden wollte, profitierte davon. Seit der Einstellung von Skype [1] können Privatpersonen nur noch zu mehr oder weniger dubiosen Anbietern greifen, von denen etwa Apples App Store voll ist. Die populären Reise-eSIMs gibt es zwar für nahezu jedes Land der Welt, doch inkludieren diese üblicherweise nur Datenvolumen, aber weder SMS noch Telefonie. Der zur Nord-Gruppe gehörende eSIM-Anbieter Saily ändert das jetzt und verkauft eSIMs mit US-Nummer [2] zum Mindestpreis von nicht ganz 12 US-Dollar im Jahr. Hinzu kommen noch Gebühren für die Telefonie und das Versenden von SMS.
Laut Bestätigung des Anbieters gegenüber heise Mac & i sind diese Nummern neben Telefonie auch für Registrierungsvorgänge via SMS zu verwenden, darunter auch für Zwei-Faktor-Authentifizierungen (2FA). Daneben sind ganz normal aus- und eingehende Telefonate möglich. Die US-Telefonnummer lässt sich in der App von Saily bestellen. In seiner Ankündigung nennt der Anbieter explizit das iPhone als Plattform, bei dem man die eSIM dann als zweite Hauptnummer nutzen kann. Auf der Website heißt es jedoch, dass auch Android-Geräte kompatibel sind.
Der Kauf der Nummer setzt eine Verifikation voraus („Know Your Customer“, KYC). Das ist bei Erwerb reiner eSIMs hingegen nicht so. Laut Angaben von Saily dient dies dazu, eine missbräuchliche Nutzung zu verhindern. „Bei Telefonnummern verringert die Verifizierung das Missbrauchsrisiko und trägt dazu bei, die Zuverlässigkeit und den Ruf des Nummernbereichs zu wahren“, so eine Sprecherin. Die Verifikation sei über amtliche Ausweisdokumente inklusive Aufenthaltsgenehmigung und ein eigenes Foto möglich.
Die 11,88 Dollar im Jahr, also 0,99 US-Cent pro Monat, sind der Mietpreis für die Nummer. Hinzu kommen noch Kosten für Telefonie und verschickte SMS, die es zum Paketpreis gibt, gültig jeweils für 30 Tage. Befindet man sich in den USA, sind ab 1,99 Dollar fünf Minuten Telefonie sowie fünf ausgehende SMS verfügbar. Das größte verfügbare Paket kostet 13,99 Dollar und bietet 200 Minuten Telefonie und 200 SMS. Eingehende SMS kosten nichts.
Will man die Nummer innerhalb von Deutschland nutzen, wird es bei größeren Paketen teurer: Hier geht es zwar auch bei 1,99 Dollar los (5 Minuten, 5 SMS), das größte Paket kostet aber 15,99 Dollar (200 Minuten, 200 SMS). Andere Weltregionen können auch teurer sein. Möchte man die Nummer global nutzen (121 Länder), werden 5,99 Dollar im kleinsten Paket (5 Minuten Telefonie, 5 SMS) und 21,99 Dollar im größten Paket (200 Minuten Telefonie, 200 SMS) fällig. Die Nummer ist monatlich kündbar. Außerhalb der Verwendung des globalen Pakets muss man auf Reisen ins Ausland die Nutzung im jeweiligen Zielland hinzubuchen. SMS können laut Saily weltweit empfangen werden. Sind Minuten / gesendete SMS verbraucht, muss das Paket nachgebucht werden.
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iOS 27 zeigt sich deutlich weniger durchsichtig – Liquid-Glass-Fans müssen damit leben.
(Bild: Apple)
Mit iOS 27 reicht Apple lange erwartete KI-Funktionen nach. Aber das ist nicht alles, wie eine lange Liste zeigt, die bei der Keynote eingeblendet wurde.
Das Format der Apple-Keynote zur WWDC in dieser Woche [1] war ein ganz anderes als üblich: Erstens war die Veranstaltung mit etwas mehr als einer Stunde und 15 Minuten außergewöhnlich kurz und zweitens kümmerte sich Apple nicht, wie sonst üblich, einzeln um die jeweiligen Betriebssysteme, sondern behandelte sie in einem Abwasch. Das kann daran liegen, dass insbesondere iOS, iPadOS und macOS immer näher zusammenrücken – oder auch daran, dass Apple in diesem Jahr vor allem auf Produktpflege setzt. Und so nannte Apple etwa bei iOS 27 [2] neben einer länglichen Präsentation von Siri AI [3] nur einige Highlights. Den „Kleinkram“, der durchaus wichtig ist, verlagerte Apple auf eine einzige Einblendung [4].
So kann man erstmals Alarmen, Timern, Benachrichtigungen und Systemklängen eigene Lautstärkeeinstellungen spendieren. FaceTime kann Vorder- und Rückkamera gleichzeitig nutzen (nicht bei allen iPhones). Die Wetter-App hat eine neue Highlights-Ansicht mit den wichtigsten Infos. Die Nachrichten-App kommt mit einer Möglichkeit, handschriftliche Nachrichten und Bilder zu erstellen und zu versenden, sind einzelne Botschaften noch nicht durchgegangen, blockiert das nicht mehr den ganzen Thread. Sollte der Mobilfunkanbieter es unterstützen, kann man eine Telefonnummer auf zwei iPhones verteilen. Die Herstellung von AirPlay-Verbindungen soll schneller geworden sein, zudem überträgt AirDrop flotter.
Homescreen-Widgets gibt es nun auch in XXL (bis ganzseitig), die Foto-App kann Videostandbilder speichern und geteilte Alben timen auf Wunsch nach einer bestimmten Zeit aus. Mail lädt Nachrichten schneller, Safari frisst weniger Strom und das üblicherweise lahme HomeKit-Pairing soll schneller arbeiten. Auf iPhones mit N1-Chips soll der Personal-Hotspot-Betrieb weniger Strom fressen, auf allen Geräten wurde die Batterieanzeige genauer.
Die Schlaf-Einstellungen kennen Zeitzonenveränderungen und die besuchten Orte – bislang nicht in der EU [5] verfügbar – sind genauer. Das Bluetooth-Power-Management wurde besser, der Entsperr-Vorgang geht schneller. Auch die App-Bibliothek scrollt weniger abgehackt. Die Fotos-App erlaubt es, Schlüsselbegriffe zu Fotos und Videos hinzuzufügen und erkennt Ausweise und packt sie in eigene Ordner. Die gesamte App soll performanter arbeiten.
iOS 27 erscheint zusammen mit den anderen neuen Betriebssystemen im Herbst, vermutlich im September. Aktuell läuft eine Betaphase für Entwickler [6], die im Juli auf alle Interessierten im Rahmen einer Public Beta erweitert wird. Erste Erkenntnisse zu den Developer-Vorabversionen: Sie fühlen sich stabiler an als viele erste Betas der vergangenen Jahre.
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Cloudstrategien müssen skalierbar sein und zugleich Datensouveränität, Sicherheit und Governance berücksichtigen. Die STACKIT Cloud verbindet souveräne Cloudkonzepte mit Funktionen für Unternehmens-IT. Für IT-Verantwortliche geht es um Technik, Compliance und Kontrolle.
Souveräne Cloudstrategien betreffen mehr als den Speicherort von Daten. Relevant sind betriebliche Souveränität, digitale Unabhängigkeit, Audits, Zugriffskontrolle und nachvollziehbare Prozesse. Der Vergleich mit Azure, AWS und GCP hilft, Einsatzszenarien und Grenzen einzuordnen.
Im Online-Workshop "STACKIT Cloud – Strategien, Souveränität, Technologie" am 4. August 2026 (weiterer Termin: 15. Oktober 2026) wird die STACKIT Cloud als souveräne Cloudlösung behandelt. Der Kurs richtet sich an IT-Verantwortliche, Cloudverantwortliche, Projektleiter und Enterprise-Architekten mit Cloud- und IT-Grundkenntnissen.
Die Agenda beginnt mit Daten-, betrieblicher und digitaler Souveränität. Danach folgen ein Überblick über STACKIT in der europäischen Cloudlandschaft und der Vergleich mit GCP, Azure und AWS.
Behandelt werden Compute-Ressourcen und KI-Services, Developer Platform und Runtime, Sicherheit und Netzwerke, Audits und Compliance-Informationen, Datenbanken, Protokollierung und Überwachung sowie Zugriff und Verwaltung. Damit verbindet der Kurs technische Grundlagen mit Transparenz und Kontrolle.
Für die Implementierung geht es um ein Governance-Framework für STACKIT und Richtlinien in souveränen Cloudumgebungen. Ergänzend vermittelt der Workshop Empfehlungen für die Integration in bestehende IT-Infrastrukturen sowie Best Practices für Change- und Adoption-Management.
Durch das Seminar führt die Rewion GmbH, die Unternehmen bei Cloud- und Modern Workplace-Projekten unterstützt und berät. Der Workshop wird online per Videokonferenz durchgeführt. Nach Abschluss erhalten die Teilnehmer eine Teilnahmebestätigung.
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Drohnen für spektakuläre Luftaufnahmen hatten lange den Ruf, entweder zu teuer oder zu kompliziert zu sein. Günstige Einstiegsmodelle lieferten schlechtes Bildmaterial, teurere Varianten forderten viel Einarbeitung und entsprechende Erfahrung. DJI hat diesen Graben mit der Neo-Serie gezielt geschlossen. Die neue DJI Neo 2 richtet sich besonders an Einsteiger im Drohnen-Segment, die einfach schnell an der Faszination teilhaben wollen, ohne dabei auf gute Technik verzichten zu müssen.
Aktuell ist die DJI Neo 2 bei Amazon im Angebot zum bisherigen Tiefstpreis erhältlich. Also jetzt einfach günstig abheben, das schlechte Wetter ist bald vorbei und dann können die ersten Testflüge gestartet werden. Die DJI Neo 2 (nur Drohne) kostet aktuell 209 Euro statt der UVP von 239 Euro. Das ist der niedrigste Preis, den das Modell bei Amazon bisher hatte. Über 500-mal wurde die Drohne für Anfänger im letzten Monat verkauft. Auch die Kombo der DJI 2 Neo und die Profi-Drohne DJI Avata sind bei Amazon aktuell so günstig wie nie zuvor zu haben.
- Aktueller Preis: 209 Euro
- UVP: 239 Euro
- Bisheriger Amazon-Tiefstpreis
- Bestseller Nr. 1 in App- und ferngesteuerten Drohnen
- 151 Gramm, C0-zertifiziert (kein Führerschein nötig)
- Faltbar mit Propeller-Rundumschutz
- 4K-Kamera, Activetrack, omnidirektionale Hinderniserkennung
- 4,6 Sterne bei 961 Bewertungen, über 500 Käufe im letzten Monat
Was die Neo 2 von anderen Einsteiger-Drohnen unterscheidet, ist die Vielseitigkeit der Steuerung. Start und Landung lassen sich direkt von der Handfläche aus durchführen, Gesten reichen aus, um Aufnahmen auszulösen, und per Sprachsteuerung über das Smartphone lässt sich der Flug anpassen. Dazu kommen Fernsteuerung, App-Steuerung und Bewegungssteuerung als weitere Optionen. Activetrack hält das gewählte Motiv automatisch im Bild, auch beim Radfahren, Laufen oder Paddeln, und reagiert dabei schneller und ruhiger als ältere Tracking-Generationen. Über die Apple Watch lassen sich zudem das Livebild ansehen und der Flugstatus prüfen.
Das Gewicht von 151 Gramm ist für eine Drohne dieser Ausstattung bemerkenswert. Eine C0-Zertifizierung erleichtert den Betrieb in vielen Bereichen, der Propeller-Rundumschutz macht Transport und Handhabung deutlich entspannter. Die omnidirektionale Hinderniserkennung erfasst Objekte aus allen Richtungen und reagiert automatisch, was gerade bei Einsteigern und in unebenem Gelände einen spürbaren Unterschied machen kann. Die 4K-Kamera liefert gestochen scharfe Aufnahmen und die Funktion SelfieShot ermöglicht schnelle Selfies einfach per Fingertipp. Im Lieferumfang stecken die Drohne, ein Akku, Propellerschutz und weiteres Zubehör für den sofortigen Einstieg.
Die DJI Neo 2
DJI Neo 2 4K-Drohne für Einsteiger
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Das volle Paket für alle, die von Anfang an tief ins FPV-Erlebnis einsteigen und dabei sparen möchten: Die DJI Neo 2 Motion Fly More Combo
DJI Neo 2 Motion Fly More Combo
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Die Neo 2 filmt zwar stark, blickt aber beim Fliegen immer nur in eine Richtung. Die professionellere DJI Avata 360 löst diese Einschränkung auf: Ihre 1-Zoll-8K-360-Grad-Kamera erfasst während des Fluges die komplette Rundumsicht. Aus einer einzigen Aufnahme lassen sich anschließend beliebig viele Perspektiven und kreative Schnitte herausarbeiten. Das verändert die Art, wie Luftaufnahmen entstehen, grundlegend. Die DJI Avata 360 Fly More Combo
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Bisher nicht die richtige Drohne dabei? In der aktuellen Übersicht der Angebote für Drohnen bei Amazon
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