Nach Vinted – jetzt verkaufe ich mit ChatGPT auf Kleinanzeigen
Eigentlich wollte ich einfach nur ein paar Sachen verkaufen. Klamotten, Sneaker und andere Dinge, die bei mir zu Hause herumliegen und die ich nicht mehr brauche.
Dafür war Vinted lange ziemlich praktisch: Fotos machen, Artikel einstellen, warten und im besten Fall verkaufen. Bis Vinted irgendwann entschieden hat, dass ich nicht mehr mitspielen darf und meinen Account gesperrt hat. Warum genau, möchte ich an dieser Stelle gar nicht groß ausdiskutieren. Wer schon einmal bei einer Plattform plötzlich vor verschlossenen Türen stand, kennt wahrscheinlich das Problem: Man hat dort seine Artikel, Bewertungen und Nachrichten und sich über die Zeit einen ganz guten Workflow aufgebaut. Und plötzlich ist das alles weg. Also musste eine Alternative her.
>> Was passiert ist und wieso ich daran keine Schuld habe, erfahrt ihr in diesem Artikel von mir.
Zur Einordnung: Ich liebe Vintage-Shopping, kenne aus über 25 Jahren Mode- und Sneaker-Business auch die Brands und Produkte, die hochwertig oder selten sind. Aber kaufen würde ich sie mir nur selten zum regulären Preis und neu. Dafür gehe ich immer wieder auf die Jagd und versuche, die Dinge, die mich ansprechen, günstiger - und natürlich echt zu bekommen. Mit Kaufbeleg und in bestem Zustand. So kam es auch, dass ich bei Vinted nicht mehr verkaufen darf. Weil ich auf die Echtheit meines Produkt hingewiesen habe. Mehr nicht. Aber gut.
Zurück zu Kleinanzeigen
Die naheliegendste Lösung war für mich Kleinanzeigen. Die Plattform kennt wahrscheinlich jeder in Deutschland, wobei ich sie früher eher mit gebrauchten Fahrrädern, Möbeln, Autos oder dem berühmten „Was letzte Preis?“ verbunden hätte als mit Kleidung und Sneakern. Aber warum eigentlich nicht? Die Reichweite ist da, die Plattform funktioniert und vor allem bin ich dort nicht ausschließlich darauf angewiesen, dass sich Leute herumtreiben, die gerade gezielt nach Mode suchen. Also habe ich angefangen, meine Sachen dort einzustellen.
Dabei ist mir allerdings ziemlich schnell wieder eingefallen, was mich am privaten Verkaufen im Internet am meisten nervt. Es ist gar nicht das Fotografieren und meistens auch nicht das Beantworten von Nachrichten. Es ist das Erstellen der Anzeigen. Titel überlegen, Beschreibung schreiben, den Zustand vernünftig erklären, Marke, Modell und Größe unterbringen und darauf achten, dass nichts Wichtiges fehlt. Bei einem Artikel ist das kein Problem. Wenn aber ein ganzer Stapel Kleidung und mehrere Paar Sneaker darauf warten, eingestellt zu werden, hat man irgendwann keine Lust mehr, zum zwanzigsten Mal nahezu die gleiche Beschreibung zu formulieren. Genau an dieser Stelle kommt bei mir inzwischen ChatGPT ins Spiel.
Foto rein, Beschreibung raus
Mein Workflow ist mittlerweile ziemlich simpel. Ich fotografiere den Artikel, den ich verkaufen möchte, und gebe ChatGPT die wichtigsten Informationen dazu. Vieles lässt sich bereits auf den Bildern erkennen, andere Angaben ergänze ich selbst, beispielsweise Größe, Zustand, Modellbezeichnung oder Besonderheiten. Daraus lasse ich mir anschließend einen passenden Titel und eine Beschreibung für Kleinanzeigen erstellen. Das Ergebnis muss dabei gar kein perfekter Werbetext sein. Im Gegenteil: Ich möchte eigentlich nur eine vernünftige, natürliche Beschreibung, die alle relevanten Informationen enthält und nicht klingt, als würde gerade eine Marketingagentur versuchen, meinen gebrauchten Hoodie zur größten Innovation des Jahres zu erklären.
Das spart überraschend viel Zeit. Ich muss nicht jedes Mal vor einem leeren Beschreibungsfeld sitzen und überlegen, wie ich schon wieder formuliere, dass etwas getragen wurde, sich aber trotzdem in einem guten Zustand befindet. Stattdessen bekomme ich einen fertigen Entwurf, kontrolliere die Angaben, ändere gegebenenfalls zwei oder drei Stellen und kann die Anzeige einstellen. Natürlich sollte man dabei nicht einfach blind übernehmen, was die KI schreibt. Wenn ein Artikel einen Fleck, eine kleine Beschädigung oder andere Gebrauchsspuren hat, muss ich das selbst angeben. Auch Größen, genaue Modellnamen oder Materialangaben kontrolliere ich, wenn sie nicht eindeutig zu erkennen sind. ChatGPT übernimmt bei mir also nicht die Verantwortung für die Anzeige, sondern hauptsächlich die nervige Schreibarbeit.
Richtig interessant wird es bei vielen Artikeln
Bei einem einzelnen Artikel ist die Zeitersparnis wahrscheinlich überschaubar. Ob ich eine Beschreibung selbst in fünf Minuten schreibe oder mit ChatGPT nach einer Minute fertig bin, verändert meinen Alltag nicht grundlegend. Interessant wird das Ganze aber, wenn zehn, zwanzig oder noch mehr Sachen verkauft werden sollen. Dann wird daraus ein ziemlich angenehmer Workflow: Artikel fotografieren, Informationen nennen, Beschreibung erstellen lassen, kurz kontrollieren und weiter zum nächsten. Gleichzeitig sehen die Anzeigen dadurch einheitlicher aus, weil sie immer nach einem ähnlichen Schema aufgebaut sind.
Ich kann ChatGPT beispielsweise vorgeben, dass zuerst ein möglichst eindeutiger Titel erstellt werden soll und danach eine kurze, natürliche Beschreibung mit Größe, Zustand und relevanten Details folgt. Keine unnötigen Superlative, kein künstliches Verkaufsgeschwurbel und möglichst auch keine Formulierungen, die sofort nach KI klingen. Einfach die Informationen, die ich als Käufer selbst gerne sehen würde. Das klingt erst einmal banal, macht bei einer größeren Anzahl an Anzeigen aber einen deutlichen Unterschied.
Auch beim Preis kann ChatGPT helfen
Noch interessanter wird es beim Thema Preis. Natürlich kann mir ChatGPT nicht magisch sagen, was jemand am Ende tatsächlich für einen gebrauchten Hoodie oder ein Paar Sneaker bezahlen wird. Aber die KI kann mir helfen, meine eigene Preisvorstellung etwas einzuordnen. Dafür spielen der ursprüngliche Verkaufspreis, Zustand, Alter, Marke und Modell genauso eine Rolle wie vergleichbare Angebote. Gerade bei Sneakern, Streetwear oder etwas spezielleren Artikeln finde ich das durchaus hilfreich.
Meistens habe ich selbst ungefähr im Kopf, was ich gerne für einen Artikel bekommen würde. Allerdings gibt es einen ziemlich großen Unterschied zwischen „Das hat damals viel Geld gekostet“ und „Das ist heute auf dem Gebrauchtmarkt noch so viel wert“. ChatGPT ist deshalb auch hier für mich kein Orakel, sondern eher eine zweite Einschätzung. Den endgültigen Preis lege natürlich weiterhin ich selbst fest.
Aus der Vinted-Sperre wurde ein neuer Workflow
Natürlich hätte ich meinen Vinted-Account lieber einfach weiter benutzt. Die Sperre war weder geplant noch hatte ich besonders große Lust darauf, meinen bisherigen Verkaufsprozess auf eine andere Plattform umzuziehen. Rückblickend hat sie mich aber zumindest dazu gebracht, den ganzen Ablauf einmal neu zu überdenken. Statt meine Sachen auf Kleinanzeigen einfach genauso einzustellen wie vorher bei Vinted, habe ich versucht, den Prozess möglichst unkompliziert zu machen. Und dabei ist die Kombination aus Kleinanzeigen und ChatGPT für mich tatsächlich ziemlich praktisch geworden.
Für mich ist das gleichzeitig ein gutes Beispiel dafür, wo KI im Alltag wirklich sinnvoll sein kann. Es muss nicht immer der riesige AI-Agent sein, der angeblich das komplette Leben organisiert, Termine bucht und nebenbei noch die Steuererklärung macht. Manchmal reicht es vollkommen, wenn mir die KI zehn langweilige Produktbeschreibungen abnimmt, aus ein paar Stichpunkten einen vernünftigen Text macht und mir dabei hilft, einen realistischen Preis einzuschätzen. Ich spare Zeit, meine Anzeigen sehen ordentlicher aus und Dinge, die bei mir ohnehin nur herumliegen, landen deutlich schneller online.
Ob Kleinanzeigen für mich Vinted langfristig komplett ersetzen kann, wird sich noch zeigen. Der Wechsel war jedenfalls wesentlich unkomplizierter, als ich zunächst gedacht hatte. Vielleicht war die Vinted-Sperre also gar nicht das Ende meines kleinen digitalen Kleiderschranks. Ich bin im Grunde nur umgezogen: von Vinted zu Kleinanzeigen. Und mein neuer Verkaufsassistent schreibt die Anzeigen gleich mit.
Von 4K auf 6K: Warum ich meinen LG UltraFine Ergo gegen den neuen UltraFine evo 6K getauscht habe
Es gibt Technik, die man kauft, eine Zeit lang benutzt und irgendwann einfach gegen etwas Neues austauscht. Und dann gibt es Geräte, bei denen man bestimmte Dinge so schätzen lernt, dass man sie beim nächsten Upgrade auf keinen Fall mehr missen möchte.
Bei meinem Monitor war es eine Mischung aus beidem. In den vergangenen Jahren stand auf meinem Schreibtisch der LG UltraFine Ergo 32UN880K-B. Ein 31,5 Zoll großer 4K-Monitor mit IPS-Panel, HDR10 und USB-C. Vor allem aber mit einem Feature, das für mich irgendwann fast wichtiger wurde als viele technische Daten auf dem Papier: dem LG Ergo-Standfuß. Jetzt habe ich den 32UN880K-B durch den neuen LG UltraFine evo 32U990A-S ersetzt. Wieder 32 Zoll, aber diesmal mit 6K-Auflösung, Nano IPS Black, DisplayHDR 600 und Thunderbolt 5. Und nach den ersten Stunden mit dem neuen Display kann ich bereits sagen: 6K auf 32 Zoll ist ziemlich beeindruckend.
Der alte LG war eigentlich immer noch richtig gut
Vielleicht muss man direkt eines vorwegnehmen: Ich habe den 32UN880K-B nicht ersetzt, weil ich mit ihm unzufrieden gewesen wäre. Ganz im Gegenteil. Mit 3.840 × 2.160 Pixeln auf knapp 32 Zoll bietet der UltraFine Ergo auch heute noch eine sehr gute Arbeitsfläche. Das IPS-Panel, USB-C und vor allem das gesamte Ergo-Konzept haben für mich über lange Zeit sehr gut funktioniert. Für meinen Alltag am Mac war das eine ziemlich gute Kombination.
Vor allem aber hat mich LG mit dem Ergo-Konzept überzeugt. Statt eines klassischen Standfußes wird der Monitor über eine Schreibtischhalterung befestigt. Der Bildschirm lässt sich nach vorne und hinten ziehen, in der Höhe verstellen, neigen, drehen und zur Seite schwenken. Gleichzeitig steht kein riesiger Monitorfuß mitten auf dem Schreibtisch. Wenn man sich einmal daran gewöhnt hat, ist der Wechsel zurück zu einem normalen Monitorständer erstaunlich schwer. Genau deshalb durfte der Ergo-Fuß auch bleiben.
Neuer Monitor, alter Ergo-Fuß
Der neue LG UltraFine evo 32U990A-S wird eigentlich mit einem eigenen Standfuß geliefert. Der ist optisch durchaus passend zum neuen silbernen Design des Monitors. Trotzdem war für mich ziemlich schnell klar, dass ich meinen bisherigen Ergo-Fuß weiterverwenden möchte. Also hängt der neue 6K-UltraFine bei mir jetzt am Ergo-Arm meines bisherigen 32UN880K-B. Das verbindet für mich das Beste aus beiden Generationen: das neue Display mit seiner deutlich höheren Auflösung und modernen Anschlüssen mit der Schreibtischhalterung, die ich über die vergangenen Jahre wirklich schätzen gelernt habe. Gerade auf einem Schreibtisch finde ich diese Lösung deutlich angenehmer. Ich kann den Monitor näher zu mir ziehen, ihn bei Bedarf zurückschieben, die Höhe verändern oder ihn seitlich drehen. Und wenn ich den Platz unter dem Display brauche, ist dort eben kein großer Standfuß im Weg. Manchmal sind es genau solche Dinge, die auf keinem Datenblatt besonders spektakulär aussehen, im Alltag aber einen riesigen Unterschied machen.
Der eigentliche Grund für das Upgrade: 6K
Natürlich kauft man einen solchen Monitor am Ende aber nicht wegen seines Standfußes. Der spannendste Unterschied steckt im Panel. Der LG UltraFine evo 32U990A-S löst mit 6.144 × 3.456 Pixeln auf. Das sind rund 21,2 Millionen Pixel. Zum Vergleich: Ein klassischer 4K-Monitor mit 3.840 × 2.160 Pixeln kommt auf rund 8,3 Millionen Pixel. Damit stellt das 6K-Panel etwa zweieinhalbmal so viele Pixel dar wie ein 4K-Display.
Und ja: Man sieht es.
Ich habe über die Jahre verschiedene 4K- und auch 5K-Monitore besessen oder benutzt. Deshalb war ich durchaus gespannt, ob 6K auf 32 Zoll wirklich noch einmal einen Unterschied macht oder ob wir inzwischen in einem Bereich angekommen sind, in dem die Zahlen auf dem Datenblatt beeindruckender sind als das tatsächliche Ergebnis. Für mich ist der Unterschied klar sichtbar. Vor allem Schrift sieht extrem sauber aus. Kleine Texte, die Benutzeroberfläche von macOS, Icons, Browserinhalte und feine grafische Elemente wirken noch einmal schärfer und ruhiger. Es ist weniger dieser klassische „Wow, da sind mehr Pixel“-Effekt, sondern vielmehr das Gefühl, dass die Darstellung insgesamt unglaublich fein und präzise geworden ist.
6K und macOS sind eine verdammt gute Kombination
Ich nutze den neuen UltraFine evo an meinem MacBook Pro M5. Gerade hier ergibt die hohe Pixeldichte für mich besonders viel Sinn. macOS profitiert meiner Meinung nach enorm von hochauflösenden Displays. Texte, Menüs und Bedienelemente sehen bei entsprechendem Scaling einfach sehr sauber aus. Mit 6K auf 32 Zoll erreicht der LG eine Pixeldichte von ungefähr 224 Pixeln pro Zoll. Beim bisherigen 32-Zoll-4K-Modell sind es rund 140 ppi.
Das klingt zunächst nach einer Zahl für Datenblatt-Nerds, macht im direkten Vergleich aber tatsächlich einen Unterschied. Natürlich war 4K auf 32 Zoll nie schlecht. Im Gegenteil: Ich habe damit lange sehr gerne gearbeitet. Aber wenn man einmal direkt vor einem 32-Zoll-Display mit 6K sitzt, merkt man ziemlich schnell, dass da noch Luft nach oben war. Auch gegenüber den 5K-Displays, die ich bisher gesehen und benutzt habe, empfinde ich das Bild des LG als noch einmal sichtbar feiner. Hat man sich ein paar Tage an diese Schärfe gewöhnt, wirken Displays mit geringerer Pixeldichte wahrscheinlich plötzlich deutlich älter, als sie eigentlich sind.
Die Tests im Netz haben mich erst einmal skeptisch gemacht
Natürlich habe ich den LG nicht einfach blind gekauft. Bevor ich so viel Geld für einen Monitor ausgebe, lese ich Tests, schaue Videos und versuche herauszufinden, wo der Haken liegt. Und über den UltraFine evo 6K findet man durchaus Kritik. Interessant fand ich allerdings, worauf sich ein großer Teil davon konzentriert. Bemängelt wurden beispielsweise die Materialwahl, Kunststoff am Gehäuse, das externe Netzteil oder die Tatsache, dass sich ein Monitor dieser Preisklasse bei der Materialanmutung nicht ganz auf dem Niveau eines Apple-Displays bewegt.
Was dabei für mich auffällig war: Die Kritik bezog sich kaum auf die eigentliche Bildqualität oder die technische Ausstattung. Gerade die hohe Pixeldichte, Farbdarstellung und Thunderbolt 5 sind schließlich genau die Punkte, wegen denen dieser Monitor überhaupt interessant ist.
Und genau hier muss man für mich zwischen zwei Dingen unterscheiden: Materialanmutung und tatsächliche Displayqualität. Natürlich fühlt sich ein Aluminiumgehäuse hochwertiger an als Kunststoff. Keine Frage. Ich sitze allerdings nicht acht Stunden am Tag vor der Rückseite meines Monitors und streiche über das Gehäuse. Ich schaue auf das Panel. Und genau dort liefert der LG für mich das, weshalb ich ihn gekauft habe.
Der Preis verändert die gesamte Diskussion
Noch wichtiger ist für mich aber ein anderer Punkt: der Preis.
Als der UltraFine evo 32U990A-S vorgestellt wurde, lag die offizielle UVP bei 1.999 Euro. Und genau mit dieser Zahl im Hinterkopf entstanden viele der frühen Tests und Videos. 2.000 Euro für einen Monitor sind eine Ansage. Bei diesem Preis schaut man automatisch kritischer auf Materialien, Standfuß, Netzteil und jedes kleine Detail. Ich habe meinen LG allerdings nicht für 1.999 Euro gekauft. Ich habe rund 800 Euro weniger bezahlt. Und plötzlich sieht die Rechnung für mich ganz anders aus. Für ungefähr 1.200 Euro bekomme ich ein 32-Zoll-Display mit 6.144 × 3.456 Pixeln, rund 224 ppi, Nano IPS Black, DisplayHDR 600, sehr großer Farbraumabdeckung, echten 10 Bit, Thunderbolt 5 und bis zu 96 Watt Power Delivery. Das ist natürlich immer noch viel Geld für einen Monitor. Aber wir sprechen eben auch nicht über irgendeinen 32-Zoll-4K-Bildschirm. Für mich ist das zu diesem Preis ein verdammt gutes Paket.
Und dann schaut man zu Apple …
Besonders interessant wird es, wenn man den LG nicht mit günstigen 4K-Monitoren vergleicht, sondern mit Displays, die technisch und hinsichtlich ihrer Zielgruppe näher an ihm liegen. Apple bietet mit dem Studio Display XDR ein 27 Zoll großes 5K Retina XDR Display mit Mini-LED-Hintergrundbeleuchtung. Technisch ist das ohne Frage ein beeindruckendes Display und in einigen Bereichen, etwa HDR und Hintergrundbeleuchtung, aufwendiger als der LG. Es kostet allerdings ab 3.499 Euro.
Mein LG hat mich ungefähr ein Drittel davon gekostet. Natürlich wäre es deshalb falsch zu behaupten, der LG sei technisch einfach das bessere Studio Display XDR. Dafür unterscheiden sich die Panels und ihre Stärken zu deutlich. Aber aus meiner persönlichen Perspektive ist die entscheidende Frage eine andere: Was bekomme ich für mein Geld? Und da wird der LG für mich extrem interessant. Ich bekomme 32 statt 27 Zoll und 6K statt 5K. Apple bietet dafür die erheblich aufwendigere Mini-LED-Hintergrundbeleuchtung und weitere High-End-Eigenschaften. Aber brauche ich diese zusätzlichen Eigenschaften persönlich so dringend, dass sie für mich einen Aufpreis von mehr als 2.000 Euro rechtfertigen? Für meinen Schreibtisch lautet die Antwort ziemlich eindeutig: nein.
Und das alte Pro Display XDR?
Noch extremer wird der Vergleich mit dem Apple Pro Display XDR. Das war ebenfalls ein 32-Zoll-Display mit 6K-Auflösung und über Jahre praktisch die Referenz, wenn man einen großen hochauflösenden Monitor perfekt in ein Mac-Setup integrieren wollte. Allerdings war es von Anfang an ein Produkt für professionelle Anwender und entsprechend bepreist.
Das Pro Display XDR war nie als normaler Consumer-Monitor gedacht. Das muss man fairerweise dazu sagen. Es wurde für professionelle Farb-, Video- und Produktionsworkflows entwickelt.
Trotzdem ist es faszinierend, wie stark sich der Markt inzwischen bewegt hat. Eine 6K-Auflösung auf 32 Zoll war bei Apple lange etwas, das man mit einem Display für mehrere Tausend Euro verbunden hat. Heute steht bei mir ein 32-Zoll-LG mit 6.144 × 3.456 Pixeln, Thunderbolt 5 und 96 Watt Power Delivery für rund 1.200 Euro auf dem Schreibtisch.
Nein, das macht den LG nicht automatisch zum Pro Display XDR für ein Viertel des Geldes. Das wäre technisch zu einfach gedacht. Aber es zeigt ziemlich gut, wie viel High-End-Display man inzwischen für deutlich weniger Geld bekommen kann. Für einen normalen privaten Nutzer bewegen wir uns bei den Preisen des Pro Display XDR schlicht in Regionen, die mit einem gewöhnlichen Monitor-Kauf kaum noch etwas zu tun haben.
Nano IPS Black statt klassischem IPS
Die Auflösung ist allerdings nicht die einzige Verbesserung. LG setzt beim 32U990A-S auf ein Nano-IPS-Black-Panel. Das Display erreicht ein typisches Kontrastverhältnis von 2.000:1, unterstützt echte 10-Bit-Farbtiefe und deckt 98 Prozent DCI-P3 sowie 99,5 Prozent Adobe RGB ab. Dazu kommt VESA DisplayHDR 600 bei einer typischen Helligkeit von 450 cd/m².
Der Monitor richtet sich damit ziemlich eindeutig an Nutzer, die nicht nur Excel und einen Browser auf dem Schreibtisch offen haben, sondern beispielsweise mit Fotos, Videos, Design oder anderen visuellen Inhalten arbeiten. Für mich ist aber auch im normalen Alltag entscheidend, dass ein Monitor einfach gut aussieht. Ich verbringe schließlich viele Stunden davor. Da darf das Bild ruhig etwas mehr können als nur „scharf genug“.
Thunderbolt 5 passt perfekt zum MacBook
Auch bei den Anschlüssen hat sich einiges getan. Der neue UltraFine evo besitzt zwei Thunderbolt-5-Anschlüsse, DisplayPort 2.1, HDMI 2.1 sowie weitere USB-C-Ports. Über Thunderbolt kann das angeschlossene Notebook außerdem mit bis zu 96 Watt geladen werden.
Für mein MacBook-Pro-M5-Setup ist das natürlich ziemlich praktisch. Ich mag Schreibtische, auf denen möglichst wenig Kabel herumliegen. Notebook anschließen, Bild übertragen, Peripherie nutzen und gleichzeitig das MacBook laden: Genau so sollte ein moderner Desktop-Arbeitsplatz für mich funktionieren.
Offenbar bleibe ich LG treu
Dass es wieder ein LG geworden ist, war übrigens kein Zufall. Ich habe die Marke über die vergangenen Jahre ziemlich schätzen gelernt. Das gilt nicht nur für die Monitore. Auch bei uns im Heimkino- beziehungsweise Fernsehzimmer hängt die aktuelle Generation der LG OLED-Fernseher.
Natürlich sind Monitor und Fernseher zwei völlig unterschiedliche Produktkategorien. Trotzdem mag ich, was LG im Display-Bereich macht. Gerade OLED bei Fernsehern und die UltraFine-Serie bei Monitoren treffen ziemlich genau das, was ich bei einem Display suche: gute Bildqualität, moderne Technik und ein Design, das sich relativ unauffällig in den Raum beziehungsweise auf den Schreibtisch integriert. Beim UltraFine Ergo kam dann noch diese ungewöhnlich gute Schreibtischhalterung hinzu. Dass ich jetzt ausgerechnet den alten Ergo-Arm mit dem neuen UltraFine evo kombiniere, passt deshalb eigentlich ziemlich gut.
Ist der Unterschied von 4K auf 6K wirklich notwendig?
Notwendig? Sicherlich nicht. Ein guter 4K-Monitor ist nicht plötzlich schlecht geworden, nur weil inzwischen 6K-Displays auf dem Schreibtisch stehen können. Mein bisheriger LG UltraFine Ergo ist dafür das beste Beispiel. 6K ist Luxus. Aber es ist eben ein Luxus, den man sehen kann. Und bei einem Kaufpreis von rund 1.200 statt der ursprünglichen 1.999 Euro UVP ist es für mich ein Luxus, bei dem Preis und Gegenwert inzwischen deutlich besser zusammenpassen.
Mein erstes Fazit zum LG UltraFine evo 6K
Mein Wechsel vom LG UltraFine Ergo 32UN880K-B zum LG UltraFine evo 32U990A-S war kein Upgrade, das unbedingt notwendig gewesen wäre. Der alte 4K-UltraFine hat seinen Job hervorragend gemacht.
Der neue 6K-UltraFine spielt bei der Bildschärfe aber schlicht in einer anderen Liga. 6.144 × 3.456 Pixel auf 32 Zoll sehen am MacBook Pro M5 fantastisch aus. Schrift ist extrem scharf, macOS wirkt unglaublich sauber und die gesamte Darstellung hat diese Feinheit, die ich bisher weder von meinen früheren 4K- noch von den 5K-Monitoren kannte, die ich benutzt habe. Ja, das Gehäuse könnte für eine ursprüngliche UVP von knapp 2.000 Euro vielleicht hochwertiger wirken. Ja, Apple zeigt, was mit Aluminium, Mini-LED und noch aufwendigerer Displaytechnik möglich ist.
Aber ich habe keine 2.000 Euro bezahlt. Ich habe rund 1.200 Euro bezahlt. Und wenn ich für diesen Preis ein 32-Zoll-6K-Display mit Nano IPS Black, Thunderbolt 5, 96 Watt Power Delivery und rund 224 ppi bekomme, fällt es mir ehrlich gesagt ziemlich schwer, mich darüber zu ärgern, dass sich die Rückseite nicht wie ein massiver Aluminiumblock anfühlt.
Dazu kommt für mich noch ein kleines Detail, das kein aktueller Test berücksichtigen kann: Mein neuer UltraFine hängt am Ergo-Fuß meines alten UltraFine. Damit habe ich genau die Kombination, die ich wollte. Den Ergo-Arm, den ich über Jahre lieben gelernt habe. Die LG-Bildqualität, wegen der ich der Marke ohnehin treu geblieben bin. Und davor 21 Millionen Pixel, die mir jedes Mal aufs Neue zeigen, dass zwischen „4K ist doch schon scharf“ und 6K auf 32 Zoll eben doch noch ein Unterschied liegt.
Für mich war das Upgrade deshalb genau richtig.
Lankeleisi KETT-8: Dieses E-Bike ist halb Citybike, halb SUV und irgendwie ziemlich interessant
Es gibt Fahrräder, bei denen man nach drei Sekunden weiß, in welche Schublade sie gehören. Rennrad? Klar. Gravelbike? Ebenfalls. Beim Lankeleisi KETT-8 ist das deutlich schwieriger. Das Ding sieht aus, als hätte jemand ein bequemes Citybike, ein SUV-E-Bike und ein kleines Alltags-Lastentier zusammengeworfen und anschließend gesagt: passt schon, bauen wir so.
Genau das macht es aber interessant. Das KETT-8 richtet sich nicht an Leute, die ihr Rad nach möglichst wenig Gewicht auswählen oder jedes Gramm am Flaschenhalter diskutieren. Es will komfortabel sein, robust wirken und im Alltag möglichst viele Situationen abdecken.
Bequem statt sportlich
Der tiefe Einstieg, der Gepäckträger und die entspannte Sitzposition schreien ziemlich eindeutig Alltag. Gleichzeitig stehen da breite 26-Zoll-Reifen, Vollfederung und eine deutlich massivere Bauweise, als man sie von einem typischen Citybike kennt. Dadurch wirkt das KETT-8 fast wie ein kleines SUV auf zwei Rädern. Das ist natürlich kein Zufall. Viele E-Bike-Käufer wollen heute eben nicht mehr nur ein klassisches Trekkingrad, sondern ein Rad, das bequem über schlechte Radwege rollt, Kopfsteinpflaster wegsteckt und auch mal einen Feldweg mitnimmt, ohne direkt nach Abenteuerurlaub auszusehen. Genau dort setzt das KETT-8 an. Es will nicht besonders elegant oder minimalistisch sein. Es will funktionieren.
Warum solche Räder gerade so gut funktionieren
Ich glaube, der Erfolg solcher Modelle hat viel damit zu tun, dass E-Bikes inzwischen nicht mehr nur als Sportgerät oder Seniorenrad gesehen werden. Für viele Menschen ersetzt ein E-Bike inzwischen kurze Autofahrten. Einkaufen, zur Arbeit, Freunde besuchen, kleine Touren am Wochenende – genau dafür braucht man nicht zwangsläufig ein ultraleichtes High-End-Bike. Ein stabiler Gepäckträger, breite Reifen, Federung und ein Motor sind im Alltag oft mehr wert als ein paar Kilo weniger Gewicht. Gerade wenn man nicht jedes Schlagloch umfahren möchte, merkt man schnell, warum komfortorientierte E-Bikes so beliebt sind. Natürlich hat die massive Bauweise auch Nachteile. So ein Rad trägt man nicht mal eben entspannt in den dritten Stock. Wer oft Zug fährt oder sein Bike regelmäßig auf einen Fahrradträger hebt, wird sich über jedes zusätzliche Kilo ärgern. Aber wer es überwiegend fährt und nicht trägt, sieht die Sache wahrscheinlich entspannter.
Kein Bike für Puristen
Das KETT-8 ist ganz klar kein Fahrrad für Menschen, die Radfahren möglichst puristisch sehen. Es ist groß, schwer und technisch ziemlich vollgepackt. Genau das könnte für andere Nutzer aber der Reiz sein. Die Kombination aus tiefem Einstieg und robuster Optik wirkt ein bisschen ungewöhnlich, ist im Alltag aber ziemlich logisch. Ein tiefer Rahmen macht Auf- und Absteigen leichter, während breite Reifen und Federung für Komfort sorgen. Wer Taschen, Einkäufe oder anderes Zeug transportiert, dürfte den Gepäckträger ebenfalls schnell zu schätzen wissen. Ich finde solche Konzepte inzwischen ehrlicherweise spannender als den hundertsten Versuch, ein E-Bike möglichst futuristisch aussehen zu lassen. Ein Fahrrad darf ruhig einfach praktisch sein.
Der eigentliche Punkt ist Vielseitigkeit
Man sollte das KETT-8 nicht mit einem echten Mountainbike verwechseln. Breite Reifen und Federung machen aus einem Alltagsrad noch lange kein Trail-Bike. Aber das ist auch gar nicht der Anspruch. Die Stärke liegt eher darin, dass man nicht ständig darüber nachdenken muss, ob der Weg jetzt noch zum Rad passt. Asphalt, schlechter Radweg, Schotter, Feldweg – genau diese Mischung begegnet vielen Menschen im Alltag sowieso ständig. Und da wirkt das KETT-8 ziemlich schlüssig. Es versucht gar nicht erst, in einer Disziplin perfekt zu sein, sondern möchte möglichst viele Dinge ordentlich können.
Für mich ist das am Ende auch die spannendste Seite an dem Rad. Es ist kein E-Bike, das man wegen einer einzelnen technischen Zahl kauft. Es ist eher so ein Modell, bei dem man nach ein paar Tagen merkt, dass man es ständig nimmt, weil es bequem und unkompliziert ist. Genau das ist bei einem Alltagsrad wahrscheinlich wichtiger als irgendein Datenblatt-Rekord.
Offizielle Produkt- und Bildquelle: https://lankeleisi.com/
GeForce NOW wird auf dem Mac immer mehr zur echten Gaming-Alternative
Gaming auf dem Mac bleibt ein merkwürdiges Thema. Apple baut extrem leistungsfähige Chips, trotzdem erscheinen viele große Spiele weiterhin ausschließlich für Windows und Konsolen. Cloud Gaming umgeht genau dieses Problem.
Nvidia baut GeForce NOW weiter aus
Nvidia erweitert GeForce NOW um mehrere Funktionen, von denen auch Mac-Nutzer profitieren. Besonders interessant ist die kommende Unterstützung für Valves neuen Steam Controller. Das Gamepad soll zunächst mit Steam Deck und Steam Machine funktionieren und anschließend auch unter macOS und Windows direkt unterstützt werden.
Der Mac braucht dadurch weniger native Spiele
Das Grundprinzip bleibt gleich: Das Spiel läuft nicht auf dem eigenen Mac, sondern auf leistungsfähiger Nvidia-Hardware im Rechenzentrum. Der Mac bekommt den Videostream und schickt Controller-Eingaben zurück. Mit einer schnellen Internetverbindung funktioniert das inzwischen erstaunlich gut.
Darin liegt eine gewisse Ironie. Apple versucht Entwickler davon zu überzeugen, Spiele nativ auf macOS zu bringen. Gleichzeitig werden Cloud-Dienste so gut, dass viele Nutzer darauf irgendwann gar nicht mehr angewiesen sind.
Meine Einschätzung
Ich sehe Cloud Gaming inzwischen deutlich positiver als noch vor ein paar Jahren. Für Gelegenheitsspieler ist es eigentlich perfekt: kein Gaming-PC, keine riesigen Downloads und trotzdem aktuelle Titel. Für kompetitive Spiele würde ich weiterhin lokale Hardware bevorzugen. Für ein paar Stunden Singleplayer auf dem MacBook finde ich GeForce NOW inzwischen aber ziemlich überzeugend.
Fazit
Nvidia baut GeForce NOW weiter aus und macht den Mac damit indirekt zu einer immer besseren Gaming-Plattform. Nicht weil plötzlich jedes Spiel für macOS erscheint, sondern weil das Betriebssystem für die eigentliche Berechnung zunehmend egal wird.
Mac mini bestellt? Apple schenkt manchen Kunden einfach den M6
Lange Lieferzeiten nerven normalerweise. Bei einigen Mac-mini-Käufern verwandelt sich die Wartezeit gerade allerdings in einen ziemlich guten Deal. Apple stellt offenbar offene Bestellungen des bisherigen Mac mini teilweise automatisch auf die neue Generation um.
Neuer Mac zum alten Preis
Wer einen M4 bestellt hatte, bekommt dadurch einen M6. Aus einem M4 Pro wird ein M5 Pro. Einen Aufpreis verlangt Apple dafür nicht. Besonders interessant ist das wegen der kräftigen Preiserhöhung der neuen Generation: Der neue Mac mini mit M6 startet offiziell bei 1.049 Euro, die M5-Pro-Version bei 1.999 Euro. Apple informiert betroffene Kunden per E-Mail. Technisch gibt es ebenfalls einiges dazu: mehr CPU- und Grafikleistung sowie WLAN 7, Bluetooth 6 und 2,5-Gigabit-Ethernet.
Das Geschenk kann einen Haken haben
Bei manchen Käufern verkürzt sich durch das Upgrade sogar die Lieferzeit. Andere berichten vom Gegenteil. Dort verschiebt sich der erwartete Termin durch den Wechsel auf die neue Generation um mehrere Wochen. Eine Möglichkeit, das automatische Upgrade abzulehnen, scheint Apple teilweise nicht anzubieten.
Meine Einschätzung
Wenn ich einen M4 bestellt hätte und plötzlich ohne Aufpreis einen M6 bekomme, würde ich mich definitiv nicht beschweren. Leider ist meine letzte Bestellung des M4 Mac mini. einfach schon zu lange gerade. Gerade weil Apple den Einstiegspreis auf über 1.000 Euro angehoben hat, ist das für manche Käufer ein richtig gutes Upgrade.
Fazit
Wer noch auf einen bestellten M4-Mac-mini wartet, sollte einen Blick ins Postfach und in den Apple-Bestellstatus werfen. Mit etwas Glück steht dort inzwischen ein deutlich neuerer und teurerer Rechner, ohne dass Apple einen Cent mehr verlangt.
Photoshop bekommt Markup: Adobe lässt uns KI-Edits jetzt einfach ins Bild zeichnen
Adobe baut Photoshop weiter um KI-Funktionen aus, aber diesmal geht es nicht nur um noch mehr Generieren per Textprompt. Mit dem neuen „Markup“ bekommt Photoshop eine Funktion, die eigentlich erstaunlich naheliegend ist: Statt der KI umständlich in Worten zu erklären, was genau im Bild verändert werden soll, kann man einfach direkt hineinzeichnen.
Ein Pfeil hier, eine grobe Skizze dort, ein markierter Bereich für eine neue Farbe – und Photoshop versucht anschließend, diese visuellen Hinweise zusammen mit dem Prompt zu verstehen. Gerade wer schon einmal zehnmal versucht hat, einer generativen Bildfunktion zu erklären, dass bitte wirklich nur das eine Objekt verändert werden soll, dürfte ziemlich schnell verstehen, warum das interessant ist.
Markup macht Prompts konkreter
Textprompts funktionieren gut, solange die Aufgabe eindeutig ist. „Mach den Himmel dramatischer“ versteht eine KI meistens problemlos. Schwieriger wird es, wenn mehrere ähnliche Objekte im Bild sind oder eine Änderung an einer ganz bestimmten Stelle passieren soll.
Mit Markup kann man genau dort ansetzen. Adobe nennt Beispiele wie Bereiche markieren, die umgefärbt werden sollen, Pfeile zeichnen, um Positionen vorzugeben, oder grobe Formen ins Bild malen, die anschließend durch neue Elemente ersetzt werden.
Das erinnert ein bisschen daran, wie man einem Kollegen eine Bildkorrektur erklären würde. Statt fünf Sätze zu schreiben, malt man schnell einen Kreis und sagt: „Hier bitte ändern.“ Für generative Bildbearbeitung ist das vermutlich eine der sinnvollsten Arten, KI weniger zufällig wirken zu lassen.
Instruct Edit mit Masken schützt den Rest des Bildes
Parallel dazu führt Adobe „Instruct Edit with Masks“ ein. Hier geht es darum, Änderungen per Prompt innerhalb einer definierten Maske vorzunehmen, während nicht markierte Bereiche unberührt bleiben sollen.
Das klingt banal, löst aber ein echtes Problem generativer Bildbearbeitung. Wer nur eine Mütze auf einem Kopf ergänzen möchte, will nicht plötzlich ein leicht anderes Gesicht, veränderte Logos oder neue Details im Hintergrund bekommen.
Adobe verspricht, dass Firefly Image 5 den gesamten Bildkontext berücksichtigt, aber die Bearbeitung trotzdem auf den ausgewählten Bereich beschränkt. Wenn das zuverlässig funktioniert, dürfte das für professionelle Workflows deutlich wichtiger sein als spektakuläre Komplett-Generierungen.
Gerade in Marketing, Produktfotografie oder Social Media muss ein Ergebnis schließlich nicht nur hübsch aussehen. Logos, Produkte, Gesichter und Markenfarben müssen exakt bleiben.
Der AI Assisted Editor wird eine eigene Arbeitsfläche
Adobe geht noch einen Schritt weiter und führt einen „AI Assisted Editor“ als Beta ein. Dabei handelt es sich um eine alternative Oberfläche innerhalb von Photoshop, die stärker auf natürliche Sprache und generative Werkzeuge ausgelegt ist.
Dort lassen sich Funktionen wie Hintergrund entfernen, Generative Expand, Generative Fill, Upscaling und verschiedene Bearbeitungen über Prompts anstoßen. Auch AI Markup gehört dazu.
Wichtig ist: Der klassische Photoshop-Workflow verschwindet dadurch nicht. Wer weiterhin mit Ebenen, Masken, Auswahlwerkzeugen und dem normalen Pro Editor arbeiten möchte, kann das tun. Adobe stellt die KI-Oberfläche eher als zusätzliche Option daneben.
Das finde ich ehrlich gesagt ziemlich wichtig. Photoshop ist mächtig, weil man unglaublich präzise arbeiten kann. Wenn Adobe daraus einfach nur einen großen Prompt-Kasten machen würde, wäre das für viele Nutzer eher ein Rückschritt.
Auch der klassische Editor bekommt Prompt to Edit
Wer nicht in den neuen AI Assisted Editor wechseln möchte, bekommt „Prompt to Edit“ direkt in der Contextual Task Bar des normalen Editors. Damit lassen sich komplette Bildänderungen per natürlicher Sprache anstoßen.
Die Ergebnisse landen als generative Ebenen im Ebenenstapel. Das ist ein kleines Detail, aber ein gutes. Änderungen bleiben dadurch nachvollziehbar und zerstören nicht einfach das Originalbild.
Photoshop bleibt also zumindest in der Theorie das, was es immer war: ein nicht-destruktiver Werkzeugkasten. Die KI ist eine neue Ebene darin und nicht zwangsläufig der Ersatz für alles andere.
Neue Lichtkorrektur und Adobe Stock direkt in Photoshop
Neben den KI-Funktionen gibt es auch klassischere Neuerungen. Eine neue Light Adjustment Layer bringt unter anderem Belichtung, Kontrast, Highlights, Schatten, Weiß und Schwarz als nicht-destruktive Einstellungsebene direkt in den Photoshop-Workflow.
Wer häufig zwischen Photoshop und Camera Raw springt, dürfte das begrüßen. Außerdem integriert Adobe den Stock-Katalog stärker direkt in Photoshop. Laut Adobe stehen dort mehr als 900 Millionen Assets zur Suche und Vorschau bereit, ohne dass man ständig zwischen Browser und Anwendung wechseln muss.
Dynamic Text wird ebenfalls erweitert und kann sich künftig an eigene Formen und Pfade anpassen. Für Layouts, Poster und Social-Design ist das eine dieser kleinen Funktionen, die im Alltag schnell mehr Zeit sparen können als irgendeine große KI-Demo.
KI wird in Photoshop langsam zum normalen Werkzeug
Was mir an diesem Update gefällt: Adobe scheint langsam wegzukommen von der Phase, in der KI vor allem über beeindruckende „Schau mal, ich habe einen Elefanten in die Straße generiert“-Demos verkauft wurde.
Markup, Masken und generative Ebenen sind weniger spektakulär, aber viel näher an echter Arbeit. Es geht darum, schneller zu dem Ergebnis zu kommen, das man ohnehin im Kopf hat.
Genau dort wird KI in Kreativsoftware meiner Meinung nach wirklich nützlich. Nicht wenn sie die komplette Gestaltung übernimmt, sondern wenn sie lästige Zwischenschritte reduziert.
Natürlich bleibt die Qualität entscheidend. Wenn Markup nur in jeder zweiten Situation versteht, was gemeint ist, landet man wieder beim klassischen Freistellen und Maskieren. Aber die Richtung stimmt.
Für mich ist Markup wahrscheinlich die spannendste Neuerung des Pakets. Eine KI nicht nur mit Worten, sondern direkt visuell anweisen zu können, fühlt sich bei einem Programm wie Photoshop einfach logisch an.
Offizielle Presse- und Bildquelle: https://blog.adobe.com/en/publish/2026/08/27/new-photoshop-innovations-bring-you-more-choice-control-at-every-stage-of-your-creative-process
Sonos läuft auf dem Mac jetzt nativ auf Apple Silicon
Sonos hat seiner Mac-App ein Update spendiert, das auf dem Papier ziemlich unspektakulär klingt, für Nutzer moderner Macs aber längst überfällig war: Die Sonos-App für macOS unterstützt Apple Silicon jetzt nativ und ist nicht mehr auf Rosetta angewiesen. Das bestätigt Sonos in den aktuellen Release Notes vom 25. August 2026.
Wer einen Mac mit M1, M2, M3, M4, M5 oder inzwischen M6 nutzt, kennt Rosetta wahrscheinlich eher als unsichtbaren Übersetzer im Hintergrund. Genau dafür ist Apples Kompatibilitätsschicht gedacht: ältere Intel-Programme laufen damit auch auf den neuen ARM-basierten Macs. In vielen Fällen merkt man davon kaum etwas. Trotzdem ist native Software auf Dauer immer die sauberere Lösung.
Sonos zieht bei Apple Silicon endlich nach
Apple hat den ersten M1-Mac bereits Ende 2020 vorgestellt. Seitdem hatten Entwickler ziemlich viel Zeit, ihre Programme auf Apple Silicon umzustellen. Viele große Apps waren entsprechend früh angepasst, andere brauchten länger. Sonos gehörte bei der Desktop-Anwendung eindeutig zur zweiten Gruppe.
Mit dem aktuellen Update ist das Thema nun erledigt. Die Sonos-App läuft direkt auf Apples eigener Prozessorarchitektur. Rosetta muss die Intel-Version also nicht mehr übersetzen. Das spart theoretisch etwas Overhead, reduziert Abhängigkeiten und macht die App zukunftssicherer.
Im Alltag sollte man allerdings keine Wunder erwarten. Wer gehofft hat, dass seine Sonos-Lautsprecher plötzlich doppelt so schnell reagieren, wird vermutlich enttäuscht. Der eigentliche Vorteil liegt eher darin, dass die Software technisch endlich dort angekommen ist, wo aktuelle Macs seit Jahren stehen.
Warum native Apps trotzdem wichtig sind
Rosetta 2 ist beeindruckend gut. Viele Intel-Programme laufen auf Apple-Silicon-Macs so unauffällig, dass Nutzer überhaupt nicht wissen, dass eine Übersetzungsschicht aktiv ist. Genau das ist gleichzeitig der Grund, warum manche Entwickler den Umstieg offenbar nicht besonders dringend fanden.
Langfristig möchte man sich auf so eine Zwischenlösung aber nicht verlassen. Apple hat das ursprüngliche Rosetta nach dem PowerPC-zu-Intel-Wechsel irgendwann ebenfalls eingestellt. Wann dasselbe mit Rosetta 2 passiert, wissen wir nicht. Klar ist nur: Apple wird die Kompatibilitätsschicht nicht für immer pflegen wollen.
Für Sonos ist die native Version deshalb weniger ein spektakuläres neues Feature als notwendige Wartungsarbeit. Und ehrlich gesagt finde ich genau solche Updates ziemlich sympathisch. Nicht jedes Software-Update braucht fünf neue KI-Funktionen, eine komplett neue Oberfläche und drei animierte Menüs. Manchmal reicht es vollkommen, wenn eine App technisch sauberer wird.
Sonos arbeitet weiter an seiner App
Die Sonos-App hat in den vergangenen Jahren bekanntlich eine etwas turbulente Geschichte hinter sich. Der große App-Neustart 2024 sorgte bei vielen Nutzern für Frust, weil Funktionen fehlten oder Systeme nicht zuverlässig reagierten. Seitdem arbeitet Sonos Schritt für Schritt daran, die Software wieder zu stabilisieren und Funktionen zurückzubringen.
Auch 2026 folgen regelmäßig kleinere und größere Verbesserungen. Im August hatte Sonos unter anderem die Live Activity auf iOS wieder stärker integriert, sodass sich die Wiedergabe vom Sperrbildschirm und über die Dynamic Island steuern lässt. Auf dem iPad wurde die Bedienung für größere Displays angepasst.
Dass nun auch die Mac-App modernisiert wird, passt in dieses Bild. Es ist kein Feature, das Sonos auf einer großen Bühne präsentieren muss, aber eines, das zeigt, dass die Desktop-Anwendung nicht einfach vergessen wurde.
Für Nutzer moderner Macs ändert sich vor allem unter der Haube etwas
Wer die Sonos-App regelmäßig am Mac nutzt, muss nichts Besonderes tun. Das Update wird wie gewohnt verteilt. Sonos weist darauf hin, dass neue Versionen und Funktionen über mehrere Tage ausgerollt werden können. Es kann also sein, dass die aktuelle Fassung nicht auf jedem System exakt gleichzeitig auftaucht.
Spannend dürfte das Update vor allem für Nutzer sein, die möglichst wenig Intel-Altlasten auf ihrem Mac haben möchten. Über die Aktivitätsanzeige beziehungsweise Systeminformationen lässt sich bei vielen Apps schnell erkennen, ob sie nativ oder über Rosetta laufen. Sonos sollte dort künftig als Apple-Silicon-Anwendung auftauchen.
Für mich ist das so ein typisches „endlich“-Update. Kein Grund, deswegen einen neuen Sonos-Lautsprecher zu kaufen und auch kein revolutionäres Feature. Aber wenn man heute mehrere Tausend Euro für einen modernen Mac ausgibt, ist es einfach gut, wenn die Programme darauf auch wirklich nativ laufen.
Und vielleicht ist das die angenehmste Art von Update: installieren, nichts neu lernen müssen und wissen, dass im Hintergrund ein Stück alte Technik verschwunden ist.
Offizielle Quelle und Bildquelle: https://support.sonos.com/en/article/release-notes-sonos-app-updates
Samsung Galaxy S26 FE: Viel S26, weniger Flagship - und 50 Dollar teurer
Samsung hat das Galaxy S26 FE offiziell vorgestellt. Die FE-Reihe ist seit Jahren so etwas wie Samsungs Mittelweg für alle, die möglichst viel Galaxy-S-Feeling wollen, aber nicht den vollen Flagship-Preis bezahlen möchten. Beim neuen S26 FE bleibt dieses Prinzip erhalten, nur wird der Abstand nach oben langsam etwas komplizierter. In den USA startet das Smartphone bei 699,99 Dollar und damit rund 50 Dollar über dem Vorgänger. Dafür gibt es ein 6,7-Zoll-Display mit 120 Hz, einen Exynos-2500-Prozessor, eine Dreifachkamera, 4.900 mAh Akku und direkt Android 17 mit One UI 9.
6,7 Zoll und 120 Hz
Das Display misst 6,7 Zoll, löst in FHD+ auf und arbeitet mit bis zu 120 Hz. Samsung gibt eine maximale Helligkeit von 1.900 Nits an. Das ist ordentlich, auch wenn aktuelle Topmodelle inzwischen noch deutlich höhere Spitzenwerte erreichen.
Genau hier zeigt sich das typische FE-Konzept. Samsung spart nicht an den Dingen, die man im Alltag sofort bemerkt. Ein großes, schnelles OLED-Display gehört dazu. Bei Prozessor, Kameras und einigen Details liegt das Gerät dagegen unterhalb der regulären S26-Modelle.
Im Inneren steckt Samsungs Exynos 2500. Dazu kommen mindestens 8 GB RAM. Bei den Speichergrößen sind je nach Markt 128 und 256 GB vorgesehen, in Europa soll zusätzlich eine Variante mit 512 GB angeboten werden.
Drei Kameras und mehr Software-Tricks
Auf der Rückseite sitzt eine 50-Megapixel-Hauptkamera mit optischer Bildstabilisierung. Ergänzt wird sie von einer 12-Megapixel-Ultraweitwinkelkamera und einem 8-Megapixel-Tele mit dreifachem optischen Zoom. Digital geht es bis 30-fach. Auf dem Papier klingt das nicht nach einer Revolution. Samsung versucht deshalb, vor allem über Software Mehrwert zu schaffen. Die ProVisual Engine aus den Galaxy-S-Modellen kommt erstmals auch in einem FE-Gerät zum Einsatz. Dazu gibt es Funktionen wie Horizon Lock für stabilere Videos, FanCam und diverse KI-Werkzeuge zur Bildbearbeitung.
Galaxy AI spielt erwartungsgemäß ebenfalls eine große Rolle. Samsung integriert unter anderem Googles Gemini-Funktionen und bewirbt Features zum Bearbeiten, Suchen und Organisieren von Inhalten. Das ist inzwischen fast schon Pflichtprogramm bei neuen Android-Smartphones.
4.900 mAh und schnelleres Laden
Der Akku besitzt eine Kapazität von 4.900 mAh. Kabelgebunden lädt das S26 FE mit bis zu 45 Watt. Laut Samsung sollen damit ungefähr 69 Prozent in 30 Minuten möglich sein. Kabellos sind 15 Watt drin. Das Gerät ist außerdem nach IP68 gegen Staub und Wasser geschützt. Damit fehlen im Alltag zumindest keine der typischen Komfortfunktionen, die man von einem Smartphone dieser Preisklasse erwartet.
Das eigentliche Problem ist der Preis
Spannend wird es bei 699,99 Dollar. Die FE-Serie war ursprünglich besonders attraktiv, weil sie viele Flagship-Funktionen deutlich günstiger angeboten hat. Je näher sich der Preis aber an reguläre Premium-Smartphones heranschiebt, desto schwieriger wird die Rechnung. Vor allem ältere Topmodelle werden schnell zum Konkurrenten. Ein Galaxy S25 oder ein anderes Premium-Smartphone aus dem Vorjahr kann im Angebot ähnlich viel kosten und teilweise die bessere Hardware bieten. Genau deshalb würde ich beim S26 FE nicht sofort zum Marktstart zuschlagen. Samsung-Smartphones sind bekannt dafür, relativ schnell in Aktionen, Bundles und Cashback-Angeboten aufzutauchen. Der offizielle Preis ist deshalb oft nur der Anfang. Sobald das S26 FE hundert Euro günstiger wird oder zusammen mit Buds, Watch oder Tarif angeboten wird, sieht die Sache schon wieder anders aus.
FE bleibt eine gute Idee
Grundsätzlich mag ich Samsungs FE-Konzept. Nicht jeder braucht das teuerste Ultra-Modell, und viele Nutzer wollen einfach ein gutes Display, vernünftige Kameras, lange Software-Unterstützung und die wichtigsten Funktionen der S-Serie. Das S26 FE scheint genau das zu liefern. Nur der Preis muss dazu passen. Für 700 Dollar beziehungsweise einen vermutlich ähnlich ambitionierten europäischen Preis ist die Konkurrenz groß. Ein paar Monate später könnte das Gerät dagegen einer der interessanteren Samsung-Deals werden. Wer also nicht unbedingt am ersten Tag ein neues Smartphone braucht, sollte vermutlich warten. Technisch sieht das S26 FE solide aus. Der spannendste Wert wird am Ende aber nicht die Displayhelligkeit oder die Anzahl der KI-Funktionen sein, sondern der tatsächliche Straßenpreis.
Offizielle Presse- und Bildquelle: https://news.samsung.com/
Microduck: Dieser 399-Dollar-KI-Roboter ist eine kleine Ente mit erstaunlich viel Technik
Roboter müssen offenbar nicht immer aussehen wie Menschen. Hugging Face und Pollen Robotics zeigen mit dem Microduck gerade ziemlich charmant, dass ein kleiner watschelnder Vogel vielleicht sogar der sympathischere Weg ist. Der neue Open-Source-Roboter ist rund 25 Zentimeter groß, wiegt weniger als 800 Gramm und kann ab sofort für 399 Dollar vorbestellt werden.
Das klingt zunächst nach einem ziemlich teuren Spielzeug. Microduck richtet sich aber vor allem an Entwickler, Robotik-Fans und Menschen, die mit KI und Reinforcement Learning experimentieren möchten. Und ganz nebenbei sieht das Ding eben aus wie eine kleine Roboterente.
15 Motoren in einer 25 Zentimeter großen Ente
Im Microduck stecken insgesamt 15 Motoren. Sie bewegen Beine, Kopf, Hals und den kleinen Schnabel. Dadurch kann der Roboter laufen, sitzen, in die Hocke gehen und sich nach vielen typischen Stürzen selbst wieder aufrichten. Laut Hersteller kann er sogar Rollschuh fahren.
Dazu kommen eine Kamera, ein kleiner LiDAR-Sensor und zwei IMUs zur Erfassung von Bewegung und Lage. Der bewegliche Schnabel ist nicht nur Deko: Microduck kann damit kleine Gegenstände aufnehmen.
Das Konzept erinnert ein bisschen an die Roboterhunde, die seit Jahren durch Tech-Demos laufen, nur in deutlich kleiner, günstiger und weniger einschüchternd. Genau das ist Absicht. Wenn ein großer humanoider Roboter beim Training ständig umfällt, kann das teuer und gefährlich werden. Bei einer 800-Gramm-Ente hält sich das Drama in Grenzen.
Open Source statt abgeschottetem Gadget
Der eigentlich interessante Punkt ist die Software. Hugging Face und Pollen Robotics stellen den Software-Stack offen zur Verfügung. Es gibt ein SDK, die Roboter-Software und Werkzeuge für Reinforcement Learning. Entwickler können also eigene Bewegungen, Experimente und Verhaltensweisen programmieren.
Einige Dinge funktionieren schon direkt nach dem Auspacken. Microduck lässt sich beispielsweise per Gamepad steuern oder kann einem Laserpunkt folgen. Vorgefertigte Bewegungsmuster sorgen dafür, dass er auf seine Umgebung reagieren kann, ohne dass man zuerst wochenlang Code schreiben muss.
Damit liegt der Roboter irgendwo zwischen Lernplattform, Entwickler-Kit und absurd niedlichem Desktop-Gadget. Gerade diese Mischung könnte funktionieren. Robotik ist ein Bereich, der für Einsteiger schnell teuer und kompliziert wird. Ein fertiges System für 399 Dollar ist zwar kein Impulskauf, aber verglichen mit vielen professionellen Robotik-Plattformen erstaunlich zugänglich.
Keine sprechende KI-Assistentin
Wer jetzt auf eine Art ChatGPT-Ente hofft, die durch die Wohnung läuft und Fragen beantwortet, bekommt zunächst etwas anderes. Microduck soll bewusst nicht wie ein klassischer Sprachassistent auftreten. Er besitzt zwar Mikrofon und Lautsprecher, kommuniziert aber über Geräusche.
Nach der Einrichtung bekommt jeder Roboter sogar eine dauerhafte eigene „Audio-Identität“. Die Entwickler wollen offenbar eher das Gefühl eines kleinen digitalen Wesens erzeugen als das eines Alexa-Lautsprechers auf Beinen.
Ich mag diesen Ansatz. Gerade bei Consumer-Robotern versucht die Branche seit Jahren, Maschinen möglichst menschlich wirken zu lassen. Vielleicht muss ein Roboter aber gar kein künstlicher Mensch sein. Eine Ente, die watschelt, Dinge aufhebt und beim Umfallen wieder aufsteht, hat wahrscheinlich schon genug Persönlichkeit.
Eine Stunde Akku und vier Farben
Technisch ist Microduck erwartungsgemäß kein Hochleistungscomputer. An Bord sind 32 GB Speicher und 1 GB RAM. WLAN und Bluetooth sind ebenfalls dabei. Der 2.600-mAh-Akku soll ungefähr eine Stunde Dauerbetrieb ermöglichen.
Zum Start gibt es vier Farbvarianten: Cream, Graphite, Lavender und Sky. Die ersten Geräte sollen in den USA noch vor Weihnachten verschickt werden. Wie schnell und zu welchem Preis Microduck offiziell nach Europa kommt, ist noch offen.
Robotik wird langsam zum Hobby
Das Spannende an Microduck ist für mich weniger die einzelne Ente als das, was dahintersteht. KI-Software ist in den vergangenen Jahren extrem zugänglich geworden. Lokale Sprachmodelle kann man inzwischen auf normalen Rechnern ausprobieren. Der nächste Schritt könnte sein, dass auch Robotik aus Universitätslaboren und Industriehallen langsam auf den Schreibtisch wandert.
Wenn offene Hardware, günstige Sensoren und Open-Source-KI zusammenkommen, entsteht eine ganz neue Bastler-Szene. Raspberry Pi hat etwas Ähnliches beim Computing geschafft. Vielleicht werden kleine Roboter irgendwann genauso selbstverständlich für Experimente genutzt.
Und wenn dieser Weg mit einer 25 Zentimeter großen Ente beginnt, die Fußball spielen und Rollschuh fahren kann, bin ich ehrlich gesagt völlig fein damit.
Offizielle Presse-, Produkt- und Bildquelle: https://pollen-robotics.com/
Vier Mac Studios als KI-Superrechner: Apple macht Thunderbolt 5 plötzlich richtig spannend
Der neue Mac Studio ist ohnehin ein ziemlich absurdes Stück Hardware. Mit M5 Max oder M5 Ultra, enorm viel gemeinsamem Arbeitsspeicher und reichlich Rechenleistung richtet sich der kleine Aluminiumkasten längst nicht mehr nur an Video-Editoren und Musikstudios. Apple positioniert ihn zunehmend als Maschine für lokale KI. Und genau da wird eine Funktion interessant, die auf den ersten Blick fast unscheinbar wirkt: Mehrere Mac Studios lassen sich über Thunderbolt 5 zu einem Verbund zusammenschalten. Vier Geräte sollen bei bestimmten KI-Workloads laut Apple bis zu dreimal schneller arbeiten als ein einzelner Mac Studio. Das ist kein Feature, das der normale Mac-Nutzer morgen auf seinem Schreibtisch braucht. Es zeigt aber ziemlich deutlich, wohin Apple mit seinen Desktop-Rechnern will.
Thunderbolt 5 wird mehr als nur ein schneller Anschluss
Thunderbolt kennen die meisten als Anschluss für Displays, SSDs, Docks oder Capture-Hardware. Beim neuen Mac Studio kommt noch eine andere Ebene dazu. Über Thunderbolt 5 und RDMA können mehrere Rechner Daten untereinander austauschen, ohne dass die CPU jeden einzelnen Transfer aufwendig verwalten muss.
RDMA steht für Remote Direct Memory Access. Vereinfacht gesagt können die Systeme deutlich direkter auf Daten zugreifen, die zwischen den beteiligten Rechnern verschoben werden. Gerade bei großen KI-Modellen ist das interessant, weil dort nicht nur rohe Rechenleistung zählt. Speicher und die Geschwindigkeit, mit der riesige Datenmengen bewegt werden können, sind mindestens genauso wichtig. Apple demonstriert einen Verbund aus vier Mac Studios. Statt einen gigantischen einzelnen Rechner zu bauen, kann man mehrere kompakte Systeme miteinander koppeln und einen großen KI-Job verteilen.
Bis zu 512 GB Unified Memory pro Mac Studio
Richtig interessant wird das Ganze zusammen mit der Speicherausstattung des neuen Mac Studio. Das Spitzenmodell mit M5 Ultra lässt sich mit bis zu 512 GB Unified Memory konfigurieren. Das ist eine Größenordnung, die man bei einem Desktop-Rechner dieser Größe vor wenigen Jahren kaum ernsthaft erwartet hätte. Unified Memory ist gerade für lokale KI ein Vorteil, weil CPU und GPU auf denselben Speicherpool zugreifen können. Große Sprachmodelle benötigen teilweise enorme Mengen an Speicher. Während bei klassischen PCs der Grafikspeicher schnell zum Flaschenhals wird, kann ein entsprechend ausgestatteter Mac Studio hier deutlich größere Modelle lokal halten.
Vier solcher Rechner ergeben natürlich keine magischen zwei Terabyte gemeinsamen Arbeitsspeicher, den jede Anwendung automatisch wie einen einzigen Pool behandelt. Die Möglichkeit, Workloads über mehrere Systeme zu verteilen, eröffnet Entwicklern aber trotzdem ziemlich spannende Szenarien.
Apple entdeckt lokale KI als Verkaufsargument
Interessant ist, wie offensiv Apple seine neuen Macs inzwischen mit lokalen KI-Anwendungen verbindet. Noch vor ein paar Jahren wären beim Mac Studio vor allem Final Cut, Logic, 3D-Rendering und professionelle Fotobearbeitung genannt worden. Diese Dinge spielen weiterhin eine Rolle, aber KI ist inzwischen ganz vorne dabei. Das passt auch zum neuen Mac mini mit M6, über den wir bereits berichtet haben: https://hypesrus.com/mac-mini-m6-apple-ki/
Der kleine Mac wird ebenfalls deutlich stärker in Richtung lokale KI positioniert. Beim Mac Studio wird aus dieser Idee nun die professionelle Variante. Wer Modelle lokal betreiben, sensible Daten nicht in eine Cloud schicken oder eigene KI-Anwendungen entwickeln möchte, bekommt eine Plattform, die vergleichsweise kompakt und energieeffizient ist.
Billig ist der Spaß natürlich nicht
Man sollte bei all der Begeisterung allerdings nicht vergessen, was vier voll ausgestattete Mac Studios kosten. Schon das M5-Ultra-Modell startet in Deutschland bei mehreren Tausend Euro, und große RAM- und SSD-Konfigurationen treiben den Preis massiv nach oben. Ein Vierer-Cluster ist also eher etwas für Forschung, Unternehmen, Studios oder Entwicklerteams als für das Homelab unter dem Schreibtisch. Trotzdem finde ich die Entwicklung spannend. Vor allem, weil Apple damit eine Alternative zu klassischen GPU-Servern schafft. Nvidia dominiert den KI-Markt weiterhin deutlich, aber nicht jeder braucht ein Rechenzentrum voller Hochleistungs-GPUs. Für bestimmte lokale Workflows kann ein Cluster aus Macs durchaus attraktiv sein.
Der Mac Studio wird zum modularen Pro-Mac
Nach dem Ende beziehungsweise der zunehmenden Bedeutungslosigkeit des klassischen Mac Pro war lange die Frage, wie Apple professionelle Nutzer bedienen will, die mehr als einen einzelnen Rechner benötigen. Die Antwort scheint immer stärker zu lauten: mehrere kompakte Macs statt eines riesigen Towers. Das ist irgendwie typisch Apple. Statt Erweiterungskarten und einem gewaltigen Gehäuse setzt man auf kleine, geschlossene Systeme und verbindet sie extern. Ob das für jeden professionellen Workflow die bessere Lösung ist, darf man diskutieren. Technisch ist es aber ziemlich elegant.
Für mich ist vor allem interessant, dass Thunderbolt damit eine neue Rolle bekommt. Der Anschluss ist plötzlich nicht mehr nur die Stelle, an der die schnelle SSD hängt, sondern kann Teil einer kleinen lokalen Compute-Infrastruktur werden. Und genau solche Funktionen machen die neuen Desktop-Macs spannender als ein simples jährliches Chip-Upgrade.
Offizielle Presse- und Bildquelle: https://www.apple.com/newsroom/