Wie man mit Fan Control die Lüftersteuerung optimiert

2025-10-28T06:00:00.000Z

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Das kostenlose Windows-Tool Fan Control steuert Gehäuse-, Grafikkarten- und CPU-Lüfter, fasst Sensoren zu Gruppen zusammen und hat noch einige Tricks auf Lager.

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(Bild: Rudolph A. Blaha)

07:00 Uhr

Lesezeit: 15 Min.

c't Magazin

Von

Christoph Hoppe
Benjamin Kraft

Eine gute Lüftersteuerung ist die Grundvoraussetzung, um Temperatur und Geräuschpegel perfekt auszubalancieren. Sie hält die Komponenten kühl genug für volle Leistung und lässt die Lüfter nur so schnell und damit laut drehen, wie unbedingt nötig. Wer einen PC von der Stange kauft, hat darauf aber selten Einfluss, sondern muss mit den Herstellervorgaben leben. Meist geben die BIOS-Einstellungen nur unzureichende Möglichkeiten her, an der Lüfterkurve zu drehen.

Beim Selbstbau hat man mehr Spielraum und kann eine eigene Kurve für die Lüftersteuerung definieren, deren Regelpunkte eine Kombination aus Temperatur und zugehöriger Solldrehzahl darstellen. Solche angepassten Kurven tüfteln wir für unsere Bauvorschläge aus, doch ideal sind auch sie nicht: Zum einen erlauben die Board-Hersteller oft nur vier bis sechs Regelpunkte, zum anderen ist man auf die Sensoren angewiesen, die das Board anbietet.

Fan Control optimiert die Lüftersteuerung von CPU, Grafikkarte und Gehäuse.
Es liest zahlreiche Sensoren aus und kann daraus virtuelle Sensoren erstellen.
Daraus ergeben sich Regel- und Überwachungsmöglichkeiten, die Mainboards allein nicht bieten.

Oft genug lesen sie die CPU nicht direkt oder nur ungenau aus, andere Komponenten wie die Grafikkarte berücksichtigen sie gar nicht. Ergo kann man die Gehäuselüfterregelung zwar an die CPU-Temperatur koppeln, doch wenn ein Spiel mehr Grafik- als CPU-Last erzeugt, zieht das System nicht ausreichend Frischluft: Die Grafikkartenlüfter drehen höher als sie müssten, der Rechner spielt sich akustisch in den Vordergrund.

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Mit Fan Control die Lüfter des Mini-ITX-Gaming-Bauvorschlag leise machen

2025-10-28T06:00:00.000Z

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Die Lüfterregelung des Mini-ITX-Gaming-Bauvorschlags wird mit Fan Control noch besser. Wir zeigen, wie man mit Sensoren und Lüfterkurven ein Regelwerk erstellt.

07:00 Uhr

Lesezeit: 5 Min.

c't Magazin

Von

Benjamin Kraft

Unser Mini-ITX-Gaming-Rechner liefert viel Power auf kleiner Fläche und bleibt dabei leise, doch die Lüftersteuerung des Mainboards hat zwei Nachteile: Ein BIOS-Update überschreibt die Einstellungen des UEFI-Setups, wie auch bei vielen anderen Boards, und sie berücksichtigt allein die CPU-Temperatur.

Das kostenlose Windows-Tool Fan Control schafft in beiden Fällen Abhilfe. Wir haben es bereits ausführlich vorgestellt und die Installation und Ersteinrichtung beschrieben. In diesem Artikel erklären wir, wie man Lüfter, Kurven und Sensoren aufeinander abstimmt. Das Ergebnis stellen wir als JSON-Datei via FTP-Server zum Download bereit oder Sie finden es auf der Projektseite des Mini-ITX-Gamers, was Ihnen Abtipparbeit spart. Sie lesen die JSON-Datei in Fan Control über das Drei-Punkte-Menü via "Import aus Konfiguration" nach der Ersteinrichtung ein und müssen die Kurven dann nur noch den Lüftern zuordnen.

Kurze Bestandsaufnahme: Der Mini-ITX-Gamer enthält vier Gehäuselüfter an einem gemeinsamen Anschluss, den Lüfter auf dem CPU-Kühler und die drei Quirle der Grafikkarte. Die im BIOS-Setup hinterlegte Lüfterregelung steuert zwar Gehäuse- und Prozessorlüfter, bezieht seine Temperatur aber vom Mainboard-Sensor für die CPU; von anderen Komponenten weiß sie nichts. Ackert beispielsweise allein die Grafikkarte, bleiben die Gehäuselüfter bei ihrer Leerlaufdrehzahl.

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Mittelklasse-Tablet mit mattem Bildschirm: Huawei MatePad 12X 2025 im Test

2025-10-28T06:00:00.000Z

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Gute Hardware kann Huawei schon lange. Mittlerweile weiß der Hersteller auch gut zu kaschieren, dass er keine Google-Dienste nutzen darf.

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07:00 Uhr

Lesezeit: 9 Min.

c't Magazin

Von

Robin Brand

Einst ein Schwergewicht, spielt Huawei als Smartphone- und Tablet-Hersteller in Deutschland kaum mehr eine Rolle. Der Grund sind die seit sechs Jahren andauernden US-Sanktionen, die unter anderem bewirken, dass Huawei keine Google-Dienste auf seiner Hardware installieren darf. Wir haben uns anhand des Mittelklasse-Tablets MatePad 12X 2025 angeschaut, ob Huawei mittlerweile dennoch wieder konkurrenzfähig ist.

Huawei steckt das MatePad in ein 5,9 Millimeter schlankes Unibody-Metallgehäuse. Der Fußabdruck des Tablets misst 27 × 18,3 Zentimeter, und es wiegt 567 Gramm. Steckt es in der mitgelieferten Tastaturhülle, bringt es 880 Gramm auf die Waage. Mit seiner gefälligen Haptik muss sich das 650-Euro-Tablet auch vor teurerer Konkurrenz nicht verstecken. Doch wichtiger ist, ob das auch mit Blick auf die Performance gilt.

Dass das von Google-Diensten befreite Android keine bessere Alternative für Freunde des Datenschutzes ist, macht es schon beim Einrichtungsprozess klar. Zahlreiche Huawei-Dienste fordern Berechtigungen ein, immer wieder drängen Systemdialoge dazu, ein Konto beim Hersteller einzurichten. Hat man den Einrichtungsprozess absolviert, warten auf dem Homescreen jede Menge vorinstallierte Apps, teils mit etlichen Trackern versehen. Nicht alle dieser Anwendungen lassen sich deinstallieren.

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HPE baut Nachfolger für Supercomputer Frontier mit AMD-Technik und MI430X

2025-10-27T19:00:00.000Z

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Die nächste Generation Exascale-Supercomputer kommt ab Ende 2027 und wird AMD Epyc-Server-CPUs vom Typ "Venice" und AMDs Instinct-Beschleuniger MI430X haben.

Künstlerische Darstellung des Supercomputers Discovery

(Bild: HPE/ORNL)

27.10.2025, 20:00 Uhr

Lesezeit: 4 Min.

c't Magazin

Von

Carsten Spille

Der per Ausschreibung rund 500 Millionen US-Dollar teure Supercomputer Discovery soll im Oak Ridge National Laboratory (ORNL) stehen und wird wie schon sein Vorgänger Frontier von HPE gebaut. Vor gut einem Jahr lief die Einreichungsfrist für das Projekt OLCF-6 ab. Nun ist HPE als Gewinner der Ausschreibung benannt weorden.

Wahrscheinlich ab Ende 2027 oder Anfang 2028 wird der neue Supercomputer betriebsbereit sein. Er setzt wie der aktuelle Top500-Zweite Frontier auf AMD-Hauptprozessoren, die KI-Beschleuniger vom Typ Instinct MI430X flankieren. Wie viele jeweils verbaut werden, ist noch nicht bekannt. Interessanterweise sieht man auch hier offenbar keine ausreichenden Vorteile der APU-Konfiguration, sondern geht den klassischen Weg getrennter CPUs und Beschleuniger. Mit Zen-6-Architektur erwarten wir allerdings auch einen Nachfolger der MI300A-APU, vielleicht als MI400A.

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DAOS-Speichersystem mit Flash

Fest steht jedoch, dass Discovery auf Basis der HPE Cray Supercomputing GX5000 entsteht und ein KI-optimiertes Speichersystem (HPE Cray Supercomputing Storage Systems K3000) mitbringen wird. Das arbeitet mit reinen Flash-Speichern und ist laut Hersteller das erste kommerziell hergestellte Speichersystem auf Basis von Distributed Asynchronous Object Storage (DAOS).

Zuvor kam DAOS beim Aurora-Supercomputer von Intel zum Einsatz. Bereits im Aurora schaffte das 230 PByte fassende Speichersystem eine Transferrate von mehr als 31 TByte/s, wohingegen das Lustre-Storagesystem "Eagle" für die großen Datenmengen immerhin 650 GByte/s übertrug. Die IOPS-Leistung stieg im Vergleich zum E2000-Storage-Rack von 54 auf 75 Millionen IOPS.

Dass HPE diese Technik in den Massenmarkt bringt, liegt auch daran, dass das gesamte DAOS-Team von Intel zu HPE wechselte. Basis für die K3000-Racks werden ProLiant-Server-Lösungen sein, die HPE vorab aber noch nicht genau spezifizieren wollte.

HPE Cray Supercomputing GX 5000

Die neue Serverschrank-Generation setzt auf eine verbesserte Flüssigkeitskühlung und kompaktere Bauweise. Die neue Kühlung erfasst nicht nur CPUs, Beschleuniger und Speicher, sondern nahezu alle nennenswert wärmeerzeugenden Bauteile inklusive der Netzwerkinfrastruktur. Dadurch konnte HPE die Breite der Racks von 2,1 Metern auf 1,35 Meter für je ein Compute- und ein Kühlungs-Rack senken und will so 25 Prozent mehr Racks in die vorhandenen Räumlichkeiten bringen. Die einzelnen Schränke nehmen Hardware mit einer elektrischen Leistung von jeweils 400 bis 600 kW auf. Zurzeit sind maximal etwa 150 kW üblich.

Darüberhinaus konnte HPE die mögliche Leistungsaufnahme pro Compute-Blade von 11 auf mehr als 25 Kilowatt anheben. Das Wasser muss vor dem erneuten Durchlauf jetzt nicht mehr auf 32, sondern nur noch auf 40 Grad Celsius heruntergekühlt werden. Das erhöht die Energieeffizienz des gesamten Systems – ebenfalls eine Anforderung der OLCF-6-Ausschreibung und laut HPE auch ein wichtiger Punkt speziell für europäische Kunden.

Außerdem ermöglicht die neue Kühlung jetzt auch eine Mischbestückung einzelner Schränke mit Compute-Blades unterschiedlicher (elektrischer) Leistung, da der Durchfluss pro Compute-Blade separat geregelt werden kann.

Erste Systeme auf Basis der GX5000 werden laut HPE für Anfang 2027 erwartet.

Lux KI-Cluster

Etwas weniger spannend ist der ebenfalls bewilligte ORNL-KI-Cluster "Lux". Er nutzt bereits verfügbare Technik, darunter AMD Epyc-CPUs, Pensando-Netzwerkkarten (ebenfalls von AMD) und die MI355X-Beschleunigerkarten. Lux wird dazu HPEs Proliant Compute-Server XD685 nutzen.

Dass Lux nicht als bahnbrechendes System konzipiert ist, wird bereits in dessen Ankündigung deutlich. Während Discovery neue wissenschaftliche Horizonte ermöglichen soll, ist bei Lux lediglich die Rede davon, mehr Wissenschaftlern den Zugang zu spezialisierten KI-Ressourcen zu ermöglichen.

Update 28.10.2025, 09:25 Uhr

Wie AMD in einer Pressemitteilung bekannt gibt, soll der Lux-KI-Cluster als Teil der Sovereign AI Factory-Initiative der USA bereits innerhalb der nächsten sechs Monate in Betrieb gehen.

(csp)

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Wie quantensichere Kryptografie Computer langfristig absichert

2025-10-27T14:30:00.000Z

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Große und mächtige Quantencomputer bedrohen in der Zukunft die klassischen kryptografischen Verfahren. Doch es gibt eine Lösung: Post-Quanten-Kryptografie.

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27.10.2025, 15:30 Uhr

Lesezeit: 16 Min.

c't Magazin

Von

Wilhelm Drehling

Heute als sicher geltende und weitverbreitete asymmetrische Kryptoverfahren wie RSA (benannt nach den Erfindern Rivest, Shamir und Adleman) oder ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm) beruhen auf cleveren mathematischen Problemen, die für klassische Computer schwer zu lösen sind. Am Beispiel von RSA lässt sich ein solches Problem leicht zeigen: Als Grundlage für die Verschlüsselung dienen zwei gigantische Primzahlen mit je über 300 Dezimalstellen, die miteinander multipliziert eine große Zahl namens RSA-Modul ergeben.

Es gibt eine Handvoll quantencomputerresistente Verfahren, die von internationalen Behörden empfohlen werden.
Unternehmen stellen längst von klassischen Verfahren auf quantensichere Verfahren um. Knapp 50 Prozent des gesamten HTTPS-Traffics sind bereits gegen Angriffe von Quantencomputern gewappnet.
Im Interview erklärt uns Harrison Banda, Projektleiter des Quoryptan-Projektes, wie Forscher an quantencomputerresistenten Lösungen für die Finanzbranche arbeiten.

Das Multiplizieren ist denkbar einfach für Computer und mit ein bisschen Fleiß und viel Papier auch für Menschen, aber die Zerlegung der Zahl zurück in ihre Primfaktoren schaffen selbst Supercomputer nicht. In der Mathematik nennt man so etwas eine Falltürfunktion: In einer Richtung ist die Berechnung simpel, doch ohne eine der beiden Primzahlen zu kennen, ist die Rückrechnung praktisch unmöglich.

In der Zukunft haben RSA und ECDSA aber gegenüber Quantencomputern das Nachsehen. Schuld daran ist der Shor-Algorithmus, der, ausgeführt auf einem Quantencomputer, die ihnen zugrundeliegenden mathematischen Rätsel knacken kann: die für RSA genutzte Primfaktorzerlegung sowie das diskrete Logarithmusproblem (ECDSA).

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Wie Quantencomputer Banken und Versicherungen bedrohen

2025-10-27T14:30:00.000Z

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Sobald Quantencomputer leistungsfähig genug sind, wäre herkömmliche Kryptografie in Gefahr. Wir zeigen am Beispiel der Finanzindustrie, was das bedeutet.

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(Bild: Martina Bruns/KI/heise medien)

27.10.2025, 15:30 Uhr

Lesezeit: 15 Min.

c't Magazin

Von

Markus Montz

Der Präsident der Bundesanstalt für Finanzdienstleistungsaufsicht klang unaufgeregt, aber eindringlich: Leistungsfähige Quantencomputer versprächen eine gigantische Rechenleistung und ganz neue Anwendungsmöglichkeiten. Die neuen digitalen Technologien "bergen aber auch erhebliche Risiken", erinnerte Mark Branson die Anwesenden in seiner Eröffnungsrede auf der Konferenz "BaFinTech" Anfang Juli 2025: "Denn Quantencomputer werden etablierte Verschlüsselungsverfahren überwinden können."

Eine Woche zuvor hatten das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) und 20 weitere europäische Behörden die öffentliche Verwaltung, Betreiber kritischer Infrastrukturen, IT-Provider und die Industrie in einer überarbeiteten gemeinsamen Erklärung dringend aufgefordert, dem Wechsel auf Post-Quanten-Kryptografie bis Ende 2030 höchste Priorität zu geben. Die EU-Kooperationsgruppe für Netzwerk- und Informationssicherheit (NIS) hatte ebenfalls rasches Handeln angemahnt, kritische Infrastrukturen bis 2030 umzustellen. Ohne Gegenmaßnahmen wären die Folgen verheerend: Quantencomputer können etablierte asymmetrische Verschlüsselungsmethoden knacken und symmetrische zumindest schwächen.

Das Problem stellt sich in einer hochgradig vernetzten Welt sämtlichen Wirtschaftsbranchen sowie Staat, öffentlicher Fürsorge und Militär. Am Beispiel der Finanz- und Versicherungsindustrie erklären wir, was in Zukunft drohen könnte und weshalb bereits Handlungsbedarf besteht, obwohl Quantencomputer noch gar keine erfolgreichen Angriffe durchführen können.

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Warum Quantencomputer die moderne Verschlüsselung bedrohen

2025-10-27T14:30:00.000Z

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Quantenrechner sollen eines Tages leistungsfähiger sein als jeder Supercomputer. Grund ist, dass sie grundlegend anders arbeiten als herkömmliche Computer.

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(Bild: Martina Bruns / KI / heise medien)

27.10.2025, 15:30 Uhr

Lesezeit: 15 Min.

c't Magazin

Von

Dr. Sabrina Patsch

Schon einmal hat Verschlüsselung Geschichte geschrieben: Vor 85 Jahren knackte die Turing-Bombe alliierter Kryptologen deutsche Geheimbotschaften – und veränderte so den Verlauf des Zweiten Weltkriegs. Heute steht die moderne Kryptografie vor einer ähnlichen Zäsur, denn Quantencomputer könnten in naher Zukunft die Verschlüsselung knacken, auf der unsere digitale Existenz beruht.

Ein herkömmlicher Supercomputer benötigt Millionen oder gar Milliarden Jahre, um RSA-2048 zu knacken, den Verschlüsselungsstandard für E-Mails, Passwörter und Kreditkarteninformationen. Ein Quantencomputer schafft das Schätzungen zufolge in gerade einmal acht Stunden.

Quantencomputer rechnen anders als herkömmliche Computer. Statt verschiedene Lösungen nacheinander durchzutesten, können Quantenrechner diese gleichzeitig ausprobieren.
Damit diese Überlagerung zu einem eindeutigen Ergebnis führt, muss für jedes Problem ein passender Quantenalgorithmus gefunden werden, der dieses mithilfe von Quantenphysik effizient löst.
Die heutige Verschlüsselung etwa ließe sich mit dem Shor-Algorithmus knacken, aber dafür sind Quantencomputer noch nicht leistungsfähig genug. Bis es soweit ist, könnten Schätzungen zufolge noch 15 Jahre vergehen.

Um Verschlüsselungen zu knacken, nutzen Quantencomputer statt mechanischer Walzen die sonderbaren Gesetze der Quantenphysik. Diese entziehen sich jeglicher Intuition, weshalb es nur schwer nachvollziehbar ist, warum Quantencomputer so mächtig sind. Wichtig zu verstehen ist: Quantencomputer sind nicht einfach bessere PCs. Sie eignen sich weder für Videospiele noch, um E-Mails zu sortieren, lösen aber komplexe Optimierungsprobleme in kürzester Zeit. Wie genau, zeigt ein Blick in die Quantenphysik.

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2025-10-27T09:00:00.000Z

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27.10.2025, 10:00 Uhr

Lesezeit: 12 Min.

c't Magazin

Von

Urs Mansmann

Den falschen Mobilfunkvertrag zu haben, geht auf Dauer erheblich ins Geld. Läuft der Vertrag erst einmal, bleiben die Preise in den meisten Fällen für lange Zeit unverändert. Gleichzeitig aber fallen die Preise am Markt, für immer weniger Geld gibt es immer mehr Leistung. Das führt dazu, dass ein Vertrag von Jahr zu Jahr in Relation teurer wird, wenn man ihn mit anderen Angeboten am Markt vergleicht.

Wir haben Laufzeitverträge größerer Anbieter für maximal 20 Euro pro Monat untersucht. Das günstigste Angebot stammt von GMX und ist sogar kostenlos, allerdings kann man es nur mit einer eSIM nutzen, also nicht mit einer physischen SIM-Karte, und es zwingt dazu, regelmäßig die GMX-App zu verwenden.

Günstige Laufzeittarife bieten viel Datenvolumen für wenig Geld.
Kurze Laufzeiten haben große Vorteile für Kunden.
Es gibt einen Tarif mit unbegrenzter Nutzung, aber einem Pferdefuß.

Für rund 5 Euro monatlich bekommt man bereits bis zu 20 GByte Transfervolumen. Wer 15 bis 20 Euro investiert, erhält dafür 70 bis 100 GByte Transfervolumen. Laufzeittarife der Netzbetreiber Telekom und Vodafone haben wir nicht etwa vergessen, sondern diese kosten allesamt mehr als 20 Euro im Monat. Deshalb finden Sie in unsere Vergleichstabellen vor allem Tarife sogenannter Service Provider, die mit den Netzbetreibern Verträge geschlossen haben und deren Infrastruktur nutzen. Die Billigmarke "Fraenk" der Telekom hat es ebenfalls in den Vergleich geschafft.

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Test: Das neue MacBook Pro mit M5 – und ohne Netzteil

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Fünf günstige Office-Notebooks mit USB4 im Test

USB-C-Buchsen mit rasantem USB4/Thunderbolt 4 findet man schon in Notebooks unter 700 Euro. Wir testen fünf solche 16-Zöller mit verschiedenen Prozessoren.

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Kampf gegen Schimmel: So kann Home Assistant helfen

Messen, rechnen, handeln: Mit Home Assistant und passenden Sensoren lassen sich leicht Automationen erstellen, mit denen Sie Schimmelbildung zuvorkommen.

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Fünf günstige Office-Notebooks mit USB4 im Test

2025-10-27T07:00:00.000Z

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27.10.2025, 08:00 Uhr

Lesezeit: 20 Min.

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Von

Florian Müssig

Viele Ausstattungsmerkmale, die in Oberklasse-Notebooks debütieren, schaffen es im Laufe der Zeit in günstigere Geräte. So sind Bildschirme im höheren 16:10-Format auch in der Mittelklasse längst Standard – nur die allerbilligsten Geräte setzen weiterhin auf niedrigeres 16:9. Beleuchtete Tastaturen gehören ebenfalls vielerorts zum guten Ton dazu. Schnelle Schnittstellen wie USB4 respektive das technisch identisch aufgebaute Thunderbolt 4, die bis zu 40 Gbit/s über USB-C-Kabel schaufeln, sind in der Mittelklasse aber weiterhin die Ausnahme. Wir haben uns für diesen Test explizit auf die Suche nach solchen Notebooks für möglichst wenig Geld gemacht.

Wir haben uns auf 16-Zöller fokussiert, da diese Bildschirmdiagonale dem klassischen "No Frills"-Arbeitsgerät entspricht, aber eben im modernen 16:10. Zum Recherchezeitpunkt Anfang September 2025 haben wir fünf Kandidaten gefunden, die bei mehreren Händlern dauerhaft unter 700 Euro lagen. Es handelt sich um je zwei Notebooks von HP und Lenovo mit Prozessoren entweder von AMD (EliteBook 665 G11, ThinkBook 16 G7 ARP) oder von Intel (EliteBook 660 G11, ThinkBook 16 G1 IML) sowie das Asus VivoBook 16 (X1607QA) mit Qualcomms ARM-Prozessor Snapdragon X. Technisch ähnliche Geräte wie das Acer Aspire 16, Dell Pro 16 oder Dell 16 Plus lagen über der 700-Euro-Marke und schafften es deshalb nicht in unseren Warenkorb.

Was unmittelbar auffällt: Einzig das VivoBook 16 trägt das Microsoft-Logo Copilot+. Das steht für eine leistungsfähige KI-Einheit (Neural Processing Unit, NPU); alle für Windows 11 vorgesehenen KI-Helferlein laufen also im Testfeld nur dort. Selbst wenn man mit KI nichts zu tun haben möchte, sollte man das Logo nicht verteufeln. Zu den Anforderungen gehören nämlich auch 16 GByte Arbeitsspeicher, die dementsprechend an Bord sind – das restliche Testfeld hat nur halb so viel. Gleiches gilt für die SSD-Kapazitäten: Die von HP und Lenovo fassen nur 256 GByte, die von Asus hingegen 512 GByte.

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Arbeitszeiten in Teams einstellen

2025-10-27T05:30:00.000Z

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Bei meinen Kollegen sehe ich in der Teams-Anwesenheitsmeldung, dass diese von 8 bis 17 Uhr verfügbar sind. Ich arbeite nur halbtags und möchte das kennzeichnen.

27.10.2025, 06:30 Uhr

Lesezeit: 1 Min.

c't Magazin

Von

Lutz Labs

Bei meinen Kollegen sehe ich in der Teams-Anwesenheitsmeldung, dass diese von 8 bis 17 Uhr verfügbar sind. Ich arbeite jedoch nur halbtags und möchte das entsprechend kennzeichnen. Wo finde ich diese Einstellung in Teams?

Diese Einstellung hat Microsoft in den Kalendereinstellungen versteckt. Wechseln Sie zunächst in den Kalender und wählen Sie dann „weitere Optionen“ – diese verbergen sich in der Titelzeile hinter den drei Punkten links neben „Jetzt besprechen“. Unter „Kalendereinstellungen“ und dann „Arbeitszeiten und Standort“ können Sie Ihre üblichen Anwesenheitszeiten eintragen. Falls Sie regelmäßig an bestimmten Tagen etwa im Homeoffice arbeiten, können Sie Ihre Kollegen auch darüber informieren, indem Sie beim Standort „Remote“ wählen.

Ihre standardmäßigen Anwesenheitszeiten stellen Sie in Microsoft Teams über „Arbeitszeiten und Standort“ in den Kalendereinstellungen ein.

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Buchkritik: IT-Security – Der praktische Leitfaden

2025-10-26T07:00:00.000Z

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Das Autorentrio des "praktischen Leitfadens" liefert nicht etwa einen Tippkatalog, sondern will grundlegendes Bewusstsein für IT-Sicherheit schaffen.

26.10.2025, 08:00 Uhr

Lesezeit: 2 Min.

c't Magazin

Von

Maik Schmidt

Amanda Berlin, Lee Brotherston und William F. Reyor III werfen in ihrem Ratgeber, der bereits in zweiter Auflage erscheint, einen umfassenden Blick auf defensive IT-Sicherheit. Sie gehen das Thema nicht aus der Sicht potenzieller Angreifer an, sondern konzentrieren sich darauf, bei ihren Lesern das Bewusstsein für eine grundlegende Sicherheitsstruktur zu wecken.

Es geht ihnen vor allem um größtmöglichen Sicherheitsgewinn bei geringstmöglichem wirtschaftlichem Aufwand. Ihr Rat besteht nicht darin, teure Sicherheitssoftware anzuschaffen. Vielmehr klopfen sie viele Themen ab, an denen sich Risiken für physische und digitale Güter entscheiden. Insbesondere Verantwortlichen in Unternehmen zeigen sie einen Weg, sicherheitsbezogene Richtlinien und Abläufe zu schaffen.

Erst in zweiter Linie erfahren Leser etwas über konkrete Schutzmaßnahmen in unixoiden und Windows-Umgebungen. Die Autoren behandeln Server- und Desktopwelt getrennt, wobei sie nicht sonderlich tief vordringen. Sie beabsichtigen nicht etwa, einen Tippkatalog für Systemprofis zu liefern. Auf dem Desktop raten sie zu den üblichen Hilfsmitteln wie Firewalls und Laufwerksverschlüsselung, zudem legen sie ihrer Leserschaft nahe, regelmäßig Updates einzuspielen.

Ähnlich grundlegend geht es weiter bei Datenbanken und Cloudinfrastruktur: Zugangsmechanismen, Identitätsmanagement und Passwortsicherheit stehen im Vordergrund. Lobenswerterweise lenken die Autoren den Leserblick immer wieder auf internationale Standards und die damit verbundenen Verpflichtungen. Viele kurze Kapitel behandeln schließlich Netzwerksicherheit, Intrusion Detection, Schwachstellenmanagement und Programmiersprachen. Dabei stellen die Autoren wichtige Werkzeuge und gängige Lösungen zur Absicherung vor.

Das Buch wendet sich in erster Linie an Generalisten, die sich einen Überblick über typische Sicherheitsanforderungen für moderne IT-Systeme verschaffen wollen. Weil seine Kapitel voneinander unabhängig sind, eignet es sich gut zum Nachschlagen.

Amanda Berlin, Lee Brotherston, William F. Reyor III

IT-Security – Der praktische Leitfaden

Von Asset Management bis Penetrationstests

O’Reilly, Bonn 2025 (2. Aufl.)
(Der Buchverlag gehört wie c’t zu heise medien)
ISBN 978-3960092636
446 Seiten, 40 €
(als Bundle mit E-Book: 45 €; PDF-/Epub-/Kindle-E-Book allein: 40 €)

(psz)

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Buchkritik: Künstliche Intelligenz und der neue Faschismus

2025-10-26T07:00:00.000Z

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Rainer Mühlhoff blickt kritisch auf den Hype um künstliche Intelligenz und zeigt, wie eng Tech-Ideologien mit Macht und neurechter Politik verwoben sind.

26.10.2025, 08:00 Uhr

Lesezeit: 2 Min.

c't Magazin

Von

Henri Wagner

Dem Phänomen "künstliche Intelligenz" kann auch in politisch geprägten Debatten niemand mehr aus dem Weg gehen. Wenn es nicht gerade als apokalyptischer Angstmacher auftritt, preisen Gewinninteressierte die Technik als Effizienz- und Produktivitäts-Booster. Immer leistungsfähigere Modelle entstehen. In den USA wollen Verantwortliche durch KI nicht bloß Bürokratie abbauen, sondern auch Verwaltungskräfte ersetzen. Aber welche Machtverteilung geht mit einem KI-Staat einher?

Rainer Mühlhoff ist Professor für Philosophie an der Uni Osnabrück. Sein Buch spekuliert nicht über die Zukunft maschineller Intelligenz und bereichert die Flut der Prophezeiungen nicht um weitere. Stattdessen versucht er, einen Schritt zurückzutreten, durchzuatmen und den dominierenden emotionalen Stimmen nüchtern zu begegnen – das gelingt ihm. Zwar steigt der Autor im Mittelteil bisweilen sehr tief in die Differenzierung Tech-naher Ideologien ein, doch insgesamt zieht sich ein klarer roter Faden durch seine Ausführungen.

Im ersten Teil deckt Mühlhoff analytisch die mit der technischen Entwicklung schon heute einhergehenden Missstände auf. Die gravierendsten sieht er in globalen Machtgefällen und struktureller Diskriminierung, die aus der Funktionsweise von KI resultieren. Anschließend schlägt er, in akademischem Ton, aber technisch nicht anspruchsvoll, den Bogen zur Politik. Dabei schreibt der Autor unverblümt, "unsere rechtsstaatlichen Demokratien" seien "aktuell speziell durch das Zusammenspiel von Tech-Ideologien und ultrarechten Kräften in Gefahr". Er trägt viele Indizien zusammen, die das Gedankengut dieser Bewegungen spätestens im letzten Kapitel als faschistisch entlarven.

Die Gemengelage aus globalen Playern, rechten Bestrebungen und wirtschaftlichen Umwälzungen ist nicht leicht zu überblicken. Mühlhoff ermutigt dazu, eine gesunde Skepsis zu entwickeln. Er nimmt diese auf und verwandelt sie in eine Warnung: "Das futuristisch-populäre Bild von KI und die Tech-Ideologien, die dahinterstehen, tragen die Idee einer […] faschistischen Indienstnahme von KI-Technologie bereits in sich."

Rainer Mühlhoff

Künstliche Intelligenz und der neue Faschismus

Wie Tech-Milliardäre Macht und Zukunft formen

Reclam, Ditzingen 2025
ISBN 978-3150146668
160 Seiten, 8 €
(Epub-/Kindle-E-Book: 7 €)

(psz)

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Glasfasermodul im Switch nicht ansprechbar

2025-10-25T04:30:00.000Z

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Ich habe mir ein GPON-SFP-Modul von Zyxel gekauft. Es ist auf seiner Standard-IP-Adresse nicht ansprechbar, direkt an meinem Notebook aber schon. Ist es kaputt?

25.10.2025, 06:30 Uhr

Lesezeit: 1 Min.

c't Magazin

Von

Peter Siering

Ich habe mir ein GPON-SFP-Modul von Zyxel (PMG3000-D20B) gekauft, um es direkt in meinen Switch zu stecken und statt des Telekom-Glasfasermodems zu nutzen. Es ist dort trotz passend konfiguriertem VLAN auf seiner Standard-IP-Adresse nicht ansprechbar, in einem Medienkonverter direkt an meinem Notebook aber schon. Ist es kaputt?

Vermutlich hat nur der Switch den Port gesperrt. Das passiert, wenn das Spanning Tree Protocol (STP) aktiv ist. Es soll Ethernet-Schleifen verhindern, also sicherstellen, dass Daten in einem Netzwerk immer nur auf einem eindeutigen Pfad reisen. Redundante Verbindungen blockiert STP mithilfe der dazu nötigen Kommunikation der Switches untereinander. Das genannte Modul sendet solche Pakete.

Steckt das Zyxel PGM3000-D20B im SFP-Slot eines Switches, ist es nötig, zumindest an diesem Port STP abzuschalten (hier Port 24), um das GPON-Modul über seine IP-Adresse per SSH oder HTTP erreichen zu können.

Bei einem verwalteten (manageable) Switch finden Sie üblicherweise Optionen, um für einzelne Ports das STP zu deaktivieren. Zumindest auf unserem schon etwas betagten Zyxel GS1910 führte das zum Erfolg. Unter „Konfiguration/Spanning Tree/CIST Ports“ lässt sich dort STP für jeden Port einzeln an- oder abschalten. Die Option half gleichermaßen, wenn das SFP-Modul im Medienkonverter an einem Ethernet-Port angeschlossen war, und ebenso, wenn es im SFP-Modulschacht steckte.

Wenn Ihr Switch keine STP-Konfiguration pro Port bietet, bleibt nur, dieses Protokoll komplett abzuschalten. Eine auf dem GPON-SFP-Modul dauerhaft konfigurierbare entsprechende Option, um STP abzuschalten, haben wir nicht gefunden.

Weitere Tipps & Tricks von c't

(ps)

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Kinder für Technik begeistern: Gadgets, Plattformen, Tipps | c’t uplink

2025-10-25T04:30:00.000Z

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Programmieren mit Scratch, basteln mit dem Elektrobaukasten, Roboter selbst lenken – Kinder begreifen Technik auf verschiedensten Wegen. Wir geben Tipps.

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25.10.2025, 06:30 Uhr

Lesezeit: 3 Min.

c't Magazin

Von

Greta Friedrich

Kinder interessieren sich in aller Regel für technische und naturwissenschaftliche Phänomene um sie herum. Mit altersgerechten Programmierplattformen, niedlichen Selbstbau-Robotern oder spannenden Brettspielen können Eltern diese Neugier fördern und gemeinsam mit dem Nachwuchs Spaß haben.

Den wöchentlichen c't-Podcast c't uplink gibt es ...

In der c’t-Ausgabe 22/2025 stellen wir kindgerechte Programmierplattformen, lokale Makerspaces und kluge Lernspielzeuge vor. Dorothee Wiegand, langjährige c’t-Redakteurin und nun -Autorin, und c’t-Redakteur Sylvester Tremmel sprechen im Podcast über das Thema und geben wertvolle Tipps.

Gemeinsam basteln

Laut den beiden ist man nie zu jung, um sich mit Technik zu beschäftigen. "Mein Kleiner hat Schalter geliebt, da war er kein Jahr alt", erzählt Sylvester im c’t uplink. "Kinder haben einen natürlichen Forschergeist", meint auch Dorothee. "Sie machen Trial-and-Error-Experimente: Wenn ich jetzt den Lichtschalter anmache und es wird hell und dann mache ich ihn wieder aus, passiert das beim zweiten Mal genauso? Oder passiert dann vielleicht was anderes und warum ist das so?"

Es helfe aber zusätzlich, wenn man die Kinder mit dem Spielzeug nicht allein lässt, sondern sich gemeinsam damit beschäftigt. Wenn man den Karton gleich nach dem Kauf schon einmal aufmacht und nachsieht, ob zum Beispiel noch Batterien nötig sind oder Kabel zugeschnitten werden müssen, kann man das gemeinsame Spielen und Basteln gut vorbereiten.

Hauptsache, Spaß dabei

Letztendlich gehe es immer darum, dass die Kinder mit Spaß bei der Sache sind. "Solche Spielzeuge sollen nicht den Fachkräftemangel beheben", stellt Dorothee klar. Das Ziel im privaten Umfeld sei nicht, den Informatik- oder Physikunterricht in der Schule zu ersetzen.

"Es kommt auch darauf an, wie man seinem Kind das neue Spielzeug verkauft", meint Sylvester. Also zum Beispiel das Brettspiel rund um Algorithmen einfach mal ausprobieren und schauen, ob es Spaß macht, statt zu betonen, wie viel Kinder dabei lernen. So kommen diese spielerisch in Kontakt mit algorithmischem Denken, Programmiergrundlagen oder naturwissenschaftlichen Phänomenen.

Beispielsweise beim Scratch-Programmieren arbeite man mit fertigen Code-Blöcken, die wie Puzzleteile aneinanderpassen. Dieses Prinzip verhindert Tipp- und Syntaxfehler und vermeidet Frust bei den jungen Programmierern. Ähnlich reduziert funktioniert der für den Artikel getestete kleine Roboter, den man mit farbigen Filzstiftstrichen steuert. "Sehr intuitiv und sehr hands-on!", findet Dorothee.

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Zu Gast im Studio: Dorothee Wiegand, Sylvester Tremmel
Host: Greta Friedrich
Produktion: Ralf Taschke

Mehr darüber, wie und mit welchen Angeboten und Gadgets Sie Kinder für Technik begeistern können, lesen Sie in der c’t-Ausgabe 22/2025, auf ct.de sowie in der c’t-App für iOS und Android. Die Ausgabe 22/2025 gibt es aktuell am Kiosk.

In unserem WhatsApp-Kanal sortieren Torsten und Jan aus der Chefredaktion das Geschehen in der IT-Welt, fassen das Wichtigste zusammen und werfen einen Blick auf das, was unsere Kollegen gerade so vorbereiten.

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(gref)

Top 10: Die beste Smartwatch im Test – Apple Watch bleibt Testsieger

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Top 10: Mähroboter ohne Begrenzungskabel im Test – jetzt besonders günstig

Lokale KI-Modelle sind jetzt brauchbar (und auf dieser Hardware laufen sie)

2025-10-24T15:30:00.000Z

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KI-Modelle, die auf eigener Hardware laufen, sind inzwischen deutlich besser als noch vor einigen Monaten. c't 3003 hat mehrere brauchbare Modelle gefunden.

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24.10.2025, 17:30 Uhr

Lesezeit: 25 Min.

c't Magazin

Von

Jan-Keno Janssen

Statt Prompts auf US-Server zu posaunen, kann man KI-Modelle auch auf eigener Hardware laufen lassen: Das ist nicht nur besser für die Privatsphäre, sondern macht auch unabhängiger von den Launen der KI-Anbieter (die gerne mal liebgewonnene Modelle durch andere austauschen). Die Frage ist nur: Welche Modelle sind brauchbare? Welche Hardware braucht man dafür? Diese Fragen versucht c't 3003 in einem ausführlichen Video zu beantworten.

Transkript des Videos

(Hinweis: Dieses Transkript ist für Menschen gedacht, die das Video oben nicht schauen können oder wollen. Der Text gibt nicht alle Informationen der Bildspur wieder.)

Guckt mal hier, hier lasse ich mir gerade was von einem KI-Modell coden – in irrsinniger Geschwindigkeit. Das Beste: Das passiert alles lokal auf meinem Rechner, und das Ergebnis ist manchmal sogar besser als das, was die großen kommerziellen Anbieter wie ChatGPT von OpenAI oder Claude liefern. Naja, okay, die Betonung liegt auf manchmal, aber ich war ehrlich gesagt wirklich erstaunt, wie sich die lokalen Modelle entwickelt haben.

In diesem Video, das sich auch an Leute richtet, die noch nicht so viel Ahnung von lokaler KI haben, erkläre ich euch: Was braucht man für einen Rechner dafür, was braucht man für Software dafür und vor allem, welche KI-Modelle nimmt man am besten? Ja, NVIDIAs DGX Spark kommt auch vor – auch wenn ich davon bislang ziemlich enttäuscht bin. Bleibt dran.

Liebe Hackerinnen, liebe Internetsurfer, herzlich willkommen hier bei...

Okay, lokale KI-Modelle – das ist bei euch ein Riesenthema, kann ich nicht anders sagen. Ich krieg da viel Feedback von euch, auch übrigens schon öfter in der echten Welt, dass ihr mich darauf ansprecht. Eine häufige Frage ist: Was brauche ich dafür für einen Rechner, was kaufe ich mir am besten? Könnt ihr da mal einen Rechner empfehlen? Welche Modelle taugen überhaupt was? Sind die inzwischen so gut wie ChatGPT oder Claude?

Das alles versuche ich in diesem Video zu beantworten – und ich sag mal, das wird ein heißer Ritt. Ich hoffe, dass ich euch nicht alle nach und nach verliere, ja, weil da gibt es schon viel zu besprechen. Zumindest ich finde es alles richtig interessant – und das ist ja die Hauptsache, wenn man so ein Video macht.

Fangen wir mal mit dem optimalen Rechner dafür an. Und das ist tatsächlich eine Frage, die in der c’t-Redaktion, und ich übertreibe nicht, zu stunden- und sogar tagelangen Diskussionen geführt hat. Das Problem ist halt: KI ist nicht gleich KI – und man kann den optimalen Rechner eben deswegen schlecht verallgemeinern.

Wollt ihr einfach ein lokales LLM als Chatbot mit LM Studio anzapfen, wollt ihr Bilder, Videos oder Musik generieren, wollt ihr Audio mit Whisper transkribieren, wollt ihr vielleicht sogar Modelle finetunen – das sind alles unterschiedliche Nutzungsszenarien. Ich weiß, dass das schwierig ist, aber ich versuche das jetzt trotzdem mal mit einer Empfehlung.

Fangen wir mal an mit lokalen KI-Modellen, die man mit LM Studio zum Beispiel anzapft, um so einen lokalen Chatbot hinzukriegen. Viele nennen diese Modelle ja Open-Source-Modelle, aber das ist mindestens irreführend – ich würde sogar sagen falsch. Wenn die wirklich Open Source wären, dann müssten da ja auch Informationen darüber drin sein, wie genau die trainiert wurden. Also eigentlich müsste es dann zumindest Zugriff auf die Trainingsdaten geben – und das ist so gut wie nie der Fall.

Deshalb ist es präziser, Open Weights zu sagen statt Open Source. Das heißt, dass man die Parameter des Modells runterladen und auf eigener Hardware laufen lassen kann. Also wenn wir hier von lokalen LLMs oder lokalen Modellen reden, dann sind das Open-Weights-Modelle. Aber „lokales Modell“ finde ich eigentlich am einfachsten, weil das aussagt: Kann ich auf eigener Hardware mitmachen, was ich will.

Hardware: Worauf muss man achten, wenn man KI-Modelle laufen lassen will?

Ja, also jedenfalls: Wenn ihr damit euer eigenes ChatGPT bauen wollt – was nehmt ihr dann für Hardware? Da würde ich jetzt erst mal ganz kurz diese Tabelle hier einblenden, die ich gerade zusammengestellt habe. Die ist nämlich dafür extrem hilfreich.

Beim Abzapfen von LLMs – die KI-Crowd nennt das ja Inferenz – ist wirklich zum allergrößten Teil die Speicher-Datentransferrate relevant. Das heißt: Habt ihr eine Grafikkarte mit schnellem Speicher und passt das Sprachmodell da komplett rein, dann läuft das schnell.

Hier, guck mal: Das ist Mistral Small 3.2, komplett in meiner RTX 4090-Grafikkarte – bäm, über 40 Token die Sekunde. Ja, GDDR6X-Speicher mit ungefähr einem Terabyte Datentransferrate pro Sekunde, das ist schnell. Wenn ich das gleiche Modell nur auf meiner CPU laufen lasse, die auch echt nicht langsam ist mit ihren 16 Kernen, die aber dafür nur DDR5‑5600‑Speicher zur Verfügung hat, mit nur 90 Gigabyte Datentransferrate, ja – dann kriege ich nur drei Token pro Sekunde. Ich bin selbst echt überrascht, wie das skaliert.

Denn 1000 Gigabyte sind ja ungefähr das Elffache von 90 Gigabyte, und 40 Token pro Sekunde sind das 13-Fache von drei Token. Natürlich funktioniert das in der Praxis nicht ganz exakt, weil da noch mehr Faktoren eine Rolle spielen. Aber grob gesagt, kann man das schon so sagen.

Das Problem ist halt nur: Wenn ich eine einzelne Grafikkarte haben will mit diesem schnellen Speicher im Preisbereich unter mehreren Zehntausend Euro, dann bekomme ich zurzeit nur die RTX 5090 mit 32 Gigabyte Speicher – zwar GDDR7, superschnell, aber eben nur 32 Gigabyte.

Das heißt: Wenn ich Sprachmodelle schnell abzapfen will, dann kann ich nur Sprachmodelle benutzen, die da reinpassen. Und zum Beispiel das echt richtig gute GPT‑OSS 120B von OpenAI– also mit 120 Milliarden Parametern – braucht 63 Gigabyte Speicher. Vielleicht einfach zwei 5090er kaufen? [Falschinformation, siehe Korrektur unten - ~~Nee, geht nicht, denn Nvidia unterstützt NVLink nicht mehr. Also die Technik zum Bündeln von mehreren Grafikkarten – das können nur Karten bis einschließlich der 3090er‑Generation.]~~

Und das ist auch der Grund, warum sich einige KI-Freaks Workstation-Mainboards kaufen und da dann zum Beispiel drei gebrauchte 3090er reintun. Die gibt’s auf dem Gebrauchtmarkt so ab 700 Euro das Stück. Ja, das ist aufwendig zu kühlen, aber das knallt ganz schön was weg in Sachen Token pro Sekunde – und unterstützt halt Sprachmodelle bis 72 Gigabyte Größe. (Die 3090 hat 24 Gigabyte pro Stück, also 3 × 24 = 72 Gigabyte.)

Solche Rigs schaffen mit GPT‑OSS 120B laut etlicher Quellen im Netz deutlich über 50 Token pro Sekunde, zum Teil noch viel mehr – also wirklich gute Werte. Wenn ihr jetzt die aktuellen News verfolgt und sagt: Hä, warum denn so viel Aufwand? Man kann inzwischen doch für ungefähr 4000 Euro eine Nvidia DGX Spark kaufen – die hat doch 128 Gigabyte schnellen Unified‑Speicher. Da wird ja gar nicht zwischen normalem RAM und schnellem Video‑RAM unterschieden, übrigens wie bei Apple auch. Und die ist ja extra für KI‑Workloads gemacht – die müsste doch super damit funktionieren, oder?

Ich habe das Teil zwar selbst noch nicht testen können, aber dafür viele Tests im Netz gesehen. Und da kommen die Leute mit dem GPT‑OSS 120B maximal auf 43 Token/Sekunde, zum Teil noch deutlich weniger. Ich habe euch mal ein paar Tests verlinkt – das ist also deutlich weniger als die selbstgebauten Kisten mit mehreren 3090ern.

Aber nochmal der deutliche Disclaimer: Die Benchmarks hier sind nicht von uns – also alles mit Vorsicht genießen. Was aber definitiv sicher ist: Die DGX Spark hat eine deutlich geringere Leistungsaufnahme als solche Rechner mit mehreren 3090ern.

Was ich vor allem krass finde: Rechner mit AMD Strix Halo, also Ryzen AI Max+ 395. Die gibt’s so ab 1800 Euro, und die schaffen ungefähr genauso viele Token/Sekunde wie eine DGX Spark – nur halt deutlich günstiger.

Ich habe ja noch meinen Framework‑Desktop mit AI Max Plus+ stehen, und damit habe ich in LM Studio ungefähr 36 Token/Sekunde mit GPT‑OSS 120B gemessen – zumindest, wenn ich manuell alles auf die GPU gemappt habe.

Ach so, ich muss hier mal kurz einschieben: Wir sprechen hier nur von den Decode‑Werten, also der reinen Ausgabe der LLMs. Beim sogenannten Prefill, in dem das LLM den Prompt und den Kontext liest und daraus den internen Speicher – also den KV‑Cache – baut, da ist Rechenkraft, also Compute, relevant. Und da ist die DGX Spark deutlich schneller als die AMD‑Konkurrenz. Das will ich der Vollständigkeit halber gerne noch sagen.

Aber für so ein normales LLM‑Anzapfen kommt man günstiger bei rum – zum Beispiel mit Apple‑Rechnern. Macs sind auch eine Alternative: Da gibt’s Modelle mit 120 Gigabyte Unified‑schnellem Speicher. Wird natürlich dann schnell teuer.

Ich habe GPT‑OSS 120B gerade mal auf dem MacBook Pro mit M3 Max laufen lassen – der ist über zweieinhalb Jahre alt und schafft aber 40 Token/Sekunde, also schon ungefähr in der Range wie die DGX Spark – auf dem Notebook.

Was ich bei meinem eigenen Rechner gemacht habe: Ich will ja auch Linux nutzen, und so habe ich mir für ungefähr 500 Euro zweimal 64 Gigabyte normalen DDR5‑Speicher gekauft und den da einfach reingeworfen – also in den Rechner mit meiner RTX 4090. Und darauf schaffe ich mit GPT‑OSS 120B ziemlich annehmbare 14 Token/Sekunde. Damit reiße ich jetzt keine Bäume aus, aber ich kriege halt ein 63‑Gigabyte‑großes Sprachmodell zum Laufen – auf einem Rechner mit nur 24 Gigabyte Grafikspeicher. Für alle, die es genau wissen wollen: Ich habe den GPU‑Offload auf 13 von 36 eingestellt.

Was ich euch auf jeden Fall generell als Empfehlung sagen kann: Checkt, welche Sprachmodelle ihr genau laufen lassen wollt. Wenn die klein sind, also sagen wir mal kleiner als 24 Gigabyte, dann reichen natürlich 24 Gigabyte schneller Grafikspeicher – und dann reicht auch z. B. eine 3090 oder 4090.

Also, wenn ihr KI machen wollt und ihr eine gebrauchte 3090 auftreiben könnt, dann seid ihr auf jeden Fall ziemlich gut bedient. Die Geschwindigkeitsvorteile der beiden nachfolgenden Generationen sind bei KI nicht so richtig groß.

Die ganzen Textsachen – also z. B. so ein lokaler Chatbot mit LM Studio – funktionieren aber auch gut mit AMD‑Grafikkarten. Da könntet ihr auch zuschlagen. Oder ihr nehmt halt einen Mac; die haben auch schnellen gemeinsamen Speicher, je nach Modell – seht ihr hier in der Tabelle nochmal.

Aber für andere KI‑Anwendungen als LLMs laufen zu lassen, z. B. mit LM Studio, also sowas wie Comfy UI zum Bilder‑ oder Video‑Generieren, da seid ihr vor allem mit Nvidia‑Grafikkarten am besten bedient, weil die halt CUDA können. Diese Programmierschnittstelle wird von vielen KI‑Programmen nach wie vor hauptsächlich genutzt. Immer mehr Programme wie eben LM Studio beherrschen aber auch MLX – das ist das Apple‑Pendant zu CUDA – oder halt ROCm, das ist die AMD‑Variante, aber eben: viele Programme nicht. Die können nur CUDA.

Das heißt: Wenn ihr viel experimentieren wollt mit unterschiedlichen Sachen, muss ich Nvidia empfehlen. Aber geht zum Beispiel auch mit gebrauchten Nvidia‑Karten – eben der 3090er‑Empfehlung.

Ganz kurz zwischengefragt: Interessiert euch, dass wir mal so ein Multi‑GPU‑System mit KI mit gebrauchten 3090ern aufbauen? Ist halt ziemlich viel Aufwand, aber wenn das Interesse bei euch groß genug ist, dann würden wir das schon machen – also, ich hätte Bock. Wenn’s keinen interessiert, natürlich nicht.

Software: Welche lokalen Sprachmodelle können was?

So, das war jetzt erst mal zur Hardware. Jetzt kommen die lokal laufenden Sprachmodelle. Was nimmt man da denn so? Sind die inzwischen so gut wie ChatGPT?

Lange war die Antwort nein – und ich meine wirklich deutlich, deutlich schlechter. Man kann auch sagen: unbrauchbar.

Hier mal so ein älteres Modell auf die Frage „Was ist das c’t‑Magazin?“
Antwort: „Der c’t‑Magazin ist ein Zeitschrift für alles, was heute im Thema ist.
Das c’t‑Magazin ist ein wichtiges Leitfadenspiel, das alles ausprobiert, um sich mit den Menschen in Beziehung zu setzen und das ganze Leben damit zu verbinden.“ Also einfach – man kann es nicht anders sagen – Kauderwelsch.

Was ich auch sehr schön finde, ist hier die Antwort auf diese Rechenaufgabe: „Viel“ und dann so … „Nee, vier.“
Aber das waren wirklich alte Modelle, die ersten.

Dann kam Anfang des Jahres DeepSeek aus China – und das war wirklich das erste lokal betreibbare LLM, das mit der US‑Konkurrenz in der Cloud mithalten konnte. Allerdings – und das war das Problem – die vollständige DeepSeek‑Variante braucht über 700 Gigabyte Speicher, möglichst extrem schnellen Speicher, also wie man es halt mit Profi‑Rechenzentrums‑GPUs hinkriegt für viele, viele Zehn‑ oder sogar Hunderttausend Euro.

Aber jetzt sind ja wieder ein paar Monate vergangen, und ich muss sagen: Ich bin erstaunt, wie gut inzwischen auch ganz kleine Modelle performen. Also Modelle, die so gut wie jeder Rechner oder sogar Smartphones laufen lassen können – vor allem beim Coding.

Ich habe ja gerade schon ein paarmal LM Studio erwähnt – das habe ich in diesem Video auch nur verwendet.
Das gibt es für Linux, Windows und macOS, und das ist aktuell meine Lieblingsplattform zum Anzapfen von Sprachmodellen.
Ich habe früher immer Ollama verwendet, aber ich mag LM Studio inzwischen lieber – einmal, weil man bei LM Studio viel einfacher die ganzen Parameter drumherum einstellen kann, also zum Beispiel, wie viel man auf die Grafikkarte auslagert, wie groß das Kontextfenster ist – also quasi das Kurzzeitgedächtnis – und weil Ollama mit so komischen Sachen wie Cloud‑Unterstützung und Accounts angefangen hat.
Und ja, bei lokaler KI geht es ja gerade darum, dass man sich eben nicht an Cloud‑Anbieter hängt. Ich will Ollama jetzt auch nicht schlechtreden. Wenn ihr das lieber benutzt, könnt ihr das natürlich gerne machen – also kein Ding.

Ich habe auf jeden Fall einfach LM Studio installiert, dann hier unter „Entdecken“ ein paar Sprachmodelle installiert und dann im Chat oben das gewünschte Modell ausgewählt – und dann einfach gepromptet: „Ich brauche eine Website, die die Uhrzeit in Hannover, New York und Tokio hübsch darstellt. Gib mir was, was ich einfach in einer HTML‑Datei copy‑pasten kann.“ Das Ganze auf Englisch, weil ich gerade bei kleineren Modellen nicht so sicher bin, welche Deutsch‑Fähigkeiten die so haben – und es soll ja fair und gerecht zugehen.

Ja, und so sah das Ergebnis bei den großen, teuren Cloud‑Sprachmodellen aus – also ChatGPT mit GPT‑5 Thinking (mit Abo), Gemini 2.5 Flash und Claude Sonnet 4.5. Und das hier ist von Qwen 3 4B 2507. Und jetzt mal kurz innehalten: Dieses Sprachmodell ist läppische 2,5 Gigabyte groß – das läuft also wirklich auf jeder Kartoffel – und es produziert meiner Meinung nach das visuell am besten gelungene Ergebnis.

Seht ihr, wie der Sternenhintergrund so ein bisschen animiert ist? Richtig nice! Okay, den Sternenhintergrund habe ich mit einem zweiten Prompt nachträglich hinzugefügt, aber das hat wunderbar funktioniert – was ja nicht immer der Fall ist. Allerdings habe ich dann gemerkt, dass die Uhrzeit nicht stimmt, aber das konnte ich im Quellcode dann selbst hinbiegen.

Ich finde auf jeden Fall Qwen 3 4B für die Größe wirklich richtig gut. Ist übrigens von Alibaba in China. Und das Ding läuft echt in einer beeindruckenden Geschwindigkeit, weil es so klein ist – weil es halt locker in meinen 24‑Gigabyte‑Grafikspeicher passt. Da kann man auch den Kontext, also das Kurzzeitgedächtnis, richtig hochziehen, und dann kann man da ganz gute Sachen mitmachen.

Andere lokale Open‑Weights‑Sprachmodelle haben mein Uhrzeit‑HTML übrigens auch ganz gut hinbekommen – das ist GPT‑OSS von OpenAI mit 20 Milliarden Parametern, das mit 120 Milliarden Parametern und Mistral Small 3.2 mit 24 Milliarden Parametern.

Wenn ihr gerade genau auf meine Liste mit den Sprachmodellen geguckt habt, dann habt ihr vielleicht gesehen, dass die Zahl der Parameter nicht mit der Gigabyte‑Angabe des Modells korreliert. Hier zum Beispiel: Mistral Small 3.2 hat 24 Milliarden Parameter (die Parameter seht ihr immer in dieser Spalte hier – also 24B steht da für „Billion“ = Milliarden). Das Modell ist aber über ein Gigabyte größer als Qwen 3 Coder 30B – also das mit 30 Milliarden Parametern. Ihr denkt euch vielleicht: Hä, wie kann das denn sein? Das hat mit der sogenannten Quantisierung zu tun.
Statt zum Beispiel jeden Parameter in 32‑Bit‑Gleitkommagenauigkeit zu speichern – was ja in unserem Fall 30 Milliarden × 32 Bit bedeutet – kann man das Ganze auch quantisieren, also vereinfacht gesagt runden: z. B. auf 8 oder sogar 4‑Bit‑Ganzzahlen.

Das hat viele Vorteile – neben weniger Speicherplatz natürlich auch höhere Geschwindigkeit. Aber wenn man zu aggressiv rundet, dann arbeitet das Sprachmodell schlechter. Da wird mit sogenannten K‑Quants gearbeitet, aber das müsst ihr in der Praxis gar nicht wissen.
Ihr müsst nur verstehen, dass es viele Modelle eben in unterschiedlichen Quantisierungsstufen gibt – ihr wisst, was diese Codes da bedeuten.

Guckt mal hier, zum Beispiel bei Qwen 3 Coder 30B: Wenn ihr da in LM Studio auf „Download Options“ klickt, seht ihr die vier Quantisierungsstufen: 3‑Bit, 4‑Bit, 6‑Bit, 8‑Bit. Wenn ihr einen Mac habt, seht ihr sogar noch mehr – nämlich die für MLX optimierten Versionen zusätzlich. Aber ihr sucht auf jeden Fall das aus, was am besten in euren GPU‑Speicher passt. Da zeigt euch LM Studio auch Icons an – also hier zum Beispiel „vollständiges GPU‑Offloading möglich“ oder eben nicht. Wenn es nicht möglich ist, dann wird’s langsam – geht aber auch.

Wenn ihr dann im Chatfenster das Modell auswählt, sollte LM Studio direkt automatisch den besten GPU‑Offload einstellen – also wie viel vom Sprachmodell in euren GPU‑Speicher geladen wird. Außerdem könnt ihr das Kontextfenster (oder wie LM Studio anzeigt: die Kontextlänge) einstellen. Das bedeutet, wie viele Tokens – ein Token ist ungefähr eine Silbe – das Sprachmodell im Kurzzeitgedächtnis halten kann.

Das ist wichtig, wenn ihr mit viel Code herumhantiert, aber auch für RAG – Retrieval Augmented Generation. Also das Generieren ergänzt durch Abrufen, z. B. Abrufen von Informationen. Das klingt jetzt kompliziert, ist aber in der Praxis total super und praktisch. Und es klappt inzwischen auch wirklich gut mit den aktuellen lokalen Modellen.

Ein Beispiel: Ihr habt ein unübersichtliches PDF und wollt da eine bestimmte Info draus haben, aber keine Lust, euch da durchzuquälen.
Dann werft ihr das einfach auf LM Studio. Ich habe hier mal das Programm einer Tagung, wo ich vor vielen Jahren mal einen Vortrag gehalten habe. Dann kann ich einfach schreiben: „Wann findet der Vortrag von Jan-Keno Janssen statt?“ – und dann kriege ich super schnell eine korrekte Antwort. Man kann aber natürlich auch aufwendigere Dinge tun. Zum Beispiel: „Guck dir mal die Vornamen aller Personen an, die da sprechen, und rechne mit ihnen das Geschlechterverhältnis aus.“ Ja, zack – funktioniert. Hätte manuell ewig gedauert.

Klar, das können ChatGPT & Co. in der Cloud auch – aber man will ja vielleicht PDFs analysieren, die man nicht unbedingt im Internet herumschicken will, nicht an OpenAI in die USA. Mit lokalen Modellen bleibt das eben alles lokal – und wenn es auf die Grafikkarte passt, geht’s richtig schnell.

Der Nachteil allerdings: Weil die Modelle eben lokal laufen, können die nicht out of the box im Netz was suchen.
Das geht mit MCP – Model Context Protocol. Darüber haben wir schon ein eigenes Video gemacht, das würde jetzt zu weit führen.

Es ist halt so, dass die kommerziellen Cloud‑LLMs wie ChatGPT, Claude und Gemini inzwischen standardmäßig selbst im Netz suchen.
Das machen unsere lokalen Modelle hier nicht. Deshalb geben die auch auf viele Fragen schlechte oder falsche Antworten.

Als ich zum Beispiel gefragt habe: „Was ist das c’t‑Magazin?“, kam bei einigen eine korrekte Antwort, z. B. bei Mistral Small 3.2 aus Frankreich – aber oft auch richtiger Schrott. Das schon ältere Llama 3.23B sagt zum Beispiel, dass „c’t“ „Cthulu Times" sei. Okay, ja … mhm.

Manchmal sieht die Antwort auf den ersten Blick okay aus, aber dann steht da auf einmal so was wie: „c’t gehört zur Famitsu Publishing Group.“
Okay … Also als lokale Wikipedia, wenn man gerade kein Netz hat, sollte man auf jeden Fall nicht diese kleinen Modelle verwenden. Aber zum Beispiel das GPT‑OSS 120B, von dem hier schon öfter die Rede war, produziert schon ganz gute Fakten.

Wenn ihr in LM Studio eure installierten Modelle anschaut, könnt ihr mit diesem Ordnersymbol nicht nur die Zahl der Parameter oder Quantisierung sehen, sondern auch Zusatz‑Icons: Der Hammer bedeutet z. B. Tool Use, also Werkzeugbenutzung. Das kann also mit MCP umgehen, z. B. Browser bedienen. (Wie gesagt – eigenes Video dazu.) Und es gibt auch das gelbe Auge: Das bedeutet Vision, also dass das Modell Bilder verstehen kann.

Da war ich echt überrascht, wie gut das klappt. Ich habe z. B. dem nur 12‑Milliarden‑Parameter‑großen Gemma 3 von Google dieses Thumbnail hier gegeben und gesagt: „Roaste den Typen da drauf mal.“ Und dann sagt Gemma 3 sinngemäß: „Schau dir diesen Mann an – er sieht aus wie ein Teddybär, der versucht, einen Gaming‑Stream zu moderieren. In diesem Bart könnte er locker drei Hamster unterbringen ...“ usw.

Also, man kann mit diesen Modellen auch sinnvollere Sachen machen – z. B. sie in Visual Studio Code einbinden, etwa mit der Software Continue oder Cline. Da muss man einfach in VS Code LM Studio als Provider auswählen und kann dann ein Modell da einladen – und das hilft einem beim Programmieren.

Wenn ihr bis jetzt durchgehalten habt, dann habt ihr vielleicht gemerkt, dass das ein riesiges Thema ist, und ich könnte da stundenlang drüber sprechen. Aber das war jetzt, glaube ich, schon fast zu viel Inhalt für ein Video. Ich sehe das mal als Versuch. Ich gucke, wie das so ankommt bei euch – und wenn ihr da mehr drüber wissen wollt, dann mache ich zu den einzelnen Themen noch einzelne Videos.
Also eben sowas wie: selbstgebauter KI‑Server mit mehreren gebrauchten RTX 3090ern, oder lokale LLMs in einen Code‑Editor einbauen, oder einen eigenen Agenten bauen, der lokal läuft und Webseiten bedienen kann, oder auch, wie man LLMs finetuned. Oder, oder, oder – da gibt’s so viele Themen. Sagt ihr mir einfach, was ihr sehen wollt – und dann machen wir das. Tschüss.

Korrekturen und Ergänzungen:

- Man bekommt eine RTX6000 Pro mit 96 GByte VRAM ab ca. 8000 Euro.

- Man kann sehr wohl mehrere Grafikkarten verwenden, wenn diese kein NVLink unterstützen (solange das Mainboard das zulässt). Seit einiger Zeit beherrschen LM Studio, Ollama usw. das Aufsplitten von KI-Modellen auf mehrere Grafikkarten(speicher), man benötigt also nicht mehr zwingend NVLink. Außerdem kann man nur zwei 3090er mit NVlink verbinden, nicht mehr. (Allerdings fehlen ohne NVLink die GPU-zu-GPU-p2p-Funktionen.) Interessant wäre ein Token/s-Vergleich zwischen 2x3090 (mit NVLink) und 2x4090 (ohne NVlink) -- sachdienliche Informationen gerne ins Forum.

c't 3003 ist der YouTube-Channel von c't. Die Videos auf c’t 3003 sind eigenständige Inhalte und unabhängig von den Artikeln im c’t Magazin. Die Redakteure Jan-Keno Janssen, Lukas Rumpler, Sahin Erengil und Pascal Schewe veröffentlichen jede Woche ein Video.

(jkj)

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2025-10-24T15:21:00.000Z

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Halbleiterbauelement von Nexperia im Chipgehäuse.

(Bild: Nexperia, Montage heise medien)

24.10.2025, 17:21 Uhr

Lesezeit: 8 Min.

c't Magazin

Von

Christof Windeck

Bei der niederländisch-chinesischen Chipfirma Nexperia drohen Lieferstopps, die deren direkte und indirekte Kunden in Probleme stürzen. Betroffen sind nicht bloß europäische Autofirmen wie VW. Denn Nexperia liefert gängige Standardkomponenten, die in sehr vielen Produkten stecken.

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2025-10-24T12:00:00.000Z

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Die Pixel Watch 4 ist nachhaltiger und bringt eine überraschende Besonderheit. Wir haben getestet, wie sie sich im Alltag bewährt.

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24.10.2025, 14:00 Uhr

Lesezeit: 10 Min.

c't Magazin

Von

Stefan Porteck

Gleich zu Beginn gebührt Google ein Lob: Die Pixel Watch nutzt auch in der vierten Generation denselben Mechanismus zur Arretierung der Armbänder wie ihre Vorgänger. Wer also von einem älteren Modell umsteigt, braucht nachgekaufte Armbänder nicht zu entsorgen, sondern kann sie auch an der Watch 4 weiterverwenden.

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2025-10-24T08:30:00.000Z

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Vernetzte Stellregler erleichtern es, Heizkörper auf Wohlfühltemperatur zu regeln und Verschwendung zu vermeiden. Wir zeigen, wie das auch wirklich klappt.

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(Bild: Berti Kolbow-Lehradt)

24.10.2025, 10:30 Uhr

Lesezeit: 15 Min.

c't Magazin

Von

Berti Kolbow-Lehradt

Jeder weiß, dass es keine gute Idee ist, die Heizung bei offenem Fenster volle Pulle bollern zu lassen. Das Problem ist, dass man stets daran denken muss, den Regler abzudrehen, wenn man lüftet oder das Haus verlässt. Und wer stellt mitten in der Nacht den heruntergefahrenen Radiator wieder rechtzeitig hoch, damit man morgens nicht in ein ausgekühltes Bad tappt?

Das alles übernehmen smarte Heizkörperthermostate: Mithilfe von Sensorik, Software und motorisierten Heizkörperthermostaten senken sie automatisch die Temperatur, wenn Wärme nicht benötigt wird, und feuern die Heizung rechtzeitig wieder an, wenn man Wohlfühltemperatur wünscht.

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Windows sichern mit c’t-WIMage 4: Tipps & Tricks zu unserem Backup-Skript

2025-10-24T08:00:00.000Z

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Unser Skript c’t-WIMage erstellt Kopien Ihrer Windows-Installationen, die Sie bei Bedarf auf quasi beliebiger Hardware wiederherstellen können.

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(Bild: Albert Hulm)

24.10.2025, 10:00 Uhr

Lesezeit: 12 Min.

c't Magazin

Von

Axel Vahldiek

Nach dem Erscheinen der komplett neu geschriebenen Version 4 unseres Backup-Skripts erreichten uns viele Fragen dazu: Gibt es Ausnahmelisten? Lassen sich Dateien aus einer Sicherung einzeln wiederherstellen? Warum wird der USB-Datenträger genau so eingerichtet und nicht anders? Was ist mit Windows on ARM? Lässt sich das Skript erweitern? Hier finden Sie die wichtigsten Antworten.

Unser Skript c’t-WIMage erzeugt mit wenigen Mausklicks Abbilder Ihrer Windows-Installationen. Die Images lassen sich auf quasi beliebiger Hardware wiederherstellen.

Erste und zweite Hilfe

Mir ist bei c’t-WIMage etwas unklar geblieben. Wo finde ich Hilfe?

Die erste Anlaufstelle ist stets die Projekt-Website ct.de/wimage. Dort finden Sie nicht nur das Skript selbst, sondern auch alle von c’t veröffentlichten Artikel dazu. Falls es etwas Neues zu berichten gibt (aktualisierte Version, neue Anleitung veröffentlicht, Bug gefunden …), lesen Sie es dort zuerst. Falls Ihnen der korrekte Link zur Projektseite gerade nicht einfällt, reicht es übrigens, kurzerhand mal das Setup- oder das Sicherungsskript aufzurufen. Die Begrüßungsdialoge enthalten den Link, Sie brauchen nur draufzuklicken.

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