Stellen Sie sich vor: Der Kaffee ist längst kalt, der Laptop steht auf dem Küchentisch, das WLAN ist aus, weil Sie wissen wollen, was das Gerät ganz allein kann. Der Fortschrittsbalken für ein einziges, harmloses Bild klebt bei 40 Prozent, der Lüfter dreht hoch. Genau diese Situation, KI ohne Cloud, hat die Stiftung Warentest jetzt systematisch geprüft.

Im ersten KI-Test der Stiftung Warentest erzielen offline die MacBooks Pro 16 und Air 15 sowie das Asus V16 im KI-Teil die Note „gut“; Windows-Laptops mit NPU kommen laut Stiftung Warentest auf „befriedigend“. Das steht in der frei zugänglichen Meldung auf test.de vom Montag, 5. Oktober. Die Stiftung hat darin erstmals ein Prüfprogramm für KI-Leistungen vorgestellt und 14 Notebooks damit konfrontiert.

Ich erzähle Ihnen jetzt, was in dieser Meldung steht, als säßen wir zusammen auf dem Sofa. Ohne eigenen Test, ohne eines dieser Geräte je in der Hand gehabt zu haben. Dafür mit dem Versuch, sauber auseinanderzuhalten, was die Stiftung Warentest sagt und was ich mir dazu denke. Das ist nämlich nicht dasselbe. Und gerade bei diesem Thema ist die Verwechslungsgefahr groß.

Stecker raus, WLAN aus: So prüft die Warentest-Methode

Zuerst die Methode, denn sie ist der eigentlich spannende Teil. Das Prüfteam installierte laut Stiftung Warentest lokale KI-Software direkt auf den Geräten und trennte die Laptops anschließend bewusst vom Internet. Damit liegt die komplette Rechenleistung beim Gerät selbst, ohne Online-Unterstützung. Meine Übersetzung: Stecker raus, WLAN aus — alles, was jetzt passiert, rechnet der Laptop selbst.

Warum ist das so wichtig? Weil „KI“ auf dem Laptop-Aufkleber zwei völlig verschiedene Dinge meinen kann. Entweder fragt das Gerät im Hintergrund einen Server im Rechenzentrum und zeigt Ihnen nur das Ergebnis. Dann sagt die Hardware wenig darüber aus, wie gut das Ganze funktioniert; ein altes Gerät mit stabiler Leitung wirkt dann fast genauso schlau wie ein neues. Oder die Rechnung läuft tatsächlich im Gerät. Erst dann wird die Frage interessant, ob die Hardware etwas taugt. Die Stiftung Warentest hat sich für den zweiten Fall entschieden, und ich finde das konsequent. Wer den Kabelstecker zieht, sieht, was im Gehäuse steckt.

Der Hintergrund, den die Stiftung selbst nennt: Werbeslogans wie „KI-gestützte Kreativität“ prägen derzeit die Vermarktung neuer Laptops. Die Stiftung Warentest wollte wissen, was tatsächlich dahintersteckt, und hat dafür ihr Prüfprogramm um spezielle KI-Tests erweitert. Das ist eine ziemlich schlichte Fragestellung. Gut so. Ein Werbeslogan lässt sich schließlich nicht installieren, ein Prüfprogramm schon.

Getestet wurden 14 Notebooks mit Bildschirmdiagonalen zwischen rund 15 und 16 Zoll. Die Marken laut Meldung: Acer, Apple, Asus, Dell, Framework, HP, Lenovo, Samsung und Schenker. Mehr Namen nennt die frei zugängliche Meldung nicht, und ich werde sie auch nicht erraten. Welches Modell welcher Marke wie abgeschnitten hat, bleibt über die vier Geräte hinaus, die der Text ausdrücklich beim Namen nennt, offen.

Eine Sache vorab, weil sie mir wichtig ist: Ich schreibe hier nach dem, was die Stiftung Warentest veröffentlicht hat, nicht nach eigenem Messgefühl. Wo ich etwas einordne, sage ich es dazu. Wo ich etwas nicht weiß, sage ich das ebenfalls — und es wird einige Stellen geben, an denen ich das sagen muss.

Bevor es um Noten geht, lohnt ein kurzer Blick auf eine Zahl, die man gern falsch zuordnet.

Gesamturteil ist nicht KI-Teil: 14 Laptops im Warentest

Im Gesamturteil sieht das Feld gut aus. Laut Stiftung Warentest erhält ein Laptop die Note „sehr gut“, elf weitere erhalten „gut“, zwei „befriedigend“. Die Meldung selbst nennt das Ergebnis „überwiegend positiv“. Das ist die Bewertung des Geräts als Ganzes, also über alle Prüfpunkte, die ein Laptop-Test eben hat.

Und jetzt kommt der Stolperstein. Dieses Gesamturteil ist nicht die KI-Note. Wer „14 Laptops, nur zwei gut“ liest, hat zwei verschiedene Urteile in einen Topf geworfen, und das wäre schlicht falsch. Die elf „guten“ Gesamturteile sind kein Hinweis darauf, dass elf Geräte beim lokalen Bildererzeugen glänzen. Die KI-Ergebnisse, über die die Meldung berichtet, sind ein eigener Prüfteil. Ich halte die beiden Zahlenwelten bewusst getrennt: erst die Gesamturteile, dann den KI-Teil.

Gesamturteil Stiftung Warentest (Anzahl Laptops, 14 getestet)

Welcher Laptop die Bestnote im Gesamturteil erhalten hat, verrät die frei zugängliche Meldung ausdrücklich nicht. Der vollständige Testbericht der Stiftung Warentest liefert diese Information laut Meldung, er liegt hinter der Bezahlschranke. Ich lasse das offen. Wer es wissen will, muss auf test.de nachschlagen; ich werde hier keinen Namen in den Raum stellen, nur weil er nach Bestnote klingt.

Warum ich so penibel bin? Weil Noten eine merkwürdige Eigenschaft haben: Sie wirken wie Messwerte, sind aber Urteile, in die Gewichtungen eingehen. Ein „gut“ im Gesamturteil sagt etwas anderes als ein „gut“ bei KI-Anwendungen. Das erste fasst viele Prüfpunkte zusammen. Das zweite beantwortet eine einzige Frage: Wie gut kann dieses Gerät lokal mit KI-Aufgaben umgehen?

Drei Aufgaben, kein Netz: Was die Laptops im Warentest leisten mussten

Die Aufgaben selbst sind schnell erzählt. Laut Stiftung Warentest mussten die Laptops im abgekoppelten Zustand Bilder erzeugen, Audiodateien in Text umwandeln und unterschiedlich lange Texte verfassen. Drei Aufgaben, drei sehr verschiedene Lastprofile. Mehr verrät die Meldung nicht, und ich vermeide es bewusst, hier Programmnamen oder Modellnamen einzusetzen. Welche Software die Stiftung genau verwendet hat, steht nicht in dem frei zugänglichen Text.

Gehen wir die drei Aufgaben kurz durch, mit Alltagsvergleichen. Das sind meine Erklärungen, keine Aussagen der Stiftung.

Bilder erzeugen: Das ist die Schwerlast. Stellen Sie sich einen Maler vor, der ein ganzes Bild auf einmal im Kopf halten und Schicht für Schicht verfeinern muss. Das braucht viel Arbeitsfläche und viele Handgriffe gleichzeitig.
Audio in Text umwandeln: Eher wie ein Schreibkraft-Diktat. Es gibt einen klaren Eingang, die Aufnahme, und einen klaren Ausgang, den Text. Die Arbeit ist gleichmäßig, aber nicht trivial.
Texte unterschiedlicher Länge verfassen: Kurze Antworten sind wie ein Zuruf, lange Texte wie ein Aufsatz. Die Länge entscheidet, wie lange das Gerät am Stück durchhalten muss.

Die Meldung nennt dazu zwei Beobachtungen, die ich schön konkret finde. Erstens: Die beiden MacBooks erstellten Bilder in unter 30 Sekunden, andere Geräte benötigten dafür mehrere Minuten. Zweitens: Texte entstanden bei allen Geräten deutlich schneller. Das ist die ganze Zeitangabe, die die Stiftung in der freien Meldung liefert. Genauere Sekundenwerte stehen dort nicht, und deshalb rechne ich auch nichts aus. „Unter 30 Sekunden“ gegen „mehrere Minuten“ ergibt kein sauberes „X-mal schneller“, weil beide Angaben Spannen sind und keine Messpunkte.

Aber die Richtung ist deutlich, und sie deckt sich mit meinem Küchentisch-Erlebnis, ohne dass ich daraus irgendeinen Beweis konstruieren will: Bilder sind die Disziplin, bei der man den Unterschied zwischen Geräten sieht. Texte sind die Disziplin, bei der fast alles hinreichend schnell ist. Wenn Sie also nur gelegentlich einen Absatz umformulieren lassen wollen, ist die Hardwarefrage deutlich entspannter, als wenn Sie regelmäßig Bilder erzeugen wollen. Das ist meine Folgerung aus der Beobachtung der Stiftung, nicht ihre Aussage.

Wer im KI-Teil „gut“ bekam, und wer nicht

Jetzt die Noten im KI-Teil, einzeln und mit Bezug. Laut Stiftung Warentest erzielen das MacBook Pro 16 Zoll und das MacBook Air 15 Zoll bei KI-Anwendungen die Note „gut“. Beide Apple-Geräte, so die Meldung, sind die beiden geprüften Apple-Modelle im Feld.

Dann die Windows-Seite. Alle Windows-Laptops mit eigenem KI-Prozessor, kurz NPU, kommen laut Meldung nur auf ein befriedigendes Ergebnis bei KI-Anwendungen. Das ist die zentrale Aussage, und sie widerspricht dem Bauchgefühl, das viele Werbeversprechen wecken: Gerade das Bauteil, das für KI gedacht ist, liefert hier nicht die beste Note.

Und dann die Ausnahme, die ich in keinem Titel unterschlagen möchte: das Asus V16. Es erreicht laut Stiftung Warentest ein gutes Ergebnis bei KI-Anwendungen, verfügt aber über keinen separaten KI-Prozessor, sondern über eine Grafikkarte mit zusätzlichem Grafikspeicher. Das ist die genaue Formulierung der Quelle, und ich rücke keinen Millimeter davon ab.

Im KI-Teil stehen damit drei Geräte mit „gut“ da: die beiden MacBooks und das Asus V16. Eine Unschärfe der Quelle gehört dazu: Der Vorspann der Meldung sagt, „nur Apple-Laptops“ meisterten KI-Aufgaben „gut bis sehr gut“, obwohl der Text selbst auch das Asus V16 mit „gut“ nennt. Als Note im KI-Teil nennt die Meldung für die MacBooks „gut“.

Ich finde diese Gemengelage reizvoll, weil sie sich nicht entlang der Marketing-Frontlinie sortiert. Die beiden MacBooks und das Asus V16 mit Grafikkarte mit zusätzlichem Grafikspeicher liegen im KI-Teil laut Meldung vor den Windows-Laptops mit eigenem KI-Prozessor. Warum das so sein könnte, dazu komme ich gleich mit meiner Lesart. Erst muss der Acer ran.

„AI“ im Namen, „ausreichend“ im KI-Teil: der Fall Acer

Das Acer Aspire 16 AI. Laut Stiftung Warentest schneidet es „trotz des Namenszusatzes ‚AI‘“ bei KI-Anwendungen nur ausreichend ab. Das ist der Satz, den vermutlich alle zitieren werden, und ich zitiere ihn auch, weil er die Pointe der Meldung ist: Der Name verspricht etwas, was die Note im KI-Teil nicht untermauert.

Aber bitte mit Augenmaß. „Ausreichend“ ist bestanden. Es ist die schwächste bestandene Note, ja, aber kein Scheitern, und ich halte nichts davon, ein Gerät kleinzuschreiben, nur weil sein Name hübsch auf einen Spott einlädt. Die Stiftung sagt „trotz des Namenszusatzes“, und mehr Häme braucht es nicht. Ob das Gerät im Gesamturteil gut dasteht, schlecht oder irgendwo dazwischen, steht nicht in der freien Meldung. Es kann in anderen Disziplinen ein wunderbarer Alltagslaptop sein; dazu sagt der frei zugängliche Text schlicht nichts.

Eine Unschärfe möchte ich offen benennen, weil ich sie nicht auflösen kann. Die Meldung ordnet das Acer mit einem „etwa“ unter die Windows-Laptops mit eigenem KI-Prozessor ein, nennt aber für diese Gruppe insgesamt „befriedigend“ und für das Acer „ausreichend“. Ob das Acer selbst einen KI-Prozessor hat, sagt der Text nicht ausdrücklich, und ich will hier nicht raten. Der Satz ist so, wie er dasteht, ein bisschen elastisch, und wer ihn auseinandernehmen will, muss den Testbericht lesen.

Was ich dagegen kann: den Satz als Kaufwarnung für Marketing-Begriffe lesen. Die Stiftung sagt es am Ende selbst. Wer gezielt nach einem Laptop mit starker KI-Leistung sucht, sollte nicht nur auf Begriffe wie „AI“ im Produktnamen achten, sondern genauer auf die technische Ausstattung schauen. Das ist der Rat, der von dieser Meldung hängen bleibt, und er gilt unabhängig von einer einzelnen Marke. Ein Aufkleber ist kein Prüfsiegel. Ich hätte gern ein Sparschwein, in das für jede „AI“-Plakette auf einer Verpackung eine Münze fällt, dann wäre es längst voll.

NPU gegen Grafikkarte: meine Lesart, ausdrücklich keine Warentest-Aussage

Warentest: Laptop rechnet offline ein Bild, das Netzwerkkabel liegt ausgesteckt daneben — Lokale KI ohne Internet (Symbolbild)

Jetzt wird es nerdig, und ich markiere es deutlich: Was folgt, ist meine Einordnung. Die Stiftung Warentest erklärt in der freien Meldung nicht, warum die Grafikkarte des Asus V16 bei KI-Anwendungen punktet und NPU-Geräte bei „befriedigend“ landen. Ich habe eine Vermutung, und sie ist eine Vermutung.

Meine Lesart: Eine NPU ist ein spezialisierter Rechenbaustein, der für effiziente, eher kleinere KI-Aufgaben gebaut wird. Denken Sie an einen sparsamen Lieferwagen, der in der Stadt perfekt ist: wenig Verbrauch, ordentlich Ladung, ideal für den Alltag. Bildgenerierung dagegen gleicht eher einer Baustelle, auf der viel Material gleichzeitig bewegt werden muss. Dafür braucht man einen Kipplaster, und der hat bei Laptops meist die Form einer Grafikkarte mit eigenem Speicher. Das würde erklären, warum bei der Bildaufgabe die Grafikleistung und der Grafikspeicher zählen. Es würde auch zu dem passen, was das Prüfteam zum Grafikchip rät, dazu gleich mehr.

Bei den MacBooks vermute ich etwas anderes, und ich sage es ehrlich: Ich kenne die Ursache nicht. Dass die beiden Apple-Geräte laut Meldung Bilder in unter 30 Sekunden erzeugten, zeigt, dass sie die Aufgabe flott bewältigen. Warum, erklärt die freie Meldung nicht. Welcher Chip in den getesteten MacBooks steckt, steht dort ebenfalls nicht, und ich will keinen nennen. Wer die Prozessor-Typen im Detail verstehen will, den verweist die Stiftung selbst auf den vollständigen Testbericht.

Was ich aus den Beobachtungen mitnehme, und das ist Meinung: „KI-Chip an Bord“ ist offenbar keine ausreichende Auskunft darüber, wie gut ein Gerät lokale KI-Aufgaben erledigt. Entscheidend scheint zu sein, was für die konkrete Aufgabe zur Verfügung steht. Das ist wie beim Umzug: Es nützt nichts, einen blitzblanken Kleinwagen zu besitzen, wenn die Couch auf die Ladefläche muss.

Und noch ein ehrlicher Hinweis in eigener Sache. Meine Lesart könnte durch den Testbericht widerlegt oder verfeinert werden. Falls das so ist, bin ich der Erste, der es zugibt. Spoiler: Es wäre nicht mein erster Irrtum bei einem Thema mit Chips drin.

16 GB Arbeitsspeicher und die zwei Laptops, die mit der CPU rechnen

Der konkrete Rat des Prüfteams, wörtlich zusammengefasst: Wer häufig lokale KI-Anwendungen nutzen möchte, sollte nach Einschätzung des Prüfteams auf mindestens 16 GB Arbeitsspeicher sowie einen leistungsstarken Grafikchip achten. Das ist die Liste, die Sie sich merken können, ohne sich zehn Datenblätter anzutun. Zwei Punkte. Arbeitsspeicher, mindestens 16 GB. Grafikchip, leistungsstark.

Warum Arbeitsspeicher? Meine Erklärung, wieder als Alltagsvergleich: Ein KI-Modell ist ein bisschen wie ein riesiger Aktenschrank, der beim Arbeiten aufgeklappt auf dem Tisch liegen muss. Ist der Tisch zu klein, passt der Schrank nicht darauf, oder das Gerät muss ständig Akten hin und her tragen. Das kostet Zeit. Die Stiftung sagt in der Meldung nur den Mindestwert und die Grafikchip-Empfehlung; die Tisch-Metapher ist meine.

Besonders interessant fand ich den Hinweis auf zwei Modelle aus dem Testfeld, bei denen weder ein separater Grafikspeicher noch ein eigener KI-Prozessor vorhanden ist. Dort übernimmt laut Stiftung Warentest die CPU den Großteil der Arbeit, was sich auch im Testergebnis bei den KI-Anwendungen bemerkbar macht. Die Meldung sagt nicht, welche zwei Modelle das sind, und sie nennt für diese beiden keine Einzelnoten. Ich werde sie also nicht erfinden. Was ich weiß: Wenn die CPU alles allein stemmen muss, ist sie ein Generalist, der plötzlich Spezialistenarbeit leisten soll. Das macht sich laut Stiftung auch im Testergebnis bei den KI-Anwendungen bemerkbar.

Der Hauptprozessor ist wie ein sehr fähiger Hausmeister: Er kann fast alles, aber wenn man ihn zum Ausmalen eines ganzen Treppenhauses abstellt, dauert es. Die Spezialisten mit eigenem Speicher sind die Malerkolonne. Auch das ist mein Bild, nicht das der Stiftung. Aber es hilft, wenn man im Elektronikmarkt vor einem Regal mit gleich aussehenden Geräten steht.

Wichtig finde ich auch, was die Meldung nicht sagt: Sie gibt keine Prozessor-Namen an und keine Rangliste der übrigen Geräte. Wie sich die Prozessor-Typen im Detail unterscheiden, erläutert laut Meldung der vollständige Testbericht. Wer also vor einer konkreten Kaufentscheidung steht, kommt um diesen Bericht nicht herum, und das ist völlig in Ordnung. Eine Zusammenfassung kann keinen Test ersetzen.

Was die Meldung sagt – und was hinter der Bezahlschranke bleibt

Zeit für eine kleine Inventur, damit Sie wissen, worauf Sie sich bei diesem Text verlassen können. Aus der freien Meldung der Stiftung Warentest stammen die folgenden Dinge: dass es das erste Prüfprogramm für KI-Leistungen ist, dass 14 Notebooks zwischen rund 15 und 16 Zoll getestet wurden, dass die Gesamturteile bei einem „sehr gut“, elf „gut“ und zwei „befriedigend“ liegen, dass die Geräte offline arbeiten mussten, dass es drei Aufgabentypen gab, dass die MacBooks Bilder in unter 30 Sekunden erzeugten und andere mehrere Minuten brauchten, dass Texte bei allen deutlich schneller entstanden, dass der Rat des Prüfteams 16 GB Arbeitsspeicher und einen leistungsstarken Grafikchip lautet. Und natürlich die Einzelnoten im KI-Teil, die ich oben aufgeführt habe.

Nicht in der freien Meldung stehen der Testsieger im Gesamturteil, die Noten der übrigen Geräte, die Preise, die genauen Prozessoren, Akkuwerte, die Namen der eingesetzten KI-Programme, die Sekundenwerte der langsameren Geräte und die Frage, welche beiden Modelle ohne Grafikspeicher und ohne KI-Prozessor auskommen. All das ist, soweit es überhaupt veröffentlicht ist, dem kostenpflichtigen Testbericht vorbehalten. Welches Gerät die Bestnote im Gesamturteil erhalten hat, steht dort. Hier nicht.

Ich könnte jetzt spekulieren. Es wäre leicht, aus den Schnipseln eine Rangliste zu basteln, und die Klickzahlen würden es mir danken. Aber das wäre genau die Art von Nerd-Gefasel, die ich selbst ärgerlich finde, wenn ich es bei anderen lese. Lieber ein ehrliches „Weiß ich nicht“ als ein elegantes „Wird schon stimmen“.

Einen kleinen Gedanken lasse ich Ihnen noch mit: Dass die Stiftung Warentest ein eigenes Prüfprogramm für KI-Leistungen aufbaut, wo bisher vor allem Werbeprospekte das Wort führten, halte ich für das eigentliche Ereignis. Laut Meldung hat die Stiftung erstmals ein solches Prüfprogramm entwickelt. In meinem Bild steht damit neben dem Slogan „KI-gestützte Kreativität“ eine eigene Messlatte. Dass diese Latte noch jung ist, sollte man im Hinterkopf behalten. Erstes Prüfprogramm heißt auch: Es wird sich weiterentwickeln.

Warum überhaupt offline? Mein Bastelprojekt-Argument

Man kann fragen, wer so etwas braucht. Wozu soll ein Laptop ohne Netz Bilder erzeugen, wenn doch fast immer eine Leitung da ist? Die Frage ist berechtigt. Meine Antworten sind persönlich gefärbt, also nehmen Sie sie als Meinung.

Erstens: Datenschutz. Was lokal bleibt, verlässt das Gerät nicht. Wir bei digital-magazin.de haben das am Beispiel eines Haushalts durchgespielt, in unserem Stück über die Familien-KI, die im Haus bleibt. Zweitens: Unabhängigkeit. Kein Konto, kein Abo, kein „Server ausgelastet“-Hinweis, wenn Sie gerade fünf Minuten Zeit haben. Drittens, und das ist der Nerd-Grund: Es ist ein wunderbares Bastelprojekt. Klingt einfach, ist es aber nicht, wie mein Aquarell im Regen bewiesen hat.

Wenn Sie lokale KI einfach einmal ausprobieren möchten, bevor Sie Geld ausgeben, gibt es einen niedrigschwelligen Weg. Wir haben LM Studio und Ollama für den ersten lokalen Chat gegenübergestellt. Wichtig: Das ist unser Ratgeber und hat mit der Software des Warentests nichts zu tun, denn welche Programme die Stiftung nutzte, nennt die Meldung nicht. Aber als Trockenübung, wie sich Ihr eigener Rechner schlägt, eignet er sich.

Eine Warnung aus Erfahrung: Wer das zum ersten Mal macht, unterschätzt gern den Lärm. Der Lüfter ist bei längerer Last kein stiller Mitbewohner. Auch das hat mit der Meldung nichts zu tun, nur mit dem Alltag eines Menschen, der abends neben seinem Laptop sitzt und sich fragt, ob er gerade ein kleines Flugzeug gestartet hat.

Und noch etwas zum Thema „offline“: Es gibt Aufgaben, bei denen das Netz sowieso mitläuft, und dann ist die Frage der lokalen Leistung zweitrangig. Wer überwiegend Cloud-Dienste nutzt, braucht keinen Kipplaster im Rucksack. Die Stiftung Warentest hat den Fall untersucht, in dem das Gerät allein arbeiten muss. Das ist ein bestimmter Anwendungsfall, kein universelles Urteil über alle Laptops und alle Arten, KI zu nutzen. Dieser Satz ist mir wichtig, weil er verhindert, dass aus einer sauberen Meldung eine Schlagzeile wird, die sie nicht hergibt.

Kaufrat für den Laptop: Datenblatt lesen statt Aufkleber glauben

Und jetzt in ganzen Sätzen, was ich aus der Meldung für Käuferinnen und Käufer ziehe. Teils ist es der Rat des Prüfteams, teils meine Ergänzung, und ich trenne beides.

Der Rat des Prüfteams: Wer häufig lokale KI-Anwendungen nutzen möchte, sollte auf mindestens 16 GB Arbeitsspeicher und einen leistungsstarken Grafikchip achten. Und man sollte nicht nur auf Marketing-Begriffe wie „AI“ im Produktnamen schauen, sondern auf die technische Ausstattung. Das steht so in der Meldung.

Meine Ergänzung: Prüfen Sie, ob das Gerät einen separaten Grafikspeicher hat, denn das Asus V16 zeigt laut Stiftung Warentest, dass eine Grafikkarte mit zusätzlichem Grafikspeicher bei KI-Anwendungen ein „gut“ liefern kann, auch ohne separaten KI-Prozessor. Lesen Sie außerdem im Zweifel den vollständigen Testbericht, bevor Sie Geld ausgeben, denn dort steht, was ich hier mit Absicht nicht weiß: wer im Gesamturteil vorn liegt und wie sich die Prozessor-Typen unterscheiden. Und seien Sie misstrauisch gegenüber jedem Aufkleber, der mehr verspricht als das Datenblatt hält. Das gilt übrigens nicht nur für Laptops.

Wer sich grundsätzlicher sortieren will, findet in unserer Kaufberatung KI-Notebook kaufen: drei Fragen einen Fragenkatalog, den Sie vor dem Regal im Markt durchgehen können. Wir bei digital-magazin.de haben ihn bewusst ohne Herstellerbrille geschrieben.

Noch ein Gedanke zum Abschluss des Kapitels, und er gilt auch für mich: Entscheiden Sie zuerst, was Sie wirklich tun wollen. Bilder lokal erzeugen? Gesprochenes in Text verwandeln? Oder doch nur gelegentlich einen Absatz glätten? Die Meldung zeigt, dass Texte bei allen Geräten deutlich schneller entstehen, während Bilder die Geräte auseinandersortieren. Wer sich ehrlich beantwortet, welche der drei Aufgaben wirklich nötig ist, spart sich womöglich den teuersten Kandidaten. Oder gönnt sich ihn bewusst, was ja auch ein legitimer Nerd-Grund ist.

Und jetzt Sie: Haben Sie schon einmal versucht, auf dem eigenen Laptop mit gezogenem Netzwerkkabel KI zu rechnen? Wie lang war Ihr Fortschrittsbalken? Schreiben Sie mir, ich sammle Küchentisch-Geschichten.

Fußnote: Ein anderer Wettbewerb

Zum Schluss ein getrennter Kasten, weil er sonst für Verwirrung sorgt. Am Mittwoch, 7. Oktober, hat Microsoft im Windows Experience Blog für Windows-PCs mit NVIDIA RTX Spark geworben. Sinngemäß übersetzt: Im Vergleich zu einem MacBook Pro 16 Zoll mit M5 Pro sehe man bis zu 2,1-mal schnellere Time to First Token, also kürzere Wartezeit, bis das Modell das erste Stück Text liefert.

Das ist eine Herstellerangabe. Laut Fußnote [6] stammt sie aus von Microsoft beauftragten Tests vom September, in denen eine Auswahl von Vorserien-Windows-PCs mit RTX Spark und ein Vorserien-Surface-Laptop-Ultra, jeweils mit 64 GB, gegen ein MacBook Pro 16 Zoll mit M5 Pro und 64 GB antraten, gemessen in llama.cpp mit dem Modell Qwen3.5 27B. Die weiteren Faktoren im Blog, 4,3-mal bei Bildern und 6,2-mal bei Video, stützt Microsoft laut Fußnoten [7] und [8] auf NVIDIA-Tests. Laut Microsoft werden diese RTX-Spark-PCs ab dem 16. Oktober ausgeliefert.

Wir bei digital-magazin.de haben die Microsoft-Fußnoten am Donnerstag, 8. Oktober, bereits zerlegt, nachzulesen in unserem Stück zum Surface Laptop Ultra und seinen Fußnoten. Ich wiederhole das hier nicht.

Entscheidend ist die Abgrenzung: Das ist kein Widerspruch zum Warentest. Das ist ein anderer Wettbewerb. Andere Geräteklasse, Vorserienmodelle, eine andere Aufgabe, ein vom Hersteller beauftragter Aufbau. Ob das MacBook Pro im Warentest-Feld überhaupt einen M5 Pro hat, weiß ich nicht, die Meldung nennt es nicht. Eine Verbindung zwischen den Microsoft-Faktoren und den Noten der Stiftung gibt es nicht, und ich ziehe keine.