Eine kommende AMD-APU auf Basis der Medusa-Point-Architektur mit 10 Kernen zeigt sich in einem Benchmark. Der Geekbench-Eintrag „AMD Plum-MDS1“ zeigt eine deutliche Leistungssteigerung gegenüber älteren Leaks und überholt sogar den Ryzen AI 9 HX 570.

Der kürzlich aufgetauchte Geekbench-Eintrag des Entwicklersamples „AMD Plum MDS1“ gibt einen Ausblick auf eine Zen-6-APU mit Medusa-Point-Architektur. Demnach hat der Prozessor laut Geekbench 10 Kerne respektive 20 Threads und einen Basistakt von 2,00 GHz. Zudem wird ein L3-Cache von 32 MB ausgewiesen, was dem Leaker HLX zufolge aber ein Fehler ist und dem Strix-Refresh vorbehalten bleibt.

Zen-6-APU zeigt sich auf Geekbench

Das AMD-Plum-MDS1-Entwicklersample trägt die Bezeichnung 100-000001713-33_N und erreicht im Single-Core-Test 3.174 Punkte sowie im Multi-Core-Test 15.092 Punkte. Diese Werte stammen aus der Windows-11-Version von Geekbench 6.6.0 mit aktiviertem AVX2-Befehlssatz. Im Vergleich zu früheren Geekbench-Einträgen ist eine deutliche Steigerung der Single- und Multi-Core-Werte zu verzeichnen.

Zur Erinnerung: Im März 2026 tauchte die Testplattform „AMD Plum MDS1“ bereits in Geekbench-Einträgen auf. Die Werte lagen bei rund 2.200 bis 2.300 Punkten (Single-Core) respektive 11.500 bis 13.000 Punkten (Multi-Core). Somit liegt die Steigerung beim Single-Core-Wert bei 38 bis 44 Prozent, während der Multi-Core-Wert um 16 bis 31 Prozent zulegt. Allerdings enthielten die älteren Benchmarks noch einige Unstimmigkeiten, was deren Aussagekraft entsprechend einschränkt.

AMD Plum MDS1 überholt andere APU

Auch im Hinblick auf andere APUs wie den Ryzen AI 9 HX 570 liegt das Entwicklersample „AMD Plum MDS 1“ beim Single-Core-Wert vorne. Während der Ryzen AI 9 HX 570 laut HLX einen Single-Core-Wert von ungefähr 3.000 Punkten erreicht, liegt das Testmuster im neu aufgetauchten Geekbench-Eintrag bei den bereits erwähnten 3.174 Punkten (Single-Core). Das entspricht einer Steigerung von rund 5,8 Prozent.

Demzufolge vermutet der Leaker HXL auf X einen Boosttakt des „AMD Plum MDS1“-Entwicklersamples von 4,5 bis 5,0 GHz, wenn ein AMD Ryzen AI 9 HX 570 mit 5,2 GHz Boosttakt zum Vergleich herangezogen wird. Zu beachten ist, dass es sich hierbei um inoffizielle Schätzungen handelt und keine Bestätigung von AMD zu diesem Entwicklersample vorliegt. Zudem können sich die Benchmark-Werte mit späteren Entwicklervarianten des AMD Plum MDS1 noch ändern.

Mit Robostral Navigate stellt Mistral sein erstes KI-Modell für die autonome Roboternavigation vor. Die Besonderheit: Das System soll sich ausschließlich mithilfe einer einzelnen RGB-Kamera, ohne zusätzliche Sensoren und mit natürlichen Sprachbefehlen selbstständig durch komplexe Umgebungen bewegen können.

Mit nur einem Auge besser

Laut Mistral wurde Robostral Navigate speziell für die autonome Navigation entwickelt und benötigt lediglich eine einzelne RGB-Kamera, um einen Roboter anhand sprachlicher Anweisungen selbstständig durch Innen- und Außenbereiche zu führen. Im Gegensatz zu vielen bisherigen Lösungen verzichtet das Unternehmen vollständig auf Tiefenkameras, LiDAR (Light Detection and Ranging) zur optischen Abstands- und Geschwindigkeitsmessung sowie weitere Mehrkamerasysteme und Sensoren. Dennoch soll das neue KI-Modell auf dem R2R-CE-Benchmark zur Navigation anhand natürlicher Sprachbefehle eine Erfolgsquote von 79,4 Prozent in bekannten sowie 76,6 Prozent in bislang unbekannten Testumgebungen erreichen.

Damit würde Robostral Navigate bisherige Systeme, die ebenfalls ausschließlich mit einer einzelnen Kamera arbeiten, in diesem Benchmark um nahezu zehn Prozentpunkte übertreffen. Selbst Lösungen mit Tiefensensoren und zusätzlichen Kameras sollen noch um 4,5 Prozentpunkte übertroffen werden. Das Modell kombiniert dabei eine zeigerbasierte Navigation mit Reinforcement Learning zur kontinuierlichen Verbesserung und soll damit laut Hersteller den Weg für eine einheitliche, verkörperte KI in der Robotik ebnen.

Das Modell basiert auf einer Architektur mit acht Milliarden Parametern und stellt eine vollständige Eigenentwicklung von Mistral dar. Grundlage ist laut Unternehmensangaben ein ebenfalls eigenes Vision-Language-Modell, das ursprünglich für Aufgaben wie Objekterkennung, Lokalisierung, Zählen und räumliche Zuordnung entwickelt wurde. Auf dieser Basis lernt das System während des Einsatzes kontinuierlich hinzu und entwickelt fortlaufend verfeinerte Navigationsstrategien. Über das Zeigerprinzip werden Bildkoordinaten innerhalb der aktuellen Kameraperspektive bestimmt, auf die sich der Roboter einschließlich der gewünschten Ausrichtung am Zielpunkt zubewegen soll.

Dadurch soll das System unempfindlicher gegenüber unterschiedlichen Kamerakalibrierungen sein und sich auch auf verschiedenen Robotertypen einsetzen lassen. Befindet sich das Ziel außerhalb des aktuellen Sichtfelds, wechselt das Modell automatisch auf Bewegungsanweisungen im lokalen Koordinatensystem, etwa in Form konkreter Richtungs- und Drehbefehle.

Durch hohe Optimierungen besonders effektiv

Auf Grundlage dieses Ansatzes entstand in einer vollständig simulierten Trainingsumgebung ein Datensatz mit rund 400.000 Navigationsverläufen aus etwa 6.000 unterschiedlichen Szenarien, eine Trainingsmethode auf Basis von Prefix-Caching reduzierte dabei den Rechenaufwand erheblich. Mithilfe einer baumbasierten Attention-Maskierung kann das System zudem komplette Navigationssequenzen in einem einzigen Trainingsdurchlauf verarbeiten. Nach Unternehmensangaben ließ sich dadurch die Anzahl der benötigten Trainings-Token um den Faktor 22 reduzieren, wodurch sich Trainingszeiten von mehreren Monaten auf nur noch wenige Tage verkürzen lassen.

Gleichzeitig wurde dem System mithilfe des unternehmenseigenen Algorithmus CISPO beigebracht, aus Fehlern zu lernen und diese eigenständig zu korrigieren. Dadurch sollen Roboter in die Lage versetzt werden, unbekannte Situationen zu bewältigen und neue Strategien für künftige Navigationen zu entwickeln. Laut Mistral stieg die Erfolgsquote allein durch diesen Trainingsschritt um weitere 3,2 Prozentpunkte.

Vielseitig einsetzbar

Robostral Navigate soll auf einer Vielzahl unterschiedlicher Robotersysteme eingesetzt werden können. Dazu zählen fahrende, laufende und sogar fliegende Plattformen. Laut Mistral soll sich das Modell auch in realen Umgebungen mit Personen und Hindernissen zurechtfinden, obwohl diese während des Trainings nicht Bestandteil der Simulation waren. Als mögliche Einsatzgebiete nennt das Unternehmen Büros, Wohngebäude, Industrieanlagen und Außenbereiche. Insbesondere Anwendungen in der Fertigung, der Logistik, bei Lieferdiensten sowie in der Hotellerie hebt der Hersteller dabei hervor.

Die für Monitorstandards zuständige VESA erweitert die DisplayHDR-Spezifikationen weiter nach oben. Für Profi-OLED-Displays der nächsten Generation wird das Siegel DisplayHDR True Black 1400 eingeführt. Das setzt eine punktuelle Helligkeit von 1.400 cd/m² sowie mindestens 700 cd/m² auf ganzer Bildfläche voraus.

Auf True Black 1000 folgt True Black 1400

Lange Zeit waren Flüssigkristallbildschirme (LCD) den OLED-Displays mit organischen Leuchtdioden in puncto Helligkeit überlegen. Doch die jüngere OLED-Technik holt in diesem Punkt immer weiter auf. Dem Trend trägt auch die VESA bei ihren HDR-Standards (DisplayHDR) Rechnung. Im Jahr 2019 wurde eigens für OLED-Displays sowie kommende MicroLED-Displays eine neue Klasse eingeführt: DisplayHDR True Black. Der Name ist an die viel geringeren Schwarzwerte angelehnt, die mit OLED und MicroLED erreichbar sind, da deren Subpixel keine dauerhaft leuchtende Hintergrundbeleuchtung besitzen und sich stattdessen komplett abschalten lassen.

Bei den DisplayHDR-Standards steht die Zahl im Namen für die mindestens erforderte Helligkeit für einen Bereich von 10 Prozent im Zentrum der Bildfläche. Als die Standards im Jahr 2017 für von PC-Monitore und Notebook-Displays mit LCD-Technik eingeführt wurden, reichten sie bereits von DisplayHDR 400 bis DisplayHDR 1000. Beim 2019 eingeführten DisplayHDR True Black für OLED-Displays gab es anfangs nur DisplayHDR True Black 400 und 500. Erst viel später kamen True Black 600 und True Black 1000 hinzu, während die LCD-Standards schon bei DisplayHDR 1400 angekommen waren.

Doch jetzt gibt es mit der Einführung von DisplayHDR True Black 1400 einen Gleichstand. Mindestens 1400 cd/m² in der Bildmitte und 700 cd/m² auf ganzer Fläche werden dafür verlangt. Der Schwarzwert darf wie bei allen True-Black-Standards 0,0005 cd/m² nicht überschreiten. Weitere Anforderungen sind der offiziellen Website zu entnehmen.

True Black 1400 startet im Notebook

Laut VESA ist die neue Stufe zur Zertifizierung von professionellen OLED-Displays der nächsten Generation gedacht, die im Bereich der HDR-Content-Erstellung eingesetzt werden. Die ersten Produkte mit DisplayHDR 1400 sollen im Rahmen der Messe „Bilibili World 2026“ gezeigt werden, die vom 10. Juli bis zum 12. Juli in Shanghai stattfindet.

Die klassischen Desktop-Monitore für Verbraucher sind gerade erst bei True Black 600 angekommen. Mit True Black 1000 sind bisher nur Notebook-Displays zertifiziert, die aufgrund der viel kleineren Fläche eine höhere Leuchtdichte schaffen.

Laut der öffentlichen VESA-Liste zu den zertifizierten Produkten, wird auch DisplayHDR 1400 im Notebook sein Debüt geben. Dort ist nämlich das 16″-Notebook Lenovo Yoga Pro 9 16IPH11 als bisher einziges Produkt aufgeführt. Das Tandem-OLED-Display löst mit 3.200 × 2.000 Pixeln auf und soll punktuell (für einen sehr kleinen Bereich) bis zu 1.600 cd/m² erreichen. Auf der CES war das Notebook noch mit DisplayHDR True Black 1000 angekündigt worden, was wohl allein daran lag, dass es den neuen Standard noch gar nicht gab.