Künstliche Intelligenz
OPNsense 25.1.11: Letztes Maintenance-Release vor Version 25.7
Die auf FreeBSD basierende Router- und Firewall-Distribution OPNsense liefert das letzte Update für den 25.1-Zweig aus. Parallel dazu gibt es einen RC2 für Version 25.7. OPNsense, ursprünglich ein Fork von pfSense, hat mittlerweile eine fast komplett eigenständige Codebasis und feierte kürzlich das zehnjährige Bestehen. OPNsense 25.1 „Ultimate Unicorn“ bekommt mit Patchlevel 11 sein elftes und letztes Update.
Laut den Entwicklern enthält OPNsense 25.1.11 eine Reihe der „latest FreeBSD SA/EN patches“. Gemeint sind damit die FreeBSD Security Advisories (SA, Sicherheitslücken) und die FreeBSD Errata Notices (EN, Softwarefehler). Damit ist OPNsense sicherheitstechnisch und in Bezug auf Bugs auf dem Stand der FreeBSD-14.2-Basis. Erst mit dem kommenden OPNsense 25.7.x wird der Wechsel auf das aktuelle FreeBSD 14.3 stattfinden.
Viele Fixes inklusive behobenem OpenZFS-Bug
Weitere Fixes betreffen beispielsweise die Übergabe von Parametern an cron(8)-Jobs, diverse dnsmasq(8)-Bugs sowie ein Problem bei openvpn(8). Die Plug-ins für universellen TLS/SSL-Tunnel-Service (os-stunnel) und Zabbix (Monitoring) wurden verbessert. Auch OpenZFS, dessen Entwicklung seit der Zusammenführung mit GNU/Linux nun viel schneller weiterentwickelt wird, benötigt seitdem auch häufig Bugfixes – in diesem Fall, um Korruptionen in ZFS-Replikationsströmen von verschlüsselten Datensätzen zu verhindern.
Außerhalb des FreeBSD-Basissystems, also in den Ports, sind auch viele Fehlerverbesserungen eingeflossen: libxml, nss, PHP, sqlite sowie ein Angriff zur Ausweitung der lokalen Rechte bei sudo(8) und einer Sicherheitslücke bei OpenSSL. OPNsense bot anfangs (Version 15.7) die Möglichkeit, zwischen OpenSSL und dem auf Sicherheit optimierten OpenBSD-Projekt LibreSSL zu wählen. Mit OPNsense 23.1 haben die Entwickler LibreSSL aus ihrem Produkt entfernt.
Cloud-Metriken mit kleinem Stolperstein in libuuid(3)
Ein nicht komplett gelöstes Problem von OPNsense 25.1.11 scheint es bei leicht veralteten Versionen von libuuid(3) zu geben, das ein Teil des e2fsprogs-Paketes ist. OPNsense benötigt das nicht etwa, um ext2/3/4-Dateisysteme zu managen, sondern UUIDs zu generieren, beispielsweise für HTTP-Cookies. Die wiederum benötigt das weitverbreitete und cloudbasierte Netdata.
Über Netdata werden sekundengenau sämtliche Telemetriedaten der OPNsense-Firwall gesammelt, in die Cloud gesendet und können dort recht hübsch angezeigt werden. Sollten sich Netdata nicht installieren lassen, empfehlen die OPNsense-Entwickler eventuelle zusätzliche Repositories zu deaktivieren und das Update erneut zu starten.
Kommt die Tage: Das neue OPNsense 25.7
Das kommende OPNsense 25.7 wird noch im Juli erscheinen. Es bringt ein Upgrade der FreeBSD-Basis von Version 14.2 auf das aktuelle 14.3 samt aller Verbesserungen und Bugfixes, von denen allerdings viele schon in die Vorgängerversion eingeflossen sind. Wer den gerade veröffentlichten Release Candidate 2 (OPNsense 25.7-RC2) bereits ausprobieren möchte, muss zuerst den RC1 installieren, da RC2 nur als Online-Update zur Verfügung steht. In der Ankündigung ganz unten sind wichtige Informationen zu einer eventuell anstehenden Migration von 25.1 auf 25.7 aufgeführt, die beispielsweise Backups auf Google Drive, OpenVPN oder IPsec betreffen.
Die Versionsnummern von OPNsense folgen einem klaren Muster. Die freie OPNsense „Basis-Edition“ wird in der Regel zweimal jährlich im Januar und im Juli veröffentlicht. Die Versionsnummer ergibt sich aus dem Jahr und dem Monat sowie einem Patchlevel. OPNsense 25.1.11 wurde also erstmals im Januar freigegeben und hat bislang 11 Maintenance-Updates erhalten. Version 25.7.1 wird also noch diesen Monat erscheinen. Die kommerzielle „Business-Edition“ mit zusätzlichen Plug-ins für Enterprise-Kunden erscheint jeweils drei Monate später und erhält keine Update-Kennzeichnung: Aus dem kommenden freien OPNsense 25.7.x wird im Oktober die kommerzielle Version 25.10 mit dann gleicher Software-Basis.
Zusätzliche Infos und Verfügbarkeit
OPNsense ist eine Open Source Firewall Distribution, die auf dem FreeBSD Betriebssystem und dessen aus OpenBSD entliehenem Paketfilter pf(8) basiert und unter der wirklich freien „2-clause BSD License“ steht. OPNsense bietet neben den Grundfunktionen eines Router und einer Firewall auch eine Reihe von Plug-ins an, die einfach über das WebUI nachinstalliert werden können. Die meisten Plug-ins sind freie und kostenlose Community-Plug-ins, die kommerzielle Version bietet auch Plug-ins wie ein zentrales Management (OPNCentral), eine Web Application Firewall (OPNWAF) oder eine GeoIP-Datenbank. Eine 3-Jahres-Lizenz gibt es ab 399 Euro in dem Web-Shop, auf dem auch Hardware-Appliances angeboten werden.
(axk)
Künstliche Intelligenz
Ridesharing: Moia zieht sich aus Hannover zurück
Der Ridesharing-Anbieter Moia stellt kurzfristig seinen Dienst in Hannover ein. Schon am Freitag fahren keine Sammeltaxis mehr durch die niedersächsische Landeshauptstadt. Das Unternehmen will sich künftig auf seine Aktivitäten in Hamburg konzentrieren. „Vor diesem Hintergrund wird Moia keine neue Konzession für den Service in Hannover beantragen“, sagte ein Sprecher.
Strategische Neuausrichtung
Der Rückzug aus Hannover sei Teil der strategischen Neuausrichtung des Anbieters, hieß es weiter. Statt selbst Sammeltaxis zu betreiben, wolle Moia zu einem Technologie- und Systemanbieter für autonome Mobilitätslösungen werden. Moia wolle Mobilitätsanbietern „sichere und schlüsselfertige Gesamtlösungen“ für autonome Mobilitätsangebote liefern.
Das Testfeld dafür ist Hamburg. Moias Angebot in der Elbmetropole bleibe von dem Aus in Hannover unberührt, versichert das Unternehmen. „Dort wird die Entwicklung und Erprobung des Mobilitätsangebotes mit Endkunden zukünftig konzentriert“, sagte der Sprecher.
Moia, das zum Volkswagen-Konzern gehört, hatte 2017 in Hannover mit ersten Tests begonnen und im Sommer 2018 dann den Regelbetrieb aufgenommen, 2019 folgte Hamburg. In Berlin erhielt das Unternehmen keine Lizenz, weil zum damaligen Zeitpunkt bereits zwei Ridesharing-Dienste in der Hauptstadt operierten.
Autonom in Hamburg
Während in Hannover zunächst VW-Transporter mit Verbrennungsmotor mehrere Fahrgäste entlang locker definierter Routen transportierten, waren in Hamburg ab 2019 elektrische Fahrzeuge im Einsatz. Auch in Hannover war die Flotte zuletzt vollständig elektrisch. In Hamburg experimentiert Moia inzwischen mit autonomen Shuttles auf Basis des elektrischen VW ID.Buzz.
In Hannover sind laut einem Bericht der Hannoverschen Allgemeinen Zeitung noch zehn Mitarbeiter von der Einstellung des Dienstes betroffen. Das Aus habe sich bereits Ende 2024 abgezeichnet, als Moia die Zahl der Mitarbeiter und Fahrzeuge reduziert hatte.
(vbr)
Künstliche Intelligenz
Midea Silent Cool 26 Pro Test: Mobile Klimaanlage, die der Fernbedienung folgt
Die mobile Klimaanlage Midea Silent Cool 26 Pro kühlt mit 2,6 kW und hat eine Fernbedienung mit eingebautem Thermostat. Warum das so ist, zeigen wir im Test.
Die Midea Silent Cool 26 Pro ist mit einer Kühlleistung von 2,6 kW und dem Kühlmittel R290 ausgestattet, um in den heißen Sommermonaten für ideal temperierte Zimmer zu sorgen. Mit dem Follow-Me-Modus verwandelt sie die mitgelieferte Fernbedienung in ein Thermostat, um so die Temperatur zu messen. Welchen Vorteil das hat und ob sie ihrem Namen gerecht wird und tatsächlich leise kühlt, zeigen wir im Test.
Ausstattung & Bedienung
Die Midea Silent Cool 26 Pro kommt mit Fernbedienung, den dazugehörigen Batterien, zwei ausführlichen Betriebsanleitungen für Klimaanlage und Fernbedienung, einem Schiebefenster-Kit sowie Geräteadapter und Fensterschieber-Adapter für den Schlauch. Für die Wandmontage sind zudem zwei Wand-Abluftadapter samt Schrauben enthalten. Ebenfalls im Lieferumfang enthalten ist ein Ablaufschlauch, um das gesammelte Kondensat in der Klimaanlage zu entleeren. Soll der Schlauch aus einem Flügelfenster hängen, muss man eine Abdichtung dafür separat kaufen – sofern man das Fenster abdichten möchte.
Neben der regulären Kühlung per Kühlmittel R290 hat die Silent Cool 26 Pro eine Ventilator-Funktion und einen Entfeuchtungs-Modus. Bedienbar ist die Klimaanlage entweder über das Bedienfeld am Gerät selbst oder über die mitgelieferte Fernbedienung.
Das Gebläse arbeitet in drei verschiedenen Stärken, Low, Medium und High, zwischen denen man nach Bedarf hin und her wechselt. Im Auto-Modus passt die Silent Cool 26 Pro das Gebläse automatisch in Abhängigkeit der gemessenen Raumtemperatur an und arbeitet zumindest auf dem Papier energiesparender. Schaltet man die Swing-Funktion hinzu, bewegt sich der Deckel der Klimaanlage nach hinten und vorn, um die kühle Luft mehr im Raum zu verteilen, als sie nur in eine Richtung zu blasen. Per Timer-Funktion stellt man zudem wahlweise die Betriebsdauer der Klimaanlage ein. Praktisch ist auch die Shortcut-Taste auf der Fernbedienung. Mit ihr speichert man die derzeit ausgewählten Einstellungen bezüglich Temperatur, Kühlmodus etc. ab und ruft sie – ebenfalls über die Taste – wieder auf. Im Auto-Modus messen wir mithilfe einer Smartphone-App im Schnitt 54 dB am Gerät und rund 43 dB in zwei Metern Entfernung. Da während des Betriebs keine enorm störenden Geräusche wie Knarzen oder Röhren zu hören sind, ist die Geräuschkulisse am Tag für uns jedoch gut aushaltbar.
Der Sleep-Modus gehört fast schon zum guten Ton unter den mobilen Klimageräten, und bei der Silent Cool 26 Pro von Midea darf er dementsprechend nicht fehlen. Die Klimaanlage erhöht die eingestellte Temperatur nach einer halben Stunde um einen Grad und wiederholt den Prozess dann 30 Minuten später noch einmal. Diese nun erreichte Temperatur hält das Gerät dann sieben Stunden, woraufhin es den Sleep-Modus verlässt und in den normalen Betrieb übergeht. Leider ist die Schlaf-Funktion auch hier mehr Zierwerk, da das Klimagerät – zumindest unserem Befinden nach – immer noch zu laut ist für den nächtlichen Einsatz. Am Gerät messen wir im Schnitt 49,4 dB und in zwei Metern Entfernung 42,2 dB.
Besonders spannend ist die Follow-Me-Funktion, die man nur via der Fernbedienung aktivieren kann. In diesem Modus nutzt die Silent Cool 26 Pro das in der Fernbedienung verbaute Thermostat, um die Temperatur im Raum zu prüfen, anstatt die Temperatur unmittelbar um das Klimagerät herum zu messen. Das ist vor allem dann praktisch, wenn man am anderen Ende des Raums sitzt, wo die Temperatur noch höher ist.
Design
Die 78 x 45,5 x 38 cm große Midea Silent Cool 26 Pro wiegt 31,1 kg und kommt im weißen Plastik-Gehäuse mit grauer Konsole nach Hause. Selbigem Farbschema folgt auch die Fernbedienung. Diese ist wertig verarbeitet und fühlt sich robust an. Auch das Gehäuse des Klimageräts selbst macht einen grundsoliden Eindruck.
Midea Silent Cool 26 Pro – Bilder
An den Seiten des Klimageräts befinden sich Griffe, um sie bei Bedarf anheben zu können oder dank der Rollen durch die Wohnung zu schieben. Der Abluftschlauch misst, wenn er auseinandergezogen ist, 1,50 m. Auf der Rückseite des Geräts befinden sich zudem zwei Schraubverschlüsse, über die man das angesammelte Kondensat abführt.
Ersteinsatz
Bei unserem Ersteinsatz stellen wir erfreut fest, dass man den Schlauch nicht wie bei anderen Klimageräten in die Plastikhalterung reinschraubt, sondern mit einem Verbindungsstück am Gerät selbst anbringt. Das Verbindungsstück wird dabei über ein Ende des Schlauchs gestülpt und klickt fest. Der so verbundene Schlauch hakt dann über die Verbindung am Klimagerät selbst ein, wodurch sich dieser deutlich schneller und einfacher anbringen und wieder entfernen lässt. Bei anderen Klimaanlagen stellte sich das Reinschrauben des Schlauchs in der Vergangenheit als nerviges Unterfangen heraus, da dieser sich häufig nicht in die Fassung einfügen wollte und immer wieder herausfiel.
Mit angebrachtem Schlauch ist die Midea Silent Cool 26 Pro auch sofort bereit für den Einsatz. Bei den ersten Einsätzen nach dem Auspacken macht sich ein merklicher Plastikgeruch im Raum breit, der nach und nach aber verfliegt.
Dank der mitgelieferten Betriebsanleitungen für Klimaanlage und Fernbedienung ist der Umgang mit der Anlage und der Peripherie schnell verinnerlicht.
Kurz nach dem Ausschalten gibt die Silent Cool 26 Pro ein relativ lautes Knattern von sich, was uns beim ersten Mal ordentlich erschreckt hat.
Kühlleistung und Energieverbrauch
Hinweis: Wie gut die Klimaanlage am Zielort kühlt, ist von vielen Faktoren abhängig. Dazu zählt die Isolierung des Raums, die Größe des Raums, die derzeitige Außentemperatur und ob dem Raum zusätzlich (kühlere) Luft hinzugeführt wird. Die von uns beobachtete Leistung ist eine Momentaufnahme unter stark individuellen Bedingungen und ist nicht mit einer genormten Labormessung gleichzusetzen.
Wir setzen die Midea Silent Cool 26 Pro bei geschlossener Tür und ohne Hinzuführen kühlerer Luft in einem 20 m² großen Raum mit einer Deckenhöhe von 2,42 m ein. Im Raum läuft neben der Klimaanlage noch ein Desktop-PC, der zusätzlich Wärme generiert. Der Abluftschlauch hängt aus einem Flügelfenster mit Stoffabdichtung. Die Klimaanlage hat eine Kühlleistung von 2,6 kW oder 9000 BTU/h, mit der sie den Raum von 25,5 Grad auf 23,5 Grad in gut zwei Stunden herunterkühlt. Die gemessene Außentemperatur liegt währenddessen bei ungefähr 26,5 Grad und die eingestellte zu erreichende Zieltemperatur der Klimaanlage ist 22 Grad mit deaktivierter Swing-Funktion. Unter diesen Bedingungen hält sie die 23,5 Grad nach dem Abkühlen im Zimmer problemlos.
Was die Leistung angeht, fährt sie im Auto-Modus mit 685 Watt an, erreicht eine Spitze von 841 Watt, pendelt sich schlussendlich aber bei 805 Watt ein. Ist sie ausgeschaltet und im Standby-Modus, hat sie eine Leistung von 0,35 Watt.
Preis
Die Midea Silent Cool 26 Pro kostet derzeit 470 Euro und reiht sich damit preislich mehr oder weniger im Mittelfeld ein.
Fazit
Die Midea Silent Cool 26 Pro überzeugt bereits direkt nach dem Auspacken mit ihrem sinnvollen Design, wodurch sich der Aufbau als reibungslos und unkompliziert gestaltet. Sie wird ihrem Namen zwar in puncto Lautstärke nicht gerecht, eine gute Verarbeitung in Kombination mit einer durchaus guten Kühlleistung macht die Silent Cool 26 Pro trotzdem zur kompetenten Klimaanlage. Während sie optisch nicht wirklich etwas hermacht, sind es Features wie der Follow-Me-Modus oder die Shortcut-Taste, die eine nützliche Ergänzung zu den sonst zum Standard gehörenden Funktionen darstellen.
Einzig der Sleep-Mode schmälert den Gesamteindruck, da er wie auch bei diversen anderen Klimageräten mit um die 50 dB viel zu laut ist und somit mehr Marketing-Geblubber als tatsächlich nützliche Funktion darstellt.
Künstliche Intelligenz
KI-Update Deep-Dive: Der wahre Preis einer KI-Anfrage
Der Energiehunger von KI auf dem Prüfstand
Jede Anfrage an einen KI-Chatbot wie ChatGPT verbraucht Energie, oft deutlich mehr als eine herkömmliche Suchanfrage. Wie hoch dieser Verbrauch jedoch für eine konkrete Aufgabe ist, war bisher ein weitgehend unerforschtes Feld. Maximilian Dauner, Doktorand an der Technischen Universität München, hat sich in einer Studie mit genau diesem Thema auseinandergesetzt und den Energieverbrauch von generativer KI untersucht.
14 Large Language Models hat Dauner untersucht. Large Language Models, kurz LLMs, sind die Basistechnologie hinter bekannten KI-Werkzeugen. Getestet wurden nur Modelle, die frei verfügbar sind und auf dem lokalen Server der Universität Platz finden.
Den Modellen, etwa Llama von Meta und Qwen von Alibaba, wurden 500 identische Fragen aus fünf verschiedenen Themengebieten gestellt, darunter Mathematik, Philosophie und Weltgeschichte, um eine breite Vergleichbarkeit zu gewährleisten. „Die Verbrauchswerte konnten wir dann wirklich lokal messen und eben auch benutzen“, sagt der Doktorand.
Größe und Denkprozesse als Hauptfaktoren
Die Untersuchung zeigte, dass vor allem zwei Faktoren den Energieverbrauch und den damit verbundenen CO₂-Ausstoß bestimmen. „Da ist zum einen natürlich die Größe, das ist nicht wirklich eine Überraschung. Das heißt, je mehr Parameter, desto größer ist auch die CO₂-Freisetzung“, führt Dauner aus. Die getesteten Modelle reichten von 7 Milliarden bis 72 Milliarden Parametern – ein Maß für die Komplexität eines KI-Modells.
Ein noch größerer Faktor war jedoch das sogenannte „Reasoning“, also die Fähigkeit eines Modells, komplexe Probleme in Teilschritte zu zerlegen und quasi laut nachzudenken. „Man sieht, dass zum Beispiel für abstrakte Algebra und Fragen aus der Highschool-Mathematik dieses Reasoning sehr, sehr viele Schritte durchläuft, und dadurch ist eben auch die CO₂-Freisetzung beziehungsweise das CO₂-Äquivalent sehr, sehr hoch“, erklärt Dauner.
Die Spannbreite der Kosten war dabei enorm. Während kleinere Modelle für die Beantwortung von 500 Multiple-Choice-Fragen etwa 1,4 bis 8,7 Gramm CO₂ bedingten, verursachte ein auf „Reasoning“ spezialisiertes Modell wie DeepSeek für dieselben Aufgaben 717 Gramm. Dieser Sprung entstehe, sagt Dauner, weil das Modell für mathematische Fragen extrem viele Wörter zur Lösung des Problems generieren musste.
Die richtige KI für die richtige Frage
Die Ergebnisse legen nahe, dass nicht für jede Aufgabe das größte und leistungsstärkste Modell notwendig ist – das sagen auch die KI-Anbieter. Für einfache Faktenfragen sei die Leistung kleinerer Modelle oft ausreichend. „Wenn ich jetzt eine ganz simple Geschichtsfrage habe, dann reicht eben auch ein Modell mit vielleicht acht Milliarden Parametern“, meint Dauner.
Als Verbraucher hat man nicht immer direkten Einfluss auf die Modellauswahl der genutzten Dienste. Dennoch gibt es Möglichkeiten, den eigenen CO₂-Fußabdruck zu verringern. Dauner rät, Anweisungen an die KI kurz und klar zu formulieren. „Man weiß ja schon prinzipiell, dass die Antworten recht ausschweifend sind“, sagt er. Eine simple Anweisung wie „antworte in Stichpunkten, antworte in zwei Sätzen, halte dich kurz und präzise“ könne den Energieverbrauch bereits deutlich senken, da weniger Text generiert werden muss.
Wie intelligent ist Künstliche Intelligenz eigentlich? Welche Folgen hat generative KI für unsere Arbeit, unsere Freizeit und die Gesellschaft? Im „KI-Update“ von Heise bringen wir Euch gemeinsam mit The Decoder werktäglich Updates zu den wichtigsten KI-Entwicklungen. Freitags beleuchten wir mit Experten die unterschiedlichen Aspekte der KI-Revolution.
Transparenz als Schlüssel für die Zukunft
Die Studie hat allerdings auch ihre Grenzen. Die Ergebnisse hängen stark von der verwendeten Hardware und dem Energiemix des Standorts ab. „Das ist schon wirklich ein sehr limitierender Faktor dieser Studie, dass man es eben nicht generalisieren kann“, betont Dauner. Dies mache es auch schwierig, den exakten Verbrauch eines Dienstes wie ChatGPT zu beziffern.
Für die Zukunft hält der Forscher mehr Transparenz seitens der Anbieter für entscheidend – wie es auch im AI Act vorgesehen ist. Wenn Nutzerinnen und Nutzer eine Vorstellung von den anfallenden Kosten bekämen, könnte sich ihr Verhalten ändern, glaubt Dauner. „Dann wird sich vielleicht auch automatisch so ein Umdenken einstellen, dass User und Userinnen eben sagen, okay, ist es jetzt wirklich nötig, noch ein lustiges Bild zu generieren, oder dass wir uns hier Witze hin und her erzählen?“
(igr)
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