Da ist es endlich, das lange erwartete Remake zum PC-Spiele-Hit Gothic aus dem Jahr 2001. ComputerBase hat sich die Technik der PC-Version genauer angesehen und legt wie gewohnt den Fokus auf Grafikkarten-Benchmarks. Darüber hinaus gibt es Analysen zu DLSS sowie FSR und eine Begutachtung der Grafik-Presets.

Gothic Remake: Die Technik der PC-Version

Lange hat es seit dem im Jahr 2019 schon spielbaren Prototypen gedauert, nun ist die Neuauflage zum Rollenspielhit aus dem Jahre 2001 endlich erschienen. Das Gothic Remake bekommt ordentliche Bewertungen von der Fachpresse und auch die Spieler scheinen überzeugt zu sein: 83 Prozent aller Spielerbewertungen sind positiv, der Titel steht aktuell bei „Sehr gut“. Ob das auch für die PC-Version gilt, klärt ComputerBase.

Bei der Grafik haben es die spanischen Entwickler von Alkimia Interactive geschafft, den „dreckigen“ original Grafikstil des Spiels auf das Remake zu übertragen. Entsprechend ist Braun die Primärfarbe des Spiels, was im Original aber eben nicht anders gewesen ist. Die Grafikqualität entspricht dagegen der eines modernen Spiels, wobei es sich bei Gothic aber nicht um einen Grafikknaller handelt. Die Optik ist ordentlich, mehr dann aber auch nicht.

Die Animationen sind zum Beispiel hölzern, was auch für die Charaktere gilt. Bei Letzteren ist dies aber vermutlich dem Umstand geschuldet, dass der Grafikstil eben dem Original entsprechen soll. Die Sichtweite ist gut, die vielen Details vor allem in den waldigen Gebieten ebenso. Weniger gut dagegen ist das LOD, denn anders als viele andere UE5-Spiele verzichtet Gothic entweder teilweise (vermutlich) oder komplett auf Nanite. Das hat zur Folge, dass andauernd sichtbar feine Objekte aus dem Nichts aufploppen.

Was das Spiel dagegen gut kann, ist die Atmosphäre des Originals einzufangen, und diese mit der modernen Grafik umzusetzen. Wenn der Nebel stellenweise die Weitsicht auf die Berge versperrt, ein Schloss im Hintergrund auftürmt oder man auf einen dichten Wald zugeht – das hat schon was.

Viel Auswahl bei Upsampling, etwas weniger bei Frame Generation

Gothic Remake setzt auf die Unreal Engine 5.4.3.0 und macht ordentlichen Gebrauch von der Lumen-Beleuchtung sowie den -Reflexionen. Was es allerdings nicht gibt, ist Hardware-Raytracing. Bezüglich Upsampling ist alles Wichtige mit an Bord: Die Entwickler haben DLSS 4.5 direkt ins Spiel integriert (Preset M nutzt nur der Performance-Modus, Quality und Balanced nutzen Preset K). Darüber hinaus ist FSR Upscaling 3.1.4 mit an Bord, mittels Treiber-Toggle wird auf RX 9000 daraus FSR Upscaling 4.1. XeSS ist in der Version 1.3.1.32 vertreten, darüber hinaus gibt es auch das UE5-eigene TSR.

In Sachen Frame Generation ist das Spiel etwas eingeschränkter: DLSS Frame Generation sowie DLSS Multi Frame Generation bis hin zum maximalen Faktor DLSS MFG 6× sind mit dabei. Dasselbe gilt für FSR Frame Generation 3, mittels Treiber-Toggle wird FSR FG 4 daraus. Intel XeSS FG fehlt dagegen.

Widescreen im Kurz-Test

Die meisten Spiele unterstützen heute die beliebten Widescreen-Formate, einzelne Titel dann aber immer mal wieder doch nicht – oder auch nicht korrekt. ComputerBase hat folgende 2 Screenshots in der Auflösung 3.440 × 1.440 (UWQHD) sowie 2.560 × 1.440 (WQHD) aufgenommen, was dem 21:9- und dem klassischen 16:9-Format entspricht. Daran lässt sich erkennen, wie das Spiel mit Widescreen-Auflösungen umgeht.

Die offiziellen Systemanforderungen

Kleber in Pizzakäse und eine Empfehlung für Steine essen waren zwei der abstrusen und populären Fehler, die Googles KI-Antwortsystem AI Overview zum Start im Frühjahr 2024 fabrizierte. Schon damals stellte sich die Frage, inwieweit Google für solche Fehler haftet. Das Landgericht München sagt nun, Google ist verantwortlich.

Noch handelt es sich um eine einstweilige Verfügung (Az. 26 O 869/26), die das Landgericht München I erlassen hat, berichtet Decoder. Google wird damit untersagt, falsche Behauptungen über zwei Verlage in den KI-Antworten zu verbreiten. Ein finales Urteil steht also noch aus.

Das Problem bei den Antworten war, dass Aussagen über die Verlage mit dubiosen Unternehmen vermischt worden sind. So entstanden falsche Behauptungen, die die Verlage im Zusammenhang mit Abofallen, Betrugsmaschen und unseriösen Geschäftspraktiken brachten, obwohl solche Inhalte in keiner der Quellen standen, berichtet Decoder.

Auf eine Abmahnung der Verlage hatte Google nicht reagiert. Daher kam es zur Klage.

Wer Antworten generiert, ist verantwortlich

Interessant ist vor allem, wie das Gericht die Entscheidung begründet. Wenn der AI Overview Antworten generiert, ist Google kein neutraler Vermittler von Informationen mehr. Aussagen werden mit der KI-Technologie des Unternehmens erzeugt, dementsprechend ist Google als Betreiber verantwortlich. Im Rechtsterminus wandelt sich das Unternehmen vom mittelbaren zum unmittelbaren Störer.

Das Kernargument des Gerichts ist: Der AI Overview erstellt eigenständig eine umfassende und strukturierte Antwort, die sich aus mehreren Quellen zusammensetzt und zusätzlichen Kontext bietet. Das gehe weit über das Anzeigen von Inhalten Dritter hinaus.

Haftungsprivileg gilt nicht mehr

Damit greift auch nicht mehr das Haftungsprivileg, auf das Suchmaschinen bislang verweisen können, wenn sie etwa bei Anreißertexten oder der Autovervollständigung die Inhalte von Verlagen nutzen. Klassische Suchmaschinen gelten nur als mittelbare Störer, sie machen lediglich auf Inhalte aufmerksam, die von Dritten stammen. Und die Rechtsprechung vom Bundesgerichtshof – auf die das Landgericht München laut dem Decoder-Bericht ausführlich Bezug nimmt – besagt, dass Suchmaschinen solche Inhalte nicht proaktiv prüfen müssen, da ansonsten die Funktionsfähigkeit von Suchmaschinen gefährdet sei.

Google selbst argumentiert, Nutzer könnten anhand der Quellen selbst prüfen, ob Inhalte korrekt sind. Ebenso wäre bekannt, dass per KI generierte Inhalte fehleranfällig sind. Beim Landgericht München hatte der Konzern mit dieser Verteidigung aber keinen Erfolg. Nur weil bekannt sei, dass man KI-Inhalten nicht blind trauen dürfe und diese prüfen kann, entbinde dieser Umstand Google nicht von der Verantwortung.

Stattdessen müsse Google sogar in der Pflicht stehen, weil ansonsten eine Schutzlücke drohe. Bei der klassischen Suchmaschine besteht zumindest die Möglichkeit, die Inhalte aus den Ergebnislisten anzupassen. Wenn der AI Overview Inhalte generiert, die über Aussagen in den Quellen hinausgehen, hätten Betroffene jedoch keine Möglichkeit, falsche Inhalte anpassen zu lassen.

Einstweilige Verfügung gilt international

In den meisten Klagepunkten bekamen die Kläger laut dem Decoder-Bericht Recht. Google muss daher 80 Prozent der Kosten tragen, die Kläger 10 Prozent.

Interessant ist noch: Laut dem Urteil ist die einstweilige Verfügung nicht auf das Gebiet der Bundesrepublik Deutschland beschränkt, sondern gilt international.

Eine Stellungnahme von Google steht noch aus.

Selbst kleine Fehlerraten sind bei der Google-Suche enorm

Noch ist das Urteil nicht final. Wenn sich die Rechtsprechung durchsetzt, dass KI-Anbieter für die Fehler in den Antworten haften, können die Konsequenzen weitreichend sein. Das gilt speziell für Google. Bei der Entwicklerkonferenz I/O 2026 erklärte der Konzern vor zwei Wochen, der AI Overview habe 2,5 Milliarden monatliche Nutzer und der KI-Modus komme auf 1 Milliarde monatliche Nutzer.

Dementsprechend groß ist die Anzahl der Antworten, die generiert wird. Das hat Konsequenzen auf die Fehlerrate. Laut einer Analyse der New York Times, die auf Zahlen des Startups Oumi basieren, lieferte die Google-Suche im Oktober mit dem Gemini-3-Modell im Benchmark SimpleQA in 91 Prozent der Fälle korrekte Antworten. Ein Wert, der über vergleichbaren KI-Assistenten zu dieser Zeit lag. Google zweifelt die Methodik dieser Analyse an.

Das Problem ist dennoch: Selbst eine einstellige Fehlerrate kann bei der Menge der Google-Anfragen zu einer kaum abschätzbaren Anzahl an Falschbehauptungen führen. Im Bericht der New York Times war von Hunderttausenden Fehlern pro Minute die Rede.

Anthropic hat zwei neue KI-Modelle vorgestellt, die die Leistungsfähigkeit öffentlich zugänglicher Systeme auf ein neues Niveau heben sollen. Mit Mythos 5 veröffentlicht das Unternehmen erstmals ein Modell, das nach eigenen Angaben Fähigkeiten der bislang intern als besonders risikoreich eingestuften „Mythos-Klasse“ besitzt.

KI-Modell mit neuem Leistungsniveau

Eigenen Angaben zufolge übertrifft Claude Fable 5 sämtliche bislang allgemein verfügbaren Modelle von Anthropic. Das gelte insbesondere für komplexe Aufgaben, die mehrere Arbeitsschritte erfordern oder über längere Zeiträume bearbeitet werden müssen. Hier soll sich Fable 5 deutlich von den Vorgängern absetzen. Besonders hervor hebt das Unternehmen dabei Anwendungen in der Softwareentwicklung, wissenschaftlichen Forschung, Datenanalyse, Wissensarbeit sowie beim visuellen Verständnis von Bildern und Dokumenten.

Mehr Leistung birgt auch mehr Risiken

Anthropic sieht Fable 5 derzeit in nahezu allen relevanten Benchmarks als das aktuelle Maß der Dinge, räumt jedoch zugleich ein, dass die Leistungssteigerung neue Risiken mit sich bringe, die bei bisherigen Modellen in dieser Form noch nicht bestanden hätten. Entsprechend geht das Unternehmen in der Ankündigung nicht nur auf die Verbesserungen, sondern auch auf potenzielle Missbrauchsmöglichkeiten ein.

KI-Systeme dieser Leistungsklasse seien inzwischen in Bereichen angekommen, in denen sie Kriminellen oder anderen Akteuren einen echten praktischen Vorteil verschaffen könnten. Als Beispiele nennt Anthropic in der Ankündigung die Suche nach und Ausnutzung von Schwachstellen in Software, die Unterstützung komplexer Cyber-Angriffe, bestimmte biologische und chemische Forschungsfragen sowie die sogenannte Modell-Destillation, also den Versuch, die Fähigkeiten eines KI-Systems für den Aufbau konkurrierender Modelle zu kopieren. Dabei handele es sich aus Sicht des Unternehmens nicht mehr nur um theoretische Risiken, sondern um reale Gefahren, die besondere Schutzmaßnahmen erforderlich machten.

Diese seien nicht zuletzt deshalb notwendig, weil Modelle der Mythos-Klasse inzwischen in der Lage seien, Schwachstellen in Software zu identifizieren, Angriffswege zu entwickeln und verschiedene Phasen eines Cyber-Angriffs zu unterstützen. Zu den Risiken sollen unter anderem Aufklärung und Informationsbeschaffung, die Identifikation von Schwachstellen, die Entwicklung von Exploits, laterale Bewegungen innerhalb kompromittierter Netzwerke sowie weitere Bestandteile sogenannter agentischer Cyber-Angriffe zählen.

Sicherheitsvorkehrungen können bislang nicht umgangen werden

Um Missbrauch zu verhindern, wurden neue Sicherheitsmechanismen entwickelt und umfangreichen internen wie externen Tests unterzogen. Anthropic berichtet von mehr als 1.000 Stunden externer Sicherheitsprüfungen, bei denen keine universell funktionierende Umgehungsmethode gefunden worden sei. Gleichzeitig räumt das Unternehmen aber unumwunden ein, dass absolute Sicherheit nicht erreichbar sei und daher auch nicht garantiert werden könne. Ziel sei es vielmehr, Umgehungsversuche so aufwendig zu gestalten, dass sie rechtzeitig erkannt und gestoppt werden können, bevor sie in größerem Umfang eingesetzt werden oder Schaden anrichten können.

Anthropic gibt zwar an, dass auch harmlose Anfragen gelegentlich die eher konservativ ausgelegten Sicherheitsvorkehrungen auslösen könnten, den eigenen Untersuchungen zufolge liege die Quote jedoch bei lediglich 5 Prozent der Sitzungen.

Ausgebaute wissenschaftliche Fähigkeiten

Neben den Sicherheitsaspekten hebt Anthropic in der Ankündigung die wissenschaftlichen Fähigkeiten der neuen Modellgeneration hervor. Als Beispiel nennt das Unternehmen eine Aufgabe aus der Gentherapie-Forschung, bei der das Modell Eigenschaften genetisch veränderter Virushüllen vorhersagen sollte. Dabei soll Mythos 5 sogar spezialisierte Proteinmodelle übertroffen haben, obwohl es für diese Aufgabe nicht gezielt trainiert worden sei. Dies könnte sich erheblich auf die Entwicklung neuer Therapien und Medikamente auswirken, in der Anthropic großes Potenzial sieht.

Gleichzeitig weist Anthropic jedoch darauf hin, dass dieselben Fähigkeiten theoretisch auch für problematische biologische Forschung genutzt werden könnten. Auf dieses Problem haben bereits in den vergangenen Wochen zahlreiche KI-Unternehmen und Forscher in einem an die US-Regierung gerichteten öffentlichen Brief hingewiesen, in dem neue gesetzliche Vorgaben zur Kontrolle synthetischer DNA und RNA gefordert wurden.

Als zusätzliche Schutzmaßnahme werden derzeit nahezu alle Anfragen aus den Bereichen Biologie und Chemie automatisch an das schwächere Opus-Modell 4.8 weitergeleitet. Langfristig plant Anthropic, die Schutzmechanismen auszubauen und zugleich präziser zu gestalten, um wissenschaftliche Anwendungen weniger stark einzuschränken.

Weitere neue Sicherheitsmechanismen

Ein weiterer Schwerpunkt der Ankündigung betrifft die sogenannte Destillation, bei der die Funktionsweise eines KI-Modells für andere Systeme kopiert werden soll. Laut Anthropic habe es in der Vergangenheit bereits Versuche gegeben, Claude-Modelle systematisch auszulesen, um daraus konkurrierende Systeme zu entwickeln. Da Fable 5 deutlich leistungsfähiger als frühere Modelle sei, sieht das Unternehmen in einem Nachbau die Gefahr, dass dort die jeweiligen Schutzmechanismen entfernt werden und dies die Verbreitung von Hochleistungs-KI zusätzlich beschleunigen könnte. Entsprechende Anfragen sollen daher durch die neuen Klassifizierer erkannt und eingeschränkt werden.

Mit der Einführung von Modellen der Mythos-Klasse verschärft Anthropic zudem die Richtlinien zur Datenspeicherung. Um die genannten Sicherheitsanforderungen erfüllen zu können, werden künftig sämtliche Eingaben und Interaktionen mit Fable 5, Mythos 5 und ähnlichen Modellen für 30 Tage gespeichert. Dies soll ausschließlich Sicherheitszwecken dienen, die gespeicherten Daten würden weder für das Training noch für andere kommerzielle Zwecke verwendet. Zudem werde jeder menschliche Zugriff auf diese Daten protokolliert.

Mythos nach wie vor nicht öffentlich

Enttäuscht dürften zahlreiche Anwender sein, die nach den bislang wiederholt vage formulierten Aussagen von Anthropic zu Claude Mythos gehofft hatten, zumindest einen eingeschränkten Zugriff auf das auf Cyber-Sicherheit spezialisierte KI-Modell des Unternehmens zu erhalten. Offenbar sind die dafür erforderlichen Sicherheitsmechanismen nach Einschätzung von Anthropic noch nicht weit genug entwickelt, um eine Veröffentlichung für die breite Öffentlichkeit zu ermöglichen. Dennoch handelt es sich bei dem nun vorgestellten Mythos 5 bereits um eine „abgeschwächte“ Version, obwohl technisch dasselbe Basismodell zum Einsatz kommt, allerdings mit deutlich mehr Einschränkungen in sensiblen Bereichen.

Zugang erhalten daher zunächst Teilnehmer des „Project Glasswing“, das gemeinsam mit US-Behörden und Cyber-Sicherheitsorganisationen betrieben wird. Zu einem späteren Zeitpunkt sollen weitere Organisationen über ein breiter angelegtes „Trusted Access Program“ Zugang zu Mythos 5 erhalten. Darüber hinaus plant Anthropic ein separates Programm für Forscher aus den Lebenswissenschaften, die die biologischen Fähigkeiten des Modells nutzen möchten.

Preise und Verfügbarkeit

Anthropic stellt Fable 5 ab heute bis zum 22. Juni in den Tarifen Pro, Max, Team sowie den lizenzbasierten Enterprise-Tarifen ohne zusätzliche Kosten bereit. Sollten es die verfügbaren Kapazitäten zulassen, erwägt das Unternehmen eine Verlängerung des genannten Zeitraums. Andernfalls wird Anthropic beide Modelle zu identischen Preisen anbieten. In diesem Fall verlangt der KI-Spezialist sowohl für Fable 5 als auch für Mythos 5 jeweils 10 US-Dollar pro eine Million Eingabe-Tokens und 50 US-Dollar pro eine Million Ausgabe-Tokens. Laut Anthropic liegen die Kosten damit bei weniger als der Hälfte der bisherigen Mythos-Preview-Modelle. Fable 5 ist ab sofort verfügbar, während Mythos 5 weiterhin ausgewählten Partnern vorbehalten bleibt.

Sobald die verfügbaren Kapazitäten es zulassen, soll Fable 5 wieder fester Bestandteil der Abonnement-Tarife werden.