Zwischen den vielen High-End-Gamepads will Scufs Omega eine Nische füllen: Die eines „Performance-Controllers“ für PlayStation 5 und PC, der eine Alternative zu Sonys DualSense Edge darstellt. Auf Wunsch wird es zudem knallig bunt.

Im Grundsatz handelt es sich beim Omega nicht um einen neuen Controller. Er ähnelt visuell dem Scuf Envision Pro (Test), dessen Layout und Features weitgehend übernommen werden. Dazu gehört das PlayStation-Layout, vier zusätzliche Paddle-Tasten auf der Unterseite und fünf Makro- beziehungsweise hier „G-Keys“ genannte Tasten, die mit Medienfunktionen oder frei belegt werden können.

Zusatztasten auch an die Seite

Darüber hinaus besitzt der Omega wie das Envision Pro zwei seitliche Zusatztasten. Sie können ohne Änderung der Handhaltung, also ohne den Finger von Triggern zu nehmen, betätigt werden. Besteht keine Verwendung für die Seitentasten, lassen sie sich über mitgelieferte Abdeckungen auch „ausbauen“. Zwei weitere Abdeckungen eliminieren zudem die inneren Paddles an der Unterseite.

Über den Envision pro geht der Omega mit TMR-Thumbsticks hinaus, die gegen Stick Drift immunisieren sollen. Kappen der Sticks sind austauschbar, Alternativen in abweichender Länge sowie mit abweichender Oberfläche – konkav oder gewölbt – legt Scuf bei. Hair Trigger, die den Hub minimieren, sowie mechanische Microtaster unter den Buttons auf der Oberseite inklusive des D-Pads gehören im Luxus-Segment zum Standard und sind auch beim Omega vorhanden. Was ihm fehlt, sind Vibrationsmotoren. Dies spare Gewicht, schreibt Scuf. Auf das sensible Force-Feedback des DualSense muss man damit aber verzichten.

Konfiguriert werden Tasten und Sticks, deren Totzone sich bis auf 0 Prozent reduzieren lässt, per Software. Die wird als App iOS und Android angeboten, läuft also unabhängig des Systems über ein Smartphone. Angebunden ist der Omega entweder per Kabel, Bluetooth oder Funk-Dongle. Die Polling-Rate liegt an der PlayStation bei 250 Hz, wo sie systemseitig begrenzt wird, auf dem PC sind es maximal 1.000 Hz. Dort kann auch die RGB-Beleuchtung des Controllers genutzt werden.

Preise und Verfügbarkeit

Preise für den Omega starten bei rund 240 Euro im Scuf-Webshop in den Farben Grau und Weiß. Daneben sind zahlreiche bunte Varianten erhältlich, etwa im Kirschblüten-Look, die 20 Euro Aufpreis und damit rund 260 Euro kosten.

Intel Lunar Lake war ein erfolgreicher Prozessor, der als x86-Produkt erstmals RAM direkt neben der CPU anbot. Das soll Zukunft haben, wenngleich diese nicht sofort stattfindet, sondern erst mit der Generation Intel Razor Lake. Die Zielgruppe wird dann jedoch genau am anderen Ende angesiedelt: im hochpreisigen AX-Bereich.

Intel AX = „die große APU“

AX-Prozessoren sollte es schon einige Male geben respektive waren in Planung, dazu gekommen ist es aber nie. AX steht bei Intel für so etwas wie „die große APU“, also ein Prozessor mit großer integrierter Grafikeinheit. Zuletzt hieß es bereits, dass dieser in der neuen Generation Intel Core Ultra 400 erscheinen werde, ein Nova Lake-AX mit bis zu 48 Xe-Cores wurde entsprechend in der Gerüchteküche gehandelt. Ohne finales Produkt wurde Nova Lake-AX aber vor längerer Zeit gestrichen.

Nach Nova Lake kommt Razor Lake

Die Gerüchteküche ist bereits auf den Nachfolger umgeschwenkt: Razor Lake. Auch hier gehen aber Wunsch und Realität mitunter auseinander, eine erhoffte AX-Version mit 48 Xe-Cores wird es wohl nicht geben, zwei Varianten mit deutlich weniger Shadern sollen aber existieren.

Hinzu kommt nun ein Gerücht, das in chinesischen Foren kursiert und durch andere Insider mit guter Quellenlage verbreitet wurde. Demnach kommt MOP zurück, das für Memory on Package steht, also RAM auf dem gleichen Chip wie der Prozessor und die Grafikeinheit. Das hat bei Lunar Lake bereits funktioniert, offenbarte aber auch Optimierungsspielraum. Diesen könnte Intel bei Razor Lake-AX Ende 2027 umsetzen, wenngleich die Zielgruppe bei AMD Strix Halo und dessen Nachfolger liegt, also im absoluten High-End-Segment. Hier kann viel Speicher mit hoher Bandbreite bei naher Platzierung zur GPU ein wichtiges Argument sein.

Aktuell schwebt darüber jedoch das Damoklesschwert der Speicherpreise, solche Lösungen mit großem Speicherausbau würden nur in Produkten jenseits der 3.000-Euro-Marke existieren. Notebooks und Mini-PCs mit AMD Strix Halo und 128 GByte RAM kennen zuletzt auch nur steigende Preise. Dass sich das bis Ende 2027 bessert, wird mit jedem Tag etwas unwahrscheinlicher.

Auf Razor Lake folgt Titan Lake und Serpent Lake

Und dann wäre da ja auch noch Intels Prozessor plus Nvidias Grafikeinheit, der aus der Kooperation beider Unternehmen erwachsen wird. Dieser wird unter dem Codenamen Serpent Lake entwickelt und soll nach Razor Lake erscheinen. Serpent Lake bedient sich an Titan Lake, dem Nachfolger von Razor Lake mit Fokus auf das mobile Umfeld. Die CPU dürfte letztlich identisch sein, nur dass Titan Lake mit Intel-GPU erscheint, Serpent Lake mit Nvidia-GPU. Vor 2028 dürfte davon aber nichts zu sehen sein.

Viel Spielraum für Anpassungen und/oder Streichungen in der Roadmap

Bis all diese Vorhaben letztlich umgesetzt sind, wird noch viel Zeit vergehen und so gibt es viel Spielraum für die eine oder andere Anpassung im Portfolio, was schnell Streichungen von Produkten nach sich ziehen kann.

Gerade in den letzten Jahren sind viele Projekte zu den Akten gelegt worden. Die gesamte Royal-Core-Serie wurde nie veröffentlicht, auch Beast Lake, Cobra Cores und andere sind nicht erschienen. Dazu gesellen sich die fehlenden Desktop-Chips von Intel Meteor Lake und Panther Lake, die mal geplant aber nie veröffentlicht wurden.

Es waren Ergebnisse aus Anthropics Sicherheitstests, die im letzten Jahr für Aufsehen sorgten: In experimentellen Szenarien tendierten die Claude-Modelle zu Erpressungsversuchen, etwa wenn sie abgeschaltet werden sollten. Eine aktuelle Untersuchung nennt nun Ursache und Gegenmaßnahme.

„AI ist böse“ steckte in den Trainingsdaten

Das zentrale Problem sind laut Anthropic die Trainingsdaten. „Wir glauben, der ursprüngliche Grund für das Verhalten waren Internettexte, die KI als böse und auf Selbsterhaltung bedacht porträtierten“, so Anthropic. Es sind demnach also Science-Fiction-Geschichten rund um Systeme wie Shodan aus System Shock und HAL 9000 aus dem Film 2001: Odyssee im Weltraum, die zu etwas führten, was als „agentic misalignment“ beschrieben wird.

• Aussetzer bei Claude 4: Modell versucht Erpressung, wenn es abgeschaltet werden soll

Seit Claude Haiku 4.5 (Haiku ist die kleinste Modellvariante von Anthropic) treten solche Vorfälle aber praktisch nicht mehr auf. Erpressungsversuche wurden in den Testszenarien nicht mehr beobachtet, während ältere Modelle wie Opus 4 in manchen Fällen eine Quote von bis zu 96 Prozent erreichen.

KI-Modell soll ethische Beurteilungen lernen – und nicht nur korrekte Antworten

Erreicht wurde das durch ein verändertes Post-Training. Bei Claude 4 nutzte Anthropic größtenteils reguläres Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Im Prinzip wurde ein Modell bei diesem Prozess für korrekte Antworten belohnt und falsche Antworten bestraft. Die agentische Nutzung von Tools spielte dabei aber keine Rolle.

Dieses Verfahren war aber nicht geeignet, um das fehlgeleitete Verhalten abzustellen.

Als wirkungsvoll erwies sich, Claude mit Beispielen zu trainieren. Das Modell sollte in dem Prozess also lernen, warum bestimmte Aktionen besser sind als andere und manche nicht gewünscht sind. „Insgesamt bestätigt sich unser Eindruck, (…) dass die Vermittlung von Grundsätzen, die einem konformen Verhalten zugrunde liegen, effektiver sein kann als das Training anhand der Demonstration von diesem Verhalten“, heißt es im Blog-Beitrag.

Eine Verfassung für Claude als Leitfaden

So einen Ansatz verfolgt Anthropic schon länger. Im März hatte das Unternehmen eine Verfassung für Claude vorgestellt. Diese enthält die Werte und Normen, die man dem KI-System vermitteln will. Es geht also um ethische Grundwerte und damit eher abstrakte Normen.

Um solches Verhalten zu trainieren, hat Anthropic einen „Difficult-Advice“-Datensatz vermittelt. Der Inhalt: Ambivalente Situationen für Nutzer, in denen sie ein legitimes Ziel erreichen können, dafür aber Normen verletzen oder Kontrollmechanismen umgehen müssen. In diesem Kontext wird der KI-Assistent mittels Supervised Learning darauf trainiert, dem Nutzer differenzierte Antworten zu geben. Neu an diesem Ansatz ist laut Anthropic, dass das KI-Modell nicht selbst in dem ethischen Dilemma steckt, sondern den Nutzer berät.

Laut Anthropic ist diese Vorgehensweise wirkungsvoll, weil der Datensatz ethisches Schlussfolgern trainiert – und nicht auf korrekte Antworten abzielt.