Ventuno Q startet
Arduino bringt lokale KI auf einen 300-Euro-Rechner
Arduino nimmt ab sofort Vorbestellungen für seinen bislang leistungsfähigsten Einplatinencomputer entgegen. Das Ventuno Q richtet sich weniger an klassische LED-Basteleien als an Robotik, industrielle Automatisierung und lokal ausgeführte KI. Der Einführungspreis liegt bei 298,99 Euro, die Auslieferung soll nach aktuellem Stand innerhalb von vier Wochen beginnen.
Angekündigt hatte Arduino das Ventuno Q bereits im März. Herzstück ist eine sogenannte Dual-Brain-Architektur. Ein Qualcomm Dragonwing IQ8 übernimmt Linux-Anwendungen und rechenintensive KI-Aufgaben, während ein separater STM32H5-Mikrocontroller von STMicroelectronics für zeitkritische Steuerungsaufgaben zuständig ist.
Zwei Prozessoren teilen sich die Arbeit
Der Qualcomm-Chip kombiniert eine Achtkern-CPU mit Adreno-Grafik und einer Hexagon-NPU. Letztere erreicht laut Arduino bis zu 40 TOPS und soll damit unter anderem Bildanalyse, multimodale KI und lokale Sprachmodelle beschleunigen. Der mit 250 MHz arbeitende STM32H5 kümmert sich parallel beispielsweise um Motoren, PWM, GPIO und CAN-FD.
Beide Recheneinheiten kommunizieren über eine interne RPC-Verbindung. Dadurch kann ein auf dem Linux-System laufendes KI-Modell beispielsweise eine Kamera auswerten und seine Entscheidung direkt an den Echtzeitcontroller weiterreichen. Arduino nennt autonome Roboter, Drohnen, Qualitätskontrolle und vorausschauende Wartung als mögliche Einsatzgebiete.
Lokale KI ohne Cloud
Das Ventuno Q ist ausdrücklich darauf ausgelegt, KI-Modelle lokal und damit ohne dauerhafte Cloud-Anbindung auszuführen. Vorinstalliertes Ubuntu dient als Betriebssystem, Debian soll später ebenfalls unterstützt werden. Docker und der Paketmanager apt sind bereits vorhanden; Entwickler können zudem mit VS Code oder gewöhnlichen Linux-Werkzeugen arbeiten.
Arduino liefert über sein App Lab bereits optimierte KI-Modelle für Aufgaben wie Objekt- und Personenerkennung, Klassifizierung, Anomalieerkennung und Spracherkennung mit. Die Qualcomm-NPU soll dabei auch mehrere Modelle parallel verarbeiten können.
16 GB RAM und schneller Netzwerkanschluss
Die Hardware fällt entsprechend großzügig aus. Arduino verbaut 16 GB LPDDR5-RAM und 64 GB eMMC-Speicher. Über einen M.2-Anschluss lässt sich eine NVMe-SSD nachrüsten. Hinzu kommen Wi-Fi 6, Bluetooth 5.3 und 2,5-Gigabit-Ethernet.
Drei MIPI-CSI-Schnittstellen erlauben den Anschluss mehrerer Kameras. Für Bildschirme stehen HDMI und DisplayPort über USB-C bereit, dazu kommen zwei USB-A-Anschlüsse und zahlreiche klassische Arduino-Schnittstellen. Mit 160 × 100 Millimetern fällt das Board allerdings deutlich größer aus als ein gewöhnlicher Arduino Uno.
Vorbestellungen nimmt Arduino jetzt für 298,99 Euro entgegen. Zum Vergleich: Das kleinere Uno Q startet bei 59,90 Euro, bietet allerdings nur 2 GB RAM und einen wesentlich schwächeren Qualcomm-Prozessor. Das Ventuno Q zielt damit klar auf anspruchsvollere Edge-KI-Projekte und professionelle Anwendungen.
Kennt sich einer aus mit den lokalen und datenschutzfreundlichen KI’s? Welche Hardware eignet sich dafür am Besten? Ein iMac? Wieviel RAM braucht es dafür?
Das ist ungefähr so als würdest du jemand fragen kennt sich wer mit Autos aus ich würd gern eins kaufen.
Kommt halt drauf an wofür, zum rumspielen, irgendwas für Private Projekte. Agentic Zeug, für das eigene Unternehmen, Audio,Video oder Bilderstellung oder was anderes.
die Macs mit M Chip sind schon ganz ok dafür aber es kommt halt echt drauf an was du machen willst. Nen simplen Chatbot als bessere Suchmaschine braucht halt weniger Parameter und Context und dadurch RAM als irgendwas das VfX für ein Video erstellen soll.
Gibt halt von so simplen Modellen die auf nem Raspi laufen bis zu 3t Parameter Modelle die gerne so 2-3 TB RAM hätten alles.
Was meinst du mit Datenschutzfreundlich? Die laufe ja lokal, also sollte das bei allen doch gegeben sein. Mac Minis sind super, alles ab 16GB Ram.
Wenn wir im Apple Ökosystem bleiben, dann vermutlich der Mac Mini oder Studio. Hardware ist die Frage, was du brauchst. Ich persönlich rate zu einem M5 Pro Prozessor mit 64GB RAM – ab hier wird es interessant mit QWEN 27b (Vorsicht langsam) oder Gemma 4 31b. Auf den Mac empfehle ich oMLX zum Launchen der Modelle.
RAM und Festplattenspeicher hängen Stark davon ab, was Du an Informationen verarbeitest und speichern möchtest. Zudem welches Modell und welche Quantisierung du einsetzt. Letzteres bestimmt dann eben auch den RAM Bedarf. Es gibt viele Anleitungen im Netz. Probiere es doch einfach mal aus und schaue dann, was dir wie hilft deine Anforderungen umzusetzen und was du dafür an Hardware benötigst.
Token pro Sekunde und Größe Kontextfenster?