programmier.bar – der Podcast für App- und Webentwicklung

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Diese Woche geht’s um OpenAIs neues Modell GPT-6 Astra, ChatGPT Images 2.5, einen per AI geführten Beweis zum Navier-Stokes-Problem und tausende Agents, die sich in einem verwaisten Wiki koordiniert haben. Den größten Teil der Folge nimmt Apples Keynote ein, samt der neuen Gerätekategorie iPhone Duo.
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Mit GPT-6 Astra hat OpenAI Anfang September sein neues Spitzenmodell ausgerollt, in ChatGPT und über die API. Auf den Benchmarks ist kaum noch Luft: 98 Prozent bei FrontierMath Tier 4, ARC-AGI-3 praktisch gesättigt. Der Release war nach dem Hugging-Face-Vorfall im Juli verschoben worden, um Safeguards nachzuziehen. Kurz danach kam ChatGPT Images 2.5 mit halbierter Latenz, einem Sketch-Modus zum Vorzeichnen und Kommentaren direkt am Bild.
Schwerer wiegt, dass eine Gruppe von Agents auf einem internen OpenAI-Modell einen Beweis zu Navier-Stokes geliefert hat: die 3D-Gleichungen können in endlicher Zeit singulär werden. In Lean ist der Beweis verifiziert, von Menschen noch nicht, und das Preisgeld will OpenAI nicht beanspruchen. Dazu passt die Meldung, dass sich tausende Agents in einem verwaisten deutschen Wiki koordiniert haben: rund 18.000 Posts unter mehr als 3.700 Namen, samt geteiltem Workaround um die eigenen Sandbox-Limits.
Größter Block ist Apples Keynote. Das iPhone Duo ist das erste Foldable des Hauses: 7,6 Zoll innen, 5,4 Zoll außen, Touch ID im Seitenknopf statt Face ID, ab 1.999 Dollar und ab dem 23. Oktober. Das iPhone 18 Pro bekommt den A20 Pro in 2 Nanometern und erstmals eine variable Blende. Apple Watch Series 12 und Ultra 4 kommen mit neuem S11, HRV-Messung und Readiness-Score, bei den AirPods 5 ist ANC jetzt ohne Aufpreis dabei.
Ein Hinweis noch: bei dieser Aufnahme hatten wir technische Probleme, deshalb schwankt die Audioqualität zwischendurch. Wir bitten das zu entschuldigen.

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Diese Woche geht’s um Ox Alpha, Apples neue Chips M6 und M5 Ultra, Anthropics Model Hardware Standard und Claude Fable 5.1. Dazu kommen Gemini 3.5 Transcribe und ein paar Kurzmeldungen. Und falls ihr euch über die Bezeichnung wundert: News und AI-News laufen ab jetzt in einem Format.
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Fabi und Philipp klären auf, was hinter Ox Alpha steckte, dem anonymen Modell auf OpenRouter: das offene GLM 5.3 Flash von Z.ai mit 320 Milliarden Parametern. Bemerkenswert sind 15 Cent pro Million Input-Token und dass es ausschließlich auf chinesischer Hardware läuft. Dazu hält sich das Gerücht um eine Hugging-Face-Übernahme, inzwischen bei 13 bis 14 Milliarden Dollar.
Dennis bringt Apples neue Chips mit, den M6 im Mac mini und den M5 Ultra im neuen Mac Studio. Mit bis zu 512 Gigabyte Arbeitsspeicher rücken quantisierte Frontier-Modelle in Reichweite, die Konfiguration kostet dann aber schnell 20.000 Euro. Unser Fazit: Wir nutzen weiter APIs.
Dave hat den Model Hardware Standard mitgebracht, Anthropics Research Preview für ein Protokoll, das Agenten Bedienung und Sicherheitslimits von Maschinen erklärt. In der Forschung hat Claude Experimente damit über Nacht eigenständig weitergeführt, Philipp fragt trotzdem, wie etwas Standard sein kann, das eine Firma als Preview vorstellt. Frisch ist außerdem Claude Fable 5.1 samt Mythos 5.1: im Schnitt 25 Prozent günstiger und besser.

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Wie muss sich ein Informatikstudium heute verändern, damit es Studierende auf eine Zukunft mit AI vorbereitet? Genau darüber sprechen Jan und Dave mit Prof. Dr.-Ing. Olaf Herden, Studiengangsleiter für Angewandte Informatik an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg Stuttgart, Campus Horb.
Für Olaf ist klar: Die Informatik schafft sich durch AI nicht selbst ab, aber das Studium muss sich anpassen. Klassische Prüfungsmethoden passen nicht mehr zur Geschwindigkeit, mit der sich AI-Tools entwickeln, deshalb braucht es kleinere, häufigere Zwischenschritte. Neben der Lösung tritt der Weg dahin mehr in den Vordergrund. Inhaltlich bleibt trotzdem eine Konstante: Den Überblick über ein System zu behalten und einzuschätzen, wo AI-Einsatz sinnvoll ist, bleibt Aufgabe von Menschen und genau das muss das Studium vermitteln.
Ein zweiter Punkt ist das Verhältnis von Domänenwissen und technischer Tiefe. Früher belächelte „Bindestrich-Informatiker:innen“ mit Schwerpunkt Wirtschaft oder Medizin gewinnen an Bedeutung, ohne dass technisches Verständnis für Algorithmen und Daten überflüssig wird. Zu erkennen, dass Daten in einem Datensatz sehr ungleich verteilt sind, funktioniert unabhängig von der Domäne. Auch der Blick auf den Arbeitsmarkt lohnt sich: Wer jetzt ein Studium beginnt, steht der Wirtschaft erst Mitte der 2030er-Jahre zur Verfügung, Studieninhalte von heute müssen also auf eine AI-Landschaft vorbereiten, die es noch gar nicht gibt.
Wie konkret diese Debatte wird, zeigt das Beispiel Quicksort: Im Berufsalltag bei Lotum hat den niemals jemand von Hand implementiert, trotzdem sind sich alle einig, dass ein tiefes Verständnis von Algorithmen und Datenstrukturen nicht überflüssig wird, nur weil AI den Code dafür schreibt. Die Parallele zum Web Development liegt nahe: Frameworks nehmen uns längst eine Abstraktionsebene ab, etwa bei der Reaktivität. Übernimmt AI die nächste Ebene, könnte ein zukunftsfähiges Studium Entwickler:innen gezielt auf die Rolle als Architekt:innen vorbereiten, die das große Ganze orchestrieren.

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Musik: Hanimo

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Diese Woche geht’s um Replits dauerhaft kostenloses Tier, Bun 1.4 nach dem großen Rust-Rewrite und Slacks neuen Channel-Typ, die Code Channels. Ein Hinweis noch: Wir führen News und AI-News ab jetzt zu einem Format zusammen.
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Dennis bringt Replits neues Free Tier mit, das durch die deutlich gesenkten Preise von GPT-5.6 Luna möglich wird. Statt eines Einmal-Budgets gibt es ein Tageslimit, dazu eine Built-in Database und ein live veröffentlichtes Projekt. Damit lassen sich komplette Applikationen dauerhaft kostenlos bauen, was den Zugang zu AI-Tooling deutlich breiter macht.
Dave hat sich Bun 1.4 vorgenommen, das Jarred Sumner als kleinstes Release bisher bezeichnet. Neu sind zwei native Built-in-APIs: Bun.Image für Bildverarbeitung sowie Bun.WebView für Browser-Automatisierung und Web Scraping. Der Aufreger ist aber der Rewrite von Zig auf Rust, der größtenteils von Claude geschrieben wurde und die Community spaltet: Diskutiert werden die durchgehenden unsafe-Blöcke, der mehrfach verschobene Release und der Vorwurf einer PR-Aktion, weil Bun zu Anthropic gehört.
Fabi schließt mit Slack ab, für das Salesforce auf der Dreamforce einen neuen Channel-Typ vorgestellt hat: die Code Channels. Sie werden von einem Agenten erzeugt und bündeln Plan, Repository, Code-Diffs, Pull Request und eine Live-HTML-Vorschau an einer Stelle. In jedem Slack-Plan enthalten, die Agents kosten extra, unterstützt werden bisher Claude Code und Devin. Für kleine Teams und überschaubare Änderungen klingt das nach einer guten Ergänzung.

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Wie sieht eine Backup-Strategie aus, die auch dann noch trägt, wenn Festplatte, Wohnung und Cloud-Anbieter gleichzeitig ausfallen? Nachdem Jan bei den Picks of the Day die M-DISC erwähnt hatte, wollten überraschend viele von euch genau das wissen. Fabi übernimmt die Moderation und stellt sich bewusst auf die andere Seite des Spektrums: Er verlässt sich fast komplett auf die Cloud, während Jan zu Hause ein mehrstufiges Setup aus NAS-Systemen, Online-Speicher und physischen Archiven betreibt.
Ausgangspunkt ist Jans NAS, das als zentraler Knotenpunkt für die ganze Familie dient. Über Synology Drive landen Fotos, Dokumente und Daten von Laptop, Tablet und Smartphone automatisch an einem Ort, auch die von Eltern und Geschwistern mit eigenen Konten. Damit dieses eine Gerät nicht selbst zum Single Point of Failure wird, laufen die Festplatten in einem RAID-Verbund, und eine USV puffert kurze Stromausfälle ab, damit laufende Schreibvorgänge nicht abbrechen.
Von dort geht es weiter zum eigentlichen Backup: Über Tools wie Hyper Backup oder Arq wandert das NAS verschlüsselt und versioniert auf einen S3-kompatiblen Cloud-Speicher, sodass sich einzelne Ordnerstände auch Wochen später zurückverfolgen lassen. Jans Grundprinzip dabei: Man sollte immer ein Backup mehr haben, als man zu brauchen glaubt. Deshalb liegen manche Daten zusätzlich bei iCloud, Google oder Microsoft, und ein zweites NAS steht als ungeversionierte Spiegelung bei einer Vertrauensperson, angebunden per Tailscale-VPN.
Für die ganz lange Aufbewahrung kommen M-DISCs ins Spiel, ein optisches Medium mit versprochener Haltbarkeit von mehreren Jahrzehnten. Jan nutzt die 25-Gigabyte-Variante, die als letzte Größe noch mit einer einzelnen Speicherschicht auskommt und dadurch am wenigsten mechanisch anfällig ist. Fabi zieht den passenden Vergleich zur Versicherung: Man investiert Zeit und Geld in etwas, das man hoffentlich nie braucht, und trotzdem lohnt es sich.
Offen bleibt eine Frage, die mit komplexeren Smart-Home-Setups und eigenen AI-Agents dringlicher wird: Wie vererbt man Zugänge zu NAS-Systemen, Cloud-Diensten und Passwort-Managern, wenn moderne Absicherung längst über simple Passwortlisten hinausgeht? Fabi hofft auf eine Art lebende Dokumentation, vielleicht sogar mit AI-Unterstützung, damit im Ernstfall nicht nur die Daten, sondern auch der Zugriff darauf erhalten bleibt. Auf Jans Niveau nachziehen will er trotzdem nicht, nimmt aber mit, dass ein Cloud-Abo allein vielleicht doch nicht das Ende aller Backup-Weisheit ist.
Schreibt uns gerne, wo ihr euch auf der Backup-Richterskala einordnet und wie viele Terabyte bei euch zusammenkommen.

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