Ich habe das Gefühl, dass die speicherpreise künstlich in die Höhe getrieben werden. Kurz vor dem Release des neuen vivo foldable stiegen die Preise vieler neuer Smartphones rasant an, angeblich wegen teurem Speicher, um nun zwei Wochen nach Release zum Teil sehr deutlich wieder gefallen sind. Auch das vivo foldable viel bei trading-shenzen um 150 € und mehr, bei wonda mobile um ca.100 €, ebenso etliche andere Geräte. Man versucht wohl mitunter auch, Schmerzgrenzen der Kundschaft auszutesten und gleichzeitig Sparmaßnahmen zu begründen.

Hallo Marketing-Abteilung,

Hab ich etwas übersehen???
Ziemlich schlappi der Bericht: wenn ich nicht weiß, wie lange das Gerät mit welchem Akku läuft, Kauf ich auch nichts!
Ist ja wohl mit eine der wichtigsten Informationen.

In letzter Zeit entdecke ich bei Euch oft solche Informationslücken. War früher anders!!!

Was sollen wir dazu denken, warum!!!???!!!

Genau!

Gruß Thommy

I like it, might be reason for me to buy.

To run AI models locally and privately see:
notebookcheck.net/Your-own-ChatGPT-offline-AI-without-the-cloud-on-your-laptop.1341872.0.html

Meanwhile DS4 support is advancing in llama.cpp:
git log --pretty=format:"%h %ad %s" --date=short -P --grep "deepseek(?:.*?[^[:alnum:]])?v?4\b|ds[ -]?v?4(\.[0-9]+)*" -i
e8e6c7af2 2026-07-22 minor: fix reasoning preserve var for DS4 [no ci] (#25999)
f534da26e 2026-07-22 Fix DeepSeek4 crafted template (#25414)
67b9b0e7f 2026-07-22 llama-arch: fix DeepSeek4 APE tensor op (#25945)
846e991ec 2026-07-22 cuda: add sqrt_softplus in topk-moe for dsv4 (#25896)
91d2fc387 2026-07-20 llama_dsv4: write only used rows in state (#25325)
4937ca83f 2026-07-18 llama-quant : exclude i32 ffn_gate_tid2eid routing table from quantization (#25787)
5d5306bf3 2026-07-17 tests : initialize all tensors in test_dsv4_hc to avoid NaNs in sentinel tensors (#25822)
0dc74e332 2026-07-17 DeepseekV4: Add fused hyper-connection ops (#25585)
33a75f41c 2026-07-15 DeepseekV4: reduce graph splits (#25702)
7f575c39d 2026-07-14 DeepseekV4: fix seq_rm (#25588)
13f2b28b0 2026-07-11 DeepseekV4: clear cache only for seq rather than full (#25521)
00f5442cc 2026-07-11 ggml : add GGML_OP_LIGHTNING_INDEXER that implements DeepSeek V3.2/V4 lightning indexer (#24231)
2ed3c1abb 2026-07-10 llama : make all KQ masks f16 if FA is used, remove zero attention bias, remove raw_k repeats in DeepSeek V4 (#25370)
024c46ae4 2026-07-07 llama: fix quantized kv-cache for dsv4 (#25202)
8c146a836 2026-06-29 DeepSeek V4  (#24162)DeepSeek V4 Flash (huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4-Flash-GGUF) will fit nicely in this's 192 GB RAM and on Linux you should be able to use the full weights / 8-bit (162 GB) file.

Also, the power of open-weight models:

Quote from: reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1v1k3pw/kimi_k3_just_fixed_15_critical_security_bugs_that/Kimi K3 just fixed 15 critical security bugs that Codex and Fable refused because of "cyber guardrails". Hugging Face: We had this experience ourselves this week! Very scary to be guardrailed as a defender when you know attackers are likely bypassing

QuoteThe remarkable thing about K3 is less the ranking than the pace. A Chinese company is delivering a model on a par with the world's best and is opening up the model data. Two years ago, that would have been hard to imagine.

Exactly!