Das Xfce-Team hat mitgeteilt, dass es Spendengelder aus der Community entschieden verwenden will, um den langjährigen Xfce-Kernentwickler Brian Tarricone mit der Entwicklung von „xfwl4“ zu…

Wer sich dafür interessiert, Sprachmodelle lokal auszuführen, landen unweigerlich bei Ollama. Dieses Open-Source-Projekt macht es zum Kinderspiel, lokale Sprachmodelle herunterzuladen und auszuführen. Die macOS- und Windows-Version haben sogar eine Oberfläche, unter Linux müssen Sie sich mit dem Terminal-Betrieb oder der API begnügen.

Zuletzt machte Ollama allerdings mehr Ärger als Freude. Auf gleich zwei Rechnern mit AMD-CPU/GPU wollte Ollama pardout die GPU nicht nutzen. Auch die neue Umgebungsvariable OLLAMA_VULKAN=1 funktionierte nicht wie versprochen, sondern reduzierte die Geschwindigkeit noch weiter.

Kurz und gut, ich hatte die Nase voll, suchte nach Alternativen und landete bei LM Studio. Ich bin begeistert. Kurz zusammengefasst: LM Studio unterstützt meine Hardware perfekt und auf Anhieb (auch unter Linux), bietet eine Benutzeroberfläche mit schier unendlich viel Einstellmöglichkeiten (wieder: auch unter Linux) und viel mehr Funktionen als Ollama. Was gibt es auszusetzen? Das Programm richtet sich nur bedingt an LLM-Einsteiger, und sein Code untersteht keiner Open-Source-Lizenz. Das Programm darf zwar kostenlos genutzt werden (seit Mitte 2025 auch in Firmen), aber das kann sich in Zukunft ändern.

Installation unter Linux

Kostenlose Downloads für LM Studio finden Sie unter https://lmstudio.ai. Die Linux-Version wird als sogenanntes AppImage angeboten. Das ist ein spezielles Paketformat, das grundsätzlich eine direkte Ausführung der heruntergeladenen Datei ohne explizite Installation erlaubt. Das funktioniert leider nur im Zusammenspiel mit wenigen Linux-Distributionen auf Anhieb. Bei den meisten Distributionen müssen Sie die Datei nach dem Download explizit als »ausführbar« kennzeichnen. Je nach Distribution müssen Sie außerdem die FUSE-Bibliotheken installieren. (FUSE steht für Filesystem in Userspace und erlaubt die Nutzung von Dateisystem-Images ohne root-Rechte oder sudo.)

Unter Fedora funktioniert es wie folgt:

sudo dnf install fuse-libs         # FUSE-Bibliothek installieren
chmod +x Downloads/*.AppImage      # execute-Bit setzen
Downloads/LM-Studio-<n.n>.AppImage # LM Studio ausführen

Nach dnf install fuse-libs und chmod +x können Sie LM Studio per Doppelklick im Dateimanager starten.

Erste Schritte

Nach dem ersten Start fordert LM Studio Sie auf, ein KI-Modell herunterzuladen. Es macht gleich einen geeigneten Vorschlag. In der Folge laden Sie dieses Modell und können dann in einem Chat-Bereich Prompts eingeben. Die Eingabe und die Darstellung der Ergebnisse sieht ganz ähnlich wie bei populären Weboberflächen aus (also ChatGPT, Claude etc.).

Nachdem Sie sich vergewissert haben, dass LM Studio prinzipiell funktioniert, ist es an der Zeit, die Oberfläche genauer zu erkunden. Grundsätzlich können Sie zwischen drei Erscheinungsformen wählen, die sich an unterschiedliche Benutzergruppen wenden: User, Power User und Developer.

In den letzteren beiden Modi präsentiert sich die Benutzeroberfläche in all ihren Optionen. Es gibt
vier prinzipielle Ansichten, die durch vier Icons in der linken Seitenleiste geöffnet werden:

• Chats
• Developer (Logging-Ausgaben, Server-Betrieb)
• My Models (Verwaltung der heruntergeladenen Sprachmodelle)
• Discover (Suche und Download weiterer Modelle).

GPU Offload und Kontextlänge einstelln

Sofern Sie mehrere Sprachmodelle heruntergeladen haben, wählen Sie das gewünschte Modell über ein Listenfeld oberhalb des Chatbereichs aus. Bevor der Ladevorgang beginnt, können Sie diverse Optionen einstellen (aktivieren Sie bei Bedarf Show advanced settings). Besonders wichtig sind die Parameter Context Length und GPU Offload.

Die Kontextlänge limitiert die Größe des Kontextspeichers. Bei vielen Modellen gilt hier ein viel zu niedriger Defaultwert von 4000 Token. Das spart Speicherplatz und erhöht die Geschwindigkeit des Modells. Für anspruchsvolle Coding-Aufgaben brauchen Sie aber einen viel größeren Kontext!

Der GPU Offload bestimmt, wie viele Ebenen (Layer) des Modells von der GPU verarbeitet werden sollen. Für die restlichen Ebenen ist die CPU zuständig, die diese Aufgabe aber wesentlich langsamer erledigt. Sofern die GPU über genug Speicher verfügt (VRAM oder Shared Memory), sollten Sie diesen Regler immer ganz nach rechts schieben! LM Studio ist nicht immer in der Lage, die Größe des Shared Memory korrekt abzuschätzen und wählt deswegen mitunter einen zu kleinen GPU Offload.

Debugging und Server-Betrieb

In der Ansicht Developer können Sie Logging-Ausgaben lesen. LM Studio verwendet wie Ollama und die meisten anderen KI-Oberflächen das Programm llama.cpp zur Ausführung der lokalen Modelle. Allerdings gibt es von diesem Programm unterschiedliche Versionen für den CPU-Betrieb (langsam) sowie für diverse GPU-Bibliotheken.

In dieser Ansicht können Sie den in LM Studio integrierten REST-Server aktivieren. Damit können Sie z.B. mit eigenen Python-Programmen oder mit dem VS-Code-Plugin Continue Prompts an LM Studio senden und dessen Antwort verarbeiten. Standardmäßig kommt dabei der Port 1234 um Einsatz, wobei der Zugriff auf den lokalen Rechner limitiert ist. In den Server Settings können Sie davon abweichende Einstellungen vornehmen.

Praktische Erfahrungen am Framework Desktop

Auf meinem neuen Framework Desktop mit 128 GiB RAM habe ich nun diverse Modelle ausprobiert. Die folgende Tabelle zeigt die erzielte Output-Geschwindigkeit in Token/s. Beachten Sie, dass die Geschwindigkeit spürbar sinkt wenn viel Kontext im Spiel ist (größere Code-Dateien, längerer Chat-Verlauf).

Sprachmodell                  MoE        Parameter    Quant.      Token/s
-------------                 -----     ----------   ---------   --------
deepseek-r1-distill-qwen-14b  nein         14 Mrd.    Q4_K_S           22
devstral-small-2-2512         nein         25 Mrd.    Q4_K_M           13
glm-4.5-air                   ja          110 Mrd.    Q3_K_L           25
gpt-oss-20b                   ja           20 Mrd.    MXFP4            65
gpt-oss-120b                  ja          120 Mrd.    MXFP4            48
nouscoder-14b                 nein         14 Mrd.    Q4_K_S           22
qwen3-30b-a3b                 ja           30 Mrd.    Q4_K_M           70
qwen3-next-80b-83b            ja           80 Mrd.    Q4_K_XL          40
seed-oss-36b                  nein         36 Mrd.    Q4_K_M           10

Normalerweise gilt: je größer das Sprachmodell, desto besser die Qualität, aber desto kleiner die Geschwindigkeit. Ein neuer Ansatz durchbricht dieses Muster. Bei Mixture of Expert-Modellen (MoE-LLMs) gibt es Parameterblöcke für bestimmte Aufgaben. Bei der Berechnung der Ergebnis-Token entscheidet das Modell, welche »Experten« für den jeweiligen Denkschritt am besten geeignet sind, und berücksichtigt nur deren Parameter.

Ein populäres Beispiel ist das freie Modell GPT-OSS-120B. Es umfasst 117 Milliarden Parameter, die in 36 Ebenen (Layer) zu je 128 Experten organisiert sind. Bei der Berechnung jedes Output Tokens sind in jeder Ebene immer nur vier Experten aktiv. Laut der Modelldokumentation sind bei der Token Generation immer nur maximal 5,1 Milliarden Parameter aktiv. Das beschleunigt die Token Generation um mehr als das zwanzigfache:

Welches ist nun das beste Modell? Auf meinem Rechner habe ich mit dem gerade erwähnten Modell GPT-OSS-120B sehr gute Erfahrungen gemacht. Für Coding-Aufgaben funktionieren auch qwen3-next-80b-83b und glm-4.5-air gut, wobei letzteres für den praktischen Einsatz schon ziemlich langsam ist.

Quellen/Links

• https://lmstudio.ai/
• https://lmstudio.ai/blog/free-for-work
• https://openai.com/index/introducing-gpt-oss

Mozilla hat Firefox 147.0.2 veröffentlicht und behebt damit mehrere Probleme der Vorgängerversion. Auch Sicherheitslücken wurden behoben.

Download Mozilla Firefox 147.0.2

Mozilla hat Firefox 147.0.2 für Windows, macOS und Linux veröffentlicht und behebt damit mehrere Sicherheitslücken, diverse potenzielle Absturzursachen sowie mehrere Webkompatibilitätsprobleme, darunter eines, welches unerwartete WebAuthn-Anfragen verursachen konnte.

Websites konnten vom Safe Browsing-Schutz unter Umständen fälschlicherweise als schädlich erkannt werden.

Mehrere Probleme wurden auch in Zusammenhang mit der Unterstützung für die XDG Base Directory-Spezifikation unter Linux behoben.

Außerdem zeigten Zertifikats-Fehlerseiten in manchen Fällen den Port doppelt an.

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Die neue Version von Bottles setzt einen deutlichen Schwerpunkt auf mehr Transparenz. Das Projekt erweitert seine Umgebung für Windows Programme auf Linux um ein Werkzeug, das Nutzern vor dem Start einer Datei wichtige Hinweise liefert. Das neue Analysewerkzeug Eagle untersucht ausgewählte Dateien sehr genau. Das Tool erkennt typische Installer und öffnet deren Inhalt in einer […]

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Das Land Berlin hat seine Open Source Strategie veröffentlicht und will damit die “Innovationskraft und digitale Souveränität nachhaltig stärken.” Die Strategie enthält einige konkrete Maßnahmen, die mit Zeitplänen versehen den Erfolg der Strategie messbar machen. Bis 2032 zum Beispiel sollen beispielsweise 70 Prozent des Software-Stacks an den Verwaltungsarbeitsplätzen Open Source sein. Die Zielsetzung: Abhängigkeiten von […]

Quelle

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ReactOS hat sein 30jähriges Jubiläum gefeiert. Jason Filby hatte es 1996 angekurbelt mit dem Ziel, einen freien Klon von Windows NT zu schaffen.

Mozilla erweitert sein Angebot und liefert nun ein eigenes RPM Paket für Firefox Nightly. Damit erreicht der Browser erstmals Nutzer vieler RPM basierter Distributionen über eine native Paketquelle. Die Installation wird dadurch deutlich einfacher. Bisher bot Mozilla nur ein DEB Paket für Debian Systeme an. Nun erhalten auch Nutzer von Fedora oder openSUSE direkten Zugriff […]

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Ein positives Zeichen der EU in Richtung Opensource und freie Software. Die Europäische Kommission fragt konkret nach Feedback im Open Source Bereich.

Myrlyn erreicht die erste große Version 1.0 und rückt damit näher an die Rolle eines modernen Software Werkzeugs für openSUSE. Die Anwendung setzt auf Qt und nutzt den libzypp Unterbau. Sie soll langfristig viele Aufgaben von YaST übernehmen. Neu ist der Zugriff auf Community Repositories für Leap 16.0. Diese Quellen fehlten bisher und lassen sich […]

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MX Linux legt nach und veröffentlicht mit Version 25.1 das erste Point Release der Infinity Serie. Die neue Ausgabe baut auf Debian 13.3 auf und bringt aufgefrischte Kernel für unterschiedliche Systeme mit. Nutzer erhalten damit eine frische Basis für den Alltag. Die Entwickler setzen auf Linux 6.12 LTS für die regulären Abbilder. Die AHS (Advanced […]

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Mozilla stellt Firefox Nightly ab sofort auch als .rpm-Paket für Linux zur Verfügung.

Wer Firefox auf Linux nutzen möchte, hat dazu verschiedene Möglichkeiten: Neben Archiven von Mozilla und möglicherweise der Paketverwaltung der genutzten Distribution gibt es auch noch Snap, Flatpak sowie .deb-Pakete für Debian-basierte Distributionen. In Zukunft kommt noch eine weitere Option dazu.

Die Nightly-Version von Firefox liegt ab sofort auch als .rpm-Paket vor. RPM steht für Red Hat Package Manager. Linux-Distributionen, welche RPM nutzen, sind unter anderem Fedora, openSUSE, CentOS oder RHEL. Die .rpm-Pakete bieten die gleichen Vorteile wie die .tar.xz-Archive, die man via mozilla.org herunterladen kann und damit im Vergleich zum Firefox aus einer traditionellen Paketverwaltung unter Linux dank Mozillas Compiler-Optimierungen eine bessere Performance und Sicherheit bieten und außerdem Updates, die den Nutzer schneller erreichen.

Nach einer Testphase sollen die .rpm-Pakete natürlich auch für Firefox Beta sowie die finalen Firefox-Veröffentlichungen und Firefox ESR zur Verfügung stehen.

Informationen zur Installation der .deb-Pakete von Firefox hat Mozilla in seinem Blog (engl.) zusammengefasst.

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Einer Umfrage des Beratungsunternehmens PwC unter 4454 CEOs aus 95 Ländern im Oktober/November letzten Jahres hat ergeben, dass global nur sehr wenige Unternehmen von KI profitieren und in…

Ich könnte den Spiess ja umdrehen, wieso nutzt Du Keepass und nimmst die Unbequemlichkeit in Kauf?

Aus einem privaten Matrix-Chat mit einer Person im Internet.

Nun gut, ich möchte dieser Person den Artikel nicht schuldig bleiben. ;-)

Warum ich KeePass benutze

Dies hat wie so oft historische Gründe. Die erste Referenz zu KeePass in diesem Blog ist vom 8. Januar 2011. Etwas später, am 20.01.2011, hatte ich dem Thema einen eigenen Artikel gewidmet: Sichere Passwörter und wie man sie verwaltet. Der Artikel hat in meinen Augen nicht an Aktualität verloren, mit zwei kleinen Ausnahmen:

• Ich benutze heute keine Windows mehr, sondern KeePassXC unter Linux.
• Statt KeePassDroid verwende ich aktuell KeePassDX unter Android.

Bei der Wahl der KeePass-Projekte habe ich mich von diesem Artikel von Mike Kuketz beeinflussen lassen.

Ich bin privat dabei geblieben, weil ich die Nutzung gewohnt bin und bisher keinen Grund zu einem Wechsel sehe. Beruflich nutze ich inzwischen Bitwarden, da dies von meinem Arbeitgeber zur Verfügung gestellt wird und ich somit ein offiziell geprüftes und genehmigtes Werkzeug für dienstliche Zwecke verwende. Darüber hinaus finde ich Bitwarden genauso gut wie KeePassXC.

Wie ich KeePass benutze

KeePassXC ist auf allen meinen Geräten des Typs Laptop, Desktop-PC/Heimserver installiert. Auf meinem Tablet und Smartphone nutze ich KeePassDX, welcher auch im F-Droid-Store verfügbar ist.

Die KeePass-Datenbank halte ich mit einer selbstgehosteten Nextcloud auf allen Geräten synchron bzw. stelle sie dort zur Verfügung. Auf PC und Laptop ist dabei permanent eine lokale Kopie der Datenbank verfügbar. Auf dem Smartphone/Tablet steht diese nur zeitlich begrenzt zur Verfügung, nämlich bis der Android-Dateimanager der KeePassDX-App den Zugriff auf die gecachte KeePass-Datenbank-Datei entzieht bzw. diese aus dem Cache entfernt wird. Schaut für weitere Hinweise hierzu bitte in die englischsprachige FAQ des Projekts.

Der Ablauf auf dem Smartphone sieht bei mir so aus:

1. Nextcloud-App öffnen.
2. KeePass-Datenbank auswählen und mit KeePassDX öffnen.
3. Datenbank-Passwort eingeben und mit der üblichen Nutzung fortfahren.

Sollte ich mein Telefon oder Tablet mal verlieren, widerrufe ich den Access-Token in meiner Nextcloud, womit das jeweilige Gerät den Zugriff auf die Nextcloud und damit auf die KeePass-Datenbank verliert. Wichtig: Dies minimiert das Risiko, dass mir eine Kopie der KeePass-Datenbank verloren geht, bietet aber keinen 100%-igen Schutz. Bei der Offline-Funktionalität von Bitwarden schätze ich das Risiko ähnlich ein.

Um die Sicherheit noch etwas zu steigern, kann ich eine Funktion zur Fernlöschung nutzen, mit der die Inhalte von meinem Gerät gelöscht werden. Achtung: Dies funktioniert nur, wenn das Gerät mit dem Internet verbunden ist.

Aktuell entsperre ich die KeePass-Datenbank nur mit einem Passwort. Ich habe mir angesehen, wie man einen YubiKey als zusätzlichen Faktor nutzen kann. Leider wurde mein YubiKey in der Kombination YubiKey 5 NFC, Fedora 43 und KeePassXC nicht erkannt. Ich habe das Troubleshooting nach kurzer Zeit abgebrochen und beschlossen, dass der YubiKey und die dazugehörige Software für Linux aus der Hölle kommen und das Thema in eine Schublade zur E-Mail-Verschlüsselung gesperrt. Falls euch diese Problem bekannt vorkommt und ihr eine einfache Lösung dafür habt, bitte lasst mich wissen, welchen Zauber ihr gewirkt habt.

Browsererweiterung vs. Zwischenablage

Ich nutze die KeePassXC-Browser-Erweiterung, um mir das Leben etwas zu erleichtern und Login-Formulare per Klick ausfüllen zu lassen. Natürlich besteht hierbei das Restrisiko, dass durch eine Schwachstelle im Browser oder der Erweiterung die Login-Informationen abgefangen werden können. Dessen bin ich mir bewusst.

100%-ige Sicherheit gibt es nicht. Wenn sich ein Keylogger auf meinem System befindet oder eine Schadsoftware, welche die Zwischenablage mitschneidet, verliere ich die Informationen ebenfalls.

Da ich dank Passwort-Manager für alle Dienste unterschiedliche Passwörter und wo möglich Mehrfaktor-Authentisierung verwende, hält sich der Schaden selbst dann in Grenzen, wenn einzelne Passwörter kompromittiert werden.

Da ich kein IT-Sicherheitsexperte bin, möchte ich es hiermit aber auch gut sein lassen.

Viele Grüße ins Internet und an die Personen an den heimischen Datensichtgeräten.

Nach der Einführung von Debian-Paketen für Firefox Nightly bietet Mozilla jetzt auch ein Nightly.rpm-Paket für RPM-basierte Distributionen wie OpenSuse, Fedora RHEL, CentOS, Rocky Linux.

Im Snap Store wächst die Sorge um die Sicherheit von Anwendungen. Der zentrale App Store erleichtert zwar die Veröffentlichung neuer Software, doch genau diese Offenheit wird nun gezielt ausgenutzt. Ein erfahrener Snap Entwickler schlägt deshalb Alarm. Alan Pope beobachtet seit langer Zeit gefälschte Wallet Anwendungen im Store. Diese Programme imitieren bekannte Projekte und locken Nutzer […]

Der Beitrag Snap Store: Angriffe auf Publisher erschüttern Sicherheit erschien zuerst auf fosstopia.

Der Passwortmanager Bitwarden ist jetzt als Bitwarden Lite in einer Variante zum Selbst-Hosten erhältlich. Wie Vaultwarden kommt die neue Version mit nur einem Container aus.

Amazon wagt einen großen Schritt in den europäischen Cloud‑Markt. In Brandenburg nimmt die neue European Sovereign Cloud ihren Betrieb auf. Das Projekt soll Firmen und Behörden mehr Kontrolle über ihre Daten geben. Der Konzern investiert dafür knapp 8 Milliarden Euro bis zum Jahr 2040 weit in die Zukunft. Der Druck aus Europa wächst seit Jahren. […]

Der Beitrag AWS startet europäische Sovereign Cloud und setzt auf volle EU‑Kontrolle erschien zuerst auf fosstopia.