{"id":1486,"date":"2026-07-08T13:02:40","date_gmt":"2026-07-08T13:02:40","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1486"},"modified":"2026-07-08T13:02:40","modified_gmt":"2026-07-08T13:02:40","slug":"intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/de\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/","title":{"rendered":"Intel Arc Pro B70 schl\u00e4gt RTX 5090D bei DeepSeek R1 mit einem Viertel der Kosten"},"content":{"rendered":"<p>Intels Arc Pro B70 hat laut Bericht von Wccftech die Flagship-GPU RTX 5090D von NVIDIA bei einer <strong>DeepSeek<\/strong> R1 inference workload while costing roughly a quarter as much, according to a benchmark write-up published by Wccftech. The result, which Wccftech says sees the Arc Pro B70 delivering over 2,000 tokens per second on DeepSeek&#8217;s reasoning model, lands at a delicate moment for the AI accelerator market: buyers are actively hunting for cheaper ways to serve open-weights models, and DeepSeek itself is reportedly working on custom silicon to reduce its dependence on both NVIDIA and Huawei.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Wichtigste Erkenntnisse<\/h3>\n<ul>\n<li>Wccftech berichtet, dass Intels Arc Pro B70 bei dem gro\u00dfen Sprachmodell DeepSeek R1 die RTX 5090D von NVIDIA geschlagen hat und dabei im getesteten Setup \u00fcber 2.000 Tokens pro Sekunde erreichte.<\/li>\n<li>Die Arc Pro B70 soll laut Bericht rund ein Viertel der Kosten der RTX 5090D betragen \u2013 eine deutliche Verbesserung der Preis-pro-Token-Kennzahl f\u00fcr lokale DeepSeek-Inferenz.<\/li>\n<li>Dieses Ergebnis ist vor allem f\u00fcr Entwickler relevant, die Open-Weights-Reasoning-Modelle lokal ausf\u00fchren, wo speichergebundene Inferenz traditionell NVIDIAs hochpreisige Consumer- und Workstation-GPUs beg\u00fcnstigt hat.<\/li>\n<li>Laut Berichten von Wccftech und capacityglobal.com entwickelt DeepSeek separat einen eigenen Inferenz-Chip, um seine Abh\u00e4ngigkeit von NVIDIA und Huawei zu verringern.<\/li>\n<li>Weder Intel noch NVIDIA haben zum Zeitpunkt der Ver\u00f6ffentlichung offiziell auf den Benchmark reagiert.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a526e01e971c\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 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class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#Why_DeepSeek_R1_is_the_workload_to_watch\" >Warum DeepSeek R1 die Aufgabe ist, auf die es ankommt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#How_the_two_cards_compare_on_the_reported_numbers\" >Wie sich beide Grafikkarten anhand der gemeldeten Zahlen vergleichen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#What_the_result_means_for_local_and_on-prem_DeepSeek_deployment\" >Was das Ergebnis f\u00fcr lokale und on-premises DeepSeek-Bereitstellungen bedeutet<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#The_wider_DeepSeek_hardware_picture\" >Das umfassendere Bild der DeepSeek-Hardware<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#Caveats_and_what_still_needs_verifying\" >Einschr\u00e4nkungen und was noch verifiziert werden muss<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#Frequently_asked_questions\" >H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/intel-arc-pro-b70-beats-rtx-5090d-deepseek-r1\/#The_bottom_line\" >Das Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Wccftech_reports_about_the_DeepSeek_R1_benchmark\"><\/span>Was Wccftech zum DeepSeek-R1-Benchmark berichtet<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Laut Wccftech hat Intels Arc Pro B70 die RTX 5090D von NVIDIA speziell beim Reasoning-Modell R1 von DeepSeek geschlagen und dabei im getesteten Setup \u00fcber 2.000 Tokens pro Sekunde erreicht. Wccftech stellt dieses Ergebnis nicht nur deshalb als bemerkenswert dar, weil Intels professionelle Arc-Grafikkarte die Flagship-GPU von NVIDIA f\u00fcr den chinesischen Markt hinter sich lie\u00df, sondern auch, weil die RTX 5090D angeblich rund viermal so teuer ist. Falls dieses Verh\u00e4ltnis in unabh\u00e4ngigen Tests best\u00e4tigt wird, w\u00fcrde dies eine signifikante Verschiebung der Preis-pro-Token-Kennzahl bedeuten \u2013 ein zunehmend entscheidendes Kriterium bei der Auswahl von GPUs f\u00fcr Open-Weights-Modelle wie DeepSeek R1.<\/p>\n<p>Die Schlagzeile von Wccftech konzentriert sich auf eine einzige, eng gefasste Aussage: In dieser speziellen DeepSeek-R1-Konfiguration war die Arc Pro B70 sowohl schneller als auch deutlich g\u00fcnstiger als die RTX 5090D. Sie behauptet nicht, dass die Arc Pro B70 generell schneller ist als die RTX 5090D oder schneller bei anderen Modellen, Rechenpr\u00e4zisionen oder Batch-Gr\u00f6\u00dfen. Leser, die dieses Ergebnis f\u00fcr ihre eigene Planung bewerten, sollten es daher als einzelnen Datenpunkt innerhalb einer einzigen Aufgabe betrachten \u2013 bis breitere, unabh\u00e4ngige Benchmarks vorliegen. <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/models\/\">Datenbank f\u00fcr KI-Modelle<\/a> Planung sollten es als einen einzelnen Datenpunkt innerhalb einer einzigen Aufgabe betrachten \u2013 bis breitere, unabh\u00e4ngige Benchmarks vorliegen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_DeepSeek_R1_is_the_workload_to_watch\"><\/span>Warum DeepSeek R1 die Aufgabe ist, auf die es ankommt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>DeepSeek R1 ist zu einem der meistbeobachteten Open-Weights-Reasoning-Modelle auf dem Markt geworden, und sein Inferenzprofil ist ungew\u00f6hnlich: lange Denkketten, intensiver Einsatz des Key-Value-Caches sowie eine klare Pr\u00e4ferenz f\u00fcr GPUs mit gro\u00dfz\u00fcgiger Speicherbandbreite. Diese Kombination ist genau dort entscheidend, wo das Verh\u00e4ltnis zwischen roher Rechenleistung und Design des Speichersubsystems am wichtigsten ist \u2013 und genau hier kann eine mittelklasse-professionelle Grafikkarte manchmal eine nominell leistungsf\u00e4higere Consumer-Flagship-GPU \u00fcberraschen. Wccftech stellt das Ergebnis der Arc Pro B70 in diesen Kontext und argumentiert, dass das speicheraufwendige Verhalten von DeepSeek R1 Intels architektonische Entscheidungen belohnt.<\/p>\n<p>F\u00fcr Teams, die Hardware f\u00fcr lokale DeepSeek-Bereitstellungen dimensionieren, ist die praktische Erkenntnis, dass die \u00dcberschrift-FLOPS weniger z\u00e4hlen als die nachhaltige Token-Rate beim jeweiligen Modell. Unser <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/llm-vram-calculator\/\">Kostenloser VRAM-Rechner<\/a> wurde genau f\u00fcr diese Art der Planung entwickelt und erm\u00f6glicht es Lesern, bereits vorab zu pr\u00fcfen, ob eine bestimmte Grafikkarte die Gewichte und den Cache von DeepSeek R1 bei der gew\u00fcnschten Kontextl\u00e4nge \u00fcberhaupt halten kann \u2013 bevor sie sich Gedanken \u00fcber die Durchsatzrate machen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_the_two_cards_compare_on_the_reported_numbers\"><\/span>Wie sich beide Grafikkarten anhand der gemeldeten Zahlen vergleichen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Artikel von Wccftech stellt die Geschichte prim\u00e4r als Preisleistungs-\u00dcberraschung dar. Nur ein Teil der Spezifikationen wird direkt in der Quelle genannt; daher beschr\u00e4nkt sich die folgende Tabelle strikt auf das, was Wccftech berichtet, sowie auf allgemein bekannte Produktinformationen \u2013 alles, was in der Quelle nicht explizit genannt ist, bleibt leer, statt geraten zu werden.<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Grafikkarte<\/th>\n<th>Gemessene DeepSeek-R1-Durchsatzrate<\/th>\n<th>Relative Kosten (laut Wccftech)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Intel Arc Pro B70<\/td>\n<td>\u00dcber 2.000 Tokens\/s<\/td>\n<td>Etwa ein Viertel der RTX 5090D<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>NVIDIA RTX 5090D<\/td>\n<td>Vom Arc Pro B70 im selben Test geschlagen<\/td>\n<td>Referenzwert (etwa viermal so teuer wie die Arc Pro B70)<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>F\u00fcr detailliertere Kostenmodelle zu Modellen wie DeepSeek R1 verfolgt unser <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/ai-price-performance-index-2026\/\">KI-Preis-Leistungs-Index<\/a> , wie sich diese Verh\u00e4ltnisse \u00fcber Generationen und Aufgaben hinweg verschieben, und unser <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/best-gpus-for-ai-2026\/\">Beste GPUs f\u00fcr KI<\/a> -\u00dcberblick behandelt die breitere Palette an Alternativen, die Entwickler dieses Jahr abw\u00e4gen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_the_result_means_for_local_and_on-prem_DeepSeek_deployment\"><\/span>Was das Ergebnis f\u00fcr lokale und on-premises DeepSeek-Bereitstellungen bedeutet<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Kosten pro Token sind heute der ma\u00dfgebliche Treiber vieler Hardware-Entscheidungen im Open-Weights-\u00d6kosystem \u2013 insbesondere f\u00fcr Teams, die sich f\u00fcr das Self-Hosting von DeepSeek-Modellen entschieden haben, anstatt eine API zu nutzen. Falls die Zahlen von Wccftech durch unabh\u00e4ngige Benchmarks best\u00e4tigt werden, k\u00f6nnte die Arc Pro B70 die Entscheidungsgrundlage f\u00fcr kleine Studios, Forschungslabore und Unternehmenspilotprojekte ver\u00e4ndern, die bisher davon ausgegangen waren, f\u00fcr interaktive Token-Raten bei DeepSeek R1 NVIDIAs Top-Tier-Hardware ben\u00f6tigen zu m\u00fcssen.<\/p>\n<p>Selbst unter der Einschr\u00e4nkung, dass es sich hierbei um einen einzelnen Benchmark f\u00fcr ein einziges Modell handelt, ist die berichtete vier-zu-eins-Kostenl\u00fccke so gro\u00df, dass selbst ein deutlich kleinerer Leistungsvorteil zugunsten Intel immer noch zu sp\u00fcrbar g\u00fcnstigerer Inferenz f\u00fchren w\u00fcrde. Teams, die abw\u00e4gen, ob sich dadurch ihre Build-versus-Buy-Entscheidung \u00e4ndert, k\u00f6nnen beide Szenarien mit unserem <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/self-hosting-vs-api-calculator\/\">Self-Hosting- vs. API-Rechner<\/a>, der die amortisierten Kosten f\u00fcr On-Premise-GPUs mit den gehosteten Preisen von DeepSeek gegen\u00fcberstellt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_wider_DeepSeek_hardware_picture\"><\/span>Das umfassendere Bild der DeepSeek-Hardware<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Geschichte um die Arc Pro B70 kommt zeitgleich mit einer weiteren Verschiebung in DeepSeeks eigener Hardwarestrategie. Wccftech berichtet, dass DeepSeek einen eigenen Inferenz-Chip entwickelt, um sich von NVIDIA und Huawei zu l\u00f6sen; capacityglobal.com meldet ebenfalls, dass das chinesische Labor einen eigenen KI-Chip entwickelt, um seine Abh\u00e4ngigkeit von Nvidia und Huawei zu verringern. Keine der beiden Quellen nennt in den vorliegenden Ausz\u00fcgen ein Lieferdatum oder detaillierte Spezifikationen.<\/p>\n<p>Insgesamt weisen diese Entwicklungen in dieselbe Richtung: Das DeepSeek-\u00d6kosystem diversifiziert seine Siliziumoptionen an beiden Enden. Intel etabliert sich als glaubw\u00fcrdige, kosteng\u00fcnstigere Alternative f\u00fcr das externe Ausf\u00fchren von DeepSeeks Modellen, w\u00e4hrend DeepSeek angeblich seinen eigenen Chip baut, um sie intern bereitzustellen. F\u00fcr Entwickler erweitern beide Trends die Menge an realistischen Inferenz-Zielen jenseits der zuvor dominierenden NVIDIA-nur-Standardl\u00f6sung. Leser, die die Modellseite dieses \u00d6kosystems verfolgen, finden aktuelle Updates auf unserer <a href=\"https:\/\/convly.ai\/de\/deepseek-v4\/\">DeepSeek V4<\/a> -Seite.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Caveats_and_what_still_needs_verifying\"><\/span>Einschr\u00e4nkungen und was noch verifiziert werden muss<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ein Benchmark f\u00fcr eine einzige Aufgabe \u2013 so beeindruckend er auch sein mag \u2013 ist kein allgemeines Urteil. Der Bericht von Wccftech konzentriert sich auf DeepSeek R1 in einer spezifischen Konfiguration; in dem vorliegenden Auszug werden jedoch weder Quantisierungsstufe, Kontextl\u00e4nge, Batch-Gr\u00f6\u00dfe noch der verwendete Software-Stack f\u00fcr jede der beiden Grafikkarten n\u00e4her erl\u00e4utert. All diese Variablen k\u00f6nnen die Token-Rate erheblich beeinflussen, und die Treiber von Intel und NVIDIA entwickeln sich kontinuierlich weiter. Bis unabh\u00e4ngige Tester das Ergebnis mit demselben Modell reproduzieren und ihren gesamten Testaufbau offenlegen, ist die sicherste Interpretation, dass die Arc Pro B70 bei ihrem Preisniveau ein ernstzunehmender Kandidat f\u00fcr DeepSeek-R1-Inferenz ist \u2013 nicht aber, dass sie die RTX 5090D allgemein \u00fcberholt hat.<\/p>\n<p>Es ist zudem erw\u00e4hnenswert, dass die RTX 5090D eine f\u00fcr den chinesischen Markt konzipierte Variante von NVIDIAs Flagship-GPU ist, die durch exportbedingte Designbeschr\u00e4nkungen gepr\u00e4gt ist. Dieser Kontext ist f\u00fcr den von Wccftech gezogenen Preisvergleich relevant, da Preisgestaltung und Verf\u00fcgbarkeit der 5090D sowohl durch politische Rahmenbedingungen als auch durch marktliche Kr\u00e4fte bestimmt werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>H\u00e4ufig gestellte Fragen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><strong>Was hat Intels Arc Pro B70 im DeepSeek-R1-Test angeblich geleistet?<\/strong> Laut Wccftech \u00fcbertraf die Arc Pro B70 die NVIDIA-RTX-5090D bei der Ausf\u00fchrung von DeepSeek R1 und erreichte in der getesteten Konfiguration \u00fcber 2.000 Tokens pro Sekunde.<\/p>\n<p><strong>Wie viel g\u00fcnstiger ist die Arc Pro B70 im Vergleich zur RTX 5090D?<\/strong> Wccftech berichtet, dass die Arc Pro B70 etwa ein Viertel dessen kostet, was die RTX 5090D kostet; genaue regionale Preise wurden im Auszug jedoch nicht genannt.<\/p>\n<p><strong>Bedeutet dies, dass die Arc Pro B70 insgesamt schneller ist als die RTX 5090D?<\/strong> Nein. Das gemeldete Ergebnis bezieht sich ausschlie\u00dflich auf DeepSeek R1 in einer spezifischen Konfiguration. Wccftech behauptet keine generelle \u00dcberlegenheit gegen\u00fcber anderen Modellen, Rechenpr\u00e4zisionen oder Workloads.<\/p>\n<p><strong>Entwickelt DeepSeek tats\u00e4chlich eigene Chips?<\/strong> Sowohl Wccftech als auch capacityglobal.com berichten, dass DeepSeek einen eigenen KI-Inferenzchip entwickelt, um seine Abh\u00e4ngigkeit von NVIDIA und Huawei zu verringern. Weder der eine noch der andere Bericht nennt einen konkreten Markteinf\u00fchrungstermin.<\/p>\n<p><strong>Was sollten Entwickler mit dieser Information tun?<\/strong> Behandeln Sie sie als deutliches Signal daf\u00fcr, dass Hardware von Nicht-NVIDIA-Herstellern zunehmend konkurrenzf\u00e4hig f\u00fcr DeepSeek-Inferenz wird, und f\u00fchren Sie Preis-pro-Token-Berechnungen f\u00fcr geplante Deployments erneut durch, sobald unabh\u00e4ngige Benchmarks vorliegen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_bottom_line\"><\/span>Das Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Falls die Zahlen von Wccftech einer unabh\u00e4ngigen \u00dcberpr\u00fcfung standhalten, zeigt die Arc Pro B70, dass eine professionelle Intel-Grafikkarte nicht nur mithalten, sondern bei einem der einflussreichsten Open-Weights-Reasoning-Modelle sogar die chinesische Flaggschiff-GPU von NVIDIA \u00fcbertreffen kann \u2013 und das zu rund einem Viertel der Kosten. In Verbindung mit den separaten Berichten \u00fcber den Eigenentwicklungsprozess eines DeepSeek-Inferenzchips ergibt sich insgesamt das Bild einer ausgereifteren und wettbewerbsf\u00e4higeren Halbleiterlandschaft rund um DeepSeek-Modelle. F\u00fcr alle, die in den n\u00e4chsten Quartalen On-Premises-Deployments planen, lohnt es sich bereits heute, diese Verschiebung bei der Hardwareauswahl zu ber\u00fccksichtigen \u2013 noch bevor die breitere Benchmark-Community Stellung nimmt.<\/p>\n<p><em>Quellen: news.google.com. Berichtet am 08. Juli 2026.<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Intel&#8217;s Arc Pro B70 has reportedly outrun NVIDIA&#8217;s RTX 5090D on a DeepSeek R1 inference workload while costing roughly a quarter as much, according to Wccftech.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1487,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[248],"tags":[877,874,421,633,882,283,883],"class_list":["post-1486","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-gpus","tag-ai-gpus","tag-ai-hardware","tag-deepseek","tag-deepseek-r1","tag-intel-arc-pro-b70","tag-llm-inference","tag-nvidia-rtx-5090d"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1486","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1486"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1486\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1488,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1486\/revisions\/1488"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1487"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1486"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1486"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1486"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}