DIY-Roboter: Der bezaubernde Reachy Mini für 299 US-Dollar führt eine Open-Source-Revolution an

In der Robotik passiert gerade etwas völlig Unerwartetes. Während große Unternehmen 100.000 US-Dollar teuren Humanoiden hinterherjagen, die die meisten Menschen nie persönlich zu Gesicht bekommen werden, baut eine Graswurzelbewegung heimlich am „Androiden der Robotik“ – und du kannst dich von deinem Küchentisch aus anschließen.

Lernen Sie den winzigen Reachy Mini kennen

Lernen Sie Reachy Mini, Hugging Faces bezaubernden Desktop-Roboter für 299 US-Dollar, kennen, der gerade zum neuesten Gesicht einer DIY-Roboterrevolution geworden ist, die sich das ganze Jahr über zusammengebraut hat. Dieser 11 Zoll große Begleiter ist nicht einfach nur ein weiteres Gadget – er ist dein Ticket in eine Welt, in der jeder zu Hause seine eigenen KI-gestützten Roboter programmieren, bauen und trainieren kann.

Das steckt wirklich hinter Reachy

Reachy Mini ist ein 11 Zoll großer Open-Source-Roboter, den du direkt nach dem Auspacken in Python programmieren kannst. Stell ihn dir als freundlichen Cousin jener einschüchternden Industrieroboter vor – nur dass er tatsächlich auf deinem Schreibtisch herumhängen und vielleicht bei deinen Coding-Projekten helfen möchte.

Du hast die Wahl zwischen zwei Versionen:

• Der Lite-Version (für 299 US-Dollar), die an deinen Computer angeschlossen werden muss.
• Der Vollversion (für 449 US-Dollar), die über einen eigenen Raspberry-Pi-Computer, WLAN und einen Akku verfügt und sich deshalb frei bewegen kann (nun ja, so frei, wie es ein 11 Zoll großer Schreibtischroboter eben kann).

Das macht den Kleinen so besonders:

• Ausdrucksstarke Persönlichkeit: Motorisierter Kopf, der sich umsehen kann, drehbarer Körper und animierte Antennen, die auf Gespräche reagieren.
• KI-gestützte Sinne: Integrierte Kamera, Mikrofone und Lautsprecher für visuelle und akustische Interaktionen.
• Plug-and-Play-Verhalten: Wird mit mehr als 15 vorgefertigten Roboterverhaltensweisen ausgeliefert, die du von Hugging Face herunterladen kannst.
• Von der Community getragen: Lade neue Roboterverhaltensweisen hoch und teile sie mit den mehr als 10 Millionen Nutzern von Hugging Face.
• DIY-Montage: Wird als Bausatz geliefert, den du selbst zusammenbaust (ein tolles Wochenendprojekt mit Kindern).

Der coolste Teil? Er ist direkt in das Ökosystem von Hugging Face integriert. Das bedeutet, dass du auf hochmoderne Sprach-, Bildverarbeitungs- und Persönlichkeitsmodelle zugreifen kannst.

Dein Roboter soll sich unterhalten können? Dafür gibt es ein Modell. Er soll Objekte erkennen? Ja, auch dafür gibt es ein Modell.

Das große Ganze: Außerdem ist alles Open Source – Hardwaredesigns, Software und sogar Simulationsumgebungen. Dadurch kann die Community das System schneller verbessern und erweitern, als es ein einzelnes Unternehmen je könnte.

Das passiert tatsächlich gerade: In den vergangenen 18 Monaten hat Hugging Face LeRobot, ein Open-Source-Toolkit, entwickelt, das zur „Transformers-Bibliothek für Robotik“ geworden ist. Stell es dir als Grundlage vor, mit der Entwickler aus dem Alltag Roboter genauso trainieren können wie ein Sprachmodell – nur dass der Roboter jetzt tatsächlich deine Kaffeetasse hochheben kann.

Die Zahl der von der Community beigesteuerten Roboterdatensätze auf Hugging Face wächst rasant und schafft das, was Forschende den „ImageNet-Moment für die Robotik“ nennen. So wie riesige Bilddatensätze die Computerbildverarbeitung revolutioniert haben, demokratisieren diese gemeinsam genutzten Trainingsvideos für Roboter die physische KI.

Schau dir zum Beispiel SmolVLA, Hugging Faces bahnbrechendes KI-Modell für Robotik, an. Es ist so effizient, dass es auf einem MacBook läuft, und verwendet einen asynchronen Inferenz-Stack, der Wahrnehmung und Aktionsausführung entkoppelt und Roboter dadurch schneller und robuster macht (Studie).

Die Hardware-Revolution ist ebenso beeindruckend

Zum Beispiel K-Scale Labs hat sich in nur 12 Monaten von „Wir haben eine Idee“ zu einer vollständigen Humanoidenplattform entwickelt – mit vollständig als Open Source veröffentlichtem Software-, Hardware- und Trainings-Stack und erschwinglichen Preisen.

• Sein K-Bot ist 4 Fuß 7 Zoll groß, wiegt 77 Pfund und verfügt über 26 drehmomentstarke Motoren sowie einen 3D-gedruckten Kohlefaserrahmen. Geliefert wird er mit einem Entwicklerkit und Python-SDK für 8.999 US-Dollar. Er läuft mit K-OS (einem in Rust geschriebenen Betriebssystem) und sieht aus wie ein Spielzeug, funktioniert aber wie Forschungshardware in Laborqualität.
• Der Z-Bot ist ein Desktop-Humanoid für 999 US-Dollar, der auf Kickstarter schnell ausverkauft war – entwickelt für Studierende, Hacker und Hobbyisten als Vorgeschmack auf das, was als Nächstes kommt.

HopeJr, ein weiterer vollständiger Humanoid mit 66 angetriebenen Freiheitsgraden, kostet weniger als 3.000 US-Dollar und kann laufen sowie Objekte manipulieren.

Was macht daraus eine Revolution und nicht bloß teures Spielzeug?

Drei entscheidende Faktoren sind zusammengekommen.

Erstens ist der Software-Stack endlich vereinheitlicht. LeRobot bietet umfassende Werkzeuge für Datenerfassung, Modelltraining und Simulationsumgebungen, während K-Scale den gesamten Stack liefert: K-OS für Hardwareabstraktion und Echtzeitsteuerung, PyKOS als entwicklerfreundliche Python-Bibliothek, K-Sim als RL-Trainings-Engine mit mehr als 100.000 Samples pro Sekunde und EdgeVLA für die Verarbeitung von Bild-, Sprach- und Aktionsdaten direkt auf dem Gerät. Damit ist die Roboterintelligenz von Anfang an per Plug-and-Play nutzbar – einschließlich Sim-to-Real-Workflows.

Zweitens sind KI-Modelle klein genug geworden, um lokal zu laufen. SmolVLA kann Anweisungen in natürlicher Sprache für Manipulationsaufgaben in der realen Welt befolgen und wurde mit rund 500 Community-Datensätzen vortrainiert. Obwohl es ein kleines Vision-Language-Modell verwendet, lässt es die Hälfte der VLM-Schichten aus, ohne Leistung einzubüßen. Sein asynchroner Inferenz-Stack entkoppelt Wahrnehmung und Aktionsvorhersage von der Ausführung, wodurch sich Roboter schneller anpassen und robuster auf Veränderungen ihrer Umgebung reagieren können.

Drittens dreht sich die Community-Aufwärtsspirale. In nur 12 Monaten ist das GitHub-Repository von LeRobot von null auf mehr als 15.000 Sterne gewachsen. Gleichzeitig floriert ein Discord-Server, auf dem DIY-Roboterbauer Trainingsdaten, Designs und bahnbrechende Erfolge teilen.

Hier kommt Reachy Mini als perfekte Einstiegsdroge ins Spiel. In der Basisversion für 299 US-Dollar oder als kabelloses Modell für 449 US-Dollar ist er günstiger als die meisten Smartphones, bietet dir aber eine vollständige Entwicklungsplattform für Robotik. Er lässt sich in Python programmieren (JavaScript und Scratch sollen bald folgen), ist direkt in die KI-Modelle von Hugging Face integriert und wird mit mehr als 15 vorgefertigten Verhaltensweisen geliefert, die du herunterladen und anpassen kannst.

Der Roboter selbst ist überraschend ausdrucksstark – mit motorisierten Kopfbewegungen, einem drehbaren Körper und animierten Antennen sowie Kamera, Mikrofonen und Lautsprechern für multimodale KI-Interaktionen. Du baust ihn als Bausatz selbst zusammen, wodurch er sich perfekt für Wochenendprojekte mit Kindern oder nächtliche Coding-Sessions eignet.

Jetzt wird es wirklich interessant: Benjamin Bolte, Gründer von K-Scale Labs und an der Auslieferung des ersten Wahrnehmungsmodells für Tesla Optimus beteiligt, glaubt, dass wir Zeugen von etwas Beispiellosem werden. Sein Team, das aus Meta AI, Cambridge, MILA und General Dynamics stammt, entwickelte mit nur fünf Ingenieuren Hardware auf Figure-Niveau und einem F&E-Budget von weniger als 500.000 US-Dollar. Wie Ilir Aliu schrieb, gab es keine VC-Kriegskasse. Keine Geheimhaltung. Nur kompromisslose Umsetzung mit Open-Source-Geschwindigkeit.

In einem Interview in Alius Podcast, erklärte Bolte alles. Ihre Philosophie ist kompromisslos und simpel: „Alles als Open Source veröffentlichen. Entwickler die Apps bauen lassen. Wöchentlich Updates veröffentlichen. Echte Hardware ausliefern. Roboter in die freie Wildbahn bringen. Schneller lernen als die etablierten Unternehmen.“ Sie wollen nicht Tesla sein – sie wollen Linux für verkörperte KI sein. Denn wie Bolte sagt: „Die Robotik ist kaputt. Proprietär. Teuer. Langsam. Entweder du arbeitest bei Tesla, Figure oder 1X. Oder du arbeitest überhaupt nicht an Humanoiden.“ K-Scale stellt dieses Drehbuch auf den Kopf.

Übersetzt heißt das: Während Unternehmen wie Figure AI hinter verschlossenen Türen 100.000 US-Dollar teure proprietäre Roboter entwickeln, baut die Open-Source-Community das Fundament für Roboter, die jeder verstehen, verändern und sich leisten kann. Wir erleben, wie Fähigkeiten auf dem Niveau von Figure-Hardware zu einem Bruchteil der Kosten demokratisiert werden – bei vollständiger Transparenz darüber, wie alles funktioniert.

Apropos geschlossene Robotik: Wie läuft es dort eigentlich?

Hier ist ein kurzer Überblick über die wichtigsten Akteure und ihre jüngsten Schritte.

• Figure AI beendete seine Partnerschaft mit OpenAI im Februar 2025 zugunsten einer eigenen KI, kündigte sein Helix-VLA-Modell an, das den gesamten Oberkörper eines Humanoiden steuern kann, und liefert bereits Figure-02-Roboter an zahlende Kunden aus. Das Unternehmen strebt 12.000 Humanoide pro Jahr aus seiner neuen BotQ-Fertigung an.
• 1X Technologies stellte im Februar 2025 NEO Gamma vor und plant, ihn in diesem Jahr in „einigen Hundert bis einigen Tausend“ Haushalten zu testen. Sein leichter Roboter (55 Pfund) verwendet aus Sicherheitsgründen einen weichen Strickanzug und ein seilzugbetriebenes System und wird von OpenAI unterstützt.
• Tesla Optimus stieß auf große Hindernisse – die Produktion wurde im Juli 2025 eingestellt aufgrund von überhitzenden Motoren, begrenzter Akkulaufzeit und weiteren Hardwareproblemen. Der Leiter des Programms verließ das Unternehmen, und die aktuellen Roboter bewegen in Teslas Werkstätten lediglich Akkus – mit einer Effizienz von „weniger als der Hälfte“ eines Menschen.
• Boston Dynamics Atlas wurde 2024 vollständig elektrifiziert und ging für fortschrittliche KI eine Partnerschaft mit dem Toyota Research Institute ein , konzentriert sich aber weiterhin auf Forschung und industrielle Demonstrationen statt auf den Einsatz bei Verbrauchern.
• Agility Robotics Digit ist führend bei der kommerziellen Nutzung und arbeitet bereits in Lagern von GXO Logistics und wird von Amazon getestet. Das Unternehmen verfügt über eine Massenproduktionsstätte, die auf globale Unternehmenskunden ausgerichtet ist.

Abgesehen von Boston Dynamics, dem langjährigen Spitzenreiter in der humanoiden Robotik, und Tesla, das ungeheuer viel Geld in das Problem stecken kann, sehen wir von The Neuron Figure als de-facto führendes Unternehmen in diesem Bereich. Kurz gesagt: Sie scheinen einfach den größten Schwung zu haben (und mittlerweile sieht es zunehmend danach aus, als sei dieser Schwung der entscheidende Schutzwall …).

Figure hat zuletzt die Zahl der Roboter, die es produzieren wird, „verdreifacht“ , und zwar für die kommenden drei Monate.

Und wenn du einen Eindruck davon bekommen möchtest, worüber CEO Brett Adcock und Figure AI gerade nachdenken, schau dir Bretts kürzlich veröffentlichten Tweet.

Von Sprache zu Sprache, hm? Klingt so, als würde er nach einem Modell (oder einem ganzen Trupp Ingenieure) suchen, mit dem seine Roboter mit Menschen (oder miteinander??) sprechen können.

Der Kontrast könnte kaum größer sein: Während diese Unternehmen Preisregionen von Hunderttausenden US-Dollar anpeilen und geschlossene Ökosysteme verfolgen, demokratisiert die Open-Source-Bewegung die Robotik für alle.

Das Timing könnte kaum besser sein

Goldman Sachs prognostiziert, dass der Robotikmarkt bis Mitte der 2020er-Jahre die Marke von 50 Milliarden US-Dollar überschreiten wird, und der Mitgründer von Hugging Face sagt voraus, dass in diesem Jahr „mindestens 100.000 persönliche Roboter vorbestellt werden“. Wir treten in eine Phase ein, in der Roboter aus den Forschungslaboren auf die Küchenarbeitsplatten wechseln.

Warum das wichtig ist

Wir treten in ein Zeitalter ein, in dem KI physisch verkörpert wird. Während sich alle auf Chatbots und Bildgeneratoren konzentriert haben, bauen Unternehmen wie Hugging Face im Stillen die Infrastruktur für KI auf, die tatsächlich mit der realen Welt interagieren kann.

Das fühlt sich wie der Raspberry-Pi-Moment für die Robotik an. So wie dieser Computer für 35 US-Dollar eine Maker-Revolution auslöste und eine Generation von Tüftlern hervorbrachte, die mit dem Gedanken aufwuchs: „Natürlich kann ich meinen eigenen Computer bauen“, bringt diese DIY-Roboterwelle Entwickler hervor, die denken werden: „Natürlich kann mein Roboter verstehen, was ich sage, und im Haushalt helfen.“

Reachy Mini könnte die Einstiegsdroge sein, die Tausende Entwickler, Studierende und neugierige Tüftler in die physische KI führt. Das sind die Stützräder für die nächste Welle von KI-Anwendungen.

Die Kinder, die heute mit Reachy Mini bauen (oder in ein paar Tagen, wenn ihre Vorbestellungen eintreffen), werden morgen Lagerroboter, Haushaltsassistenten und Pflegeroboter einsetzen. Und noch besser: Je größer das DIY-Ökosystem wird, desto mehr Menschen können eigene, maßgeschneiderte Roboter für ihre tatsächlichen Bedürfnisse bauen (wodurch Vertrauen in Bots entsteht, weil man versteht, wie die Wurst gemacht wird).

Bereit, dich der Revolution anzuschließen?

Die Auslieferung der Reachy-Mini-Bestellungen beginnt im Spätsommer 2025, aber du kannst schon jetzt loslegen, indem du die LeRobot-Community erkundest und Roboterverhaltensweisen in einer Simulation herunterlädst. Einfach gesagt: Arbeitsplatz-Tools mit KI auf dem eigenen Computer zu entwickeln, kann Spaß machen. Aber greifbare KI für die reale Welt zu bauen, mit der man interagieren kann? Das ist eine ganz andere Ebene der Faszination.

KI kommt in dein Wohnzimmer, und diesmal darfst du sie selbst bauen.

Anmerkung der Redaktion: Dieser Inhalt erschien ursprünglich in unserer Schwesterpublikation, The Neuron. Mehr von The Neuron kannst du lesen, indem du dich für den Newsletter anmeldest.