ichbinfabian ist mein deutschsprachiger YouTube-Kanal über KI in der Praxis. Ich teste neue KI-Modelle und Coding-Tools wie Claude Code an echten Aufgaben, vergleiche günstige und lokale Alternativen und zeige Schritt für Schritt, wie man sie selbst einsetzt. Stand September 2026: rund 11.200 Abonnenten und über 400 Videos.
Worum es auf dem Kanal geht
Fast jede Woche erscheint ein neues KI-Modell, ein neues Coding-Tool oder ein Update, das angeblich alles verändert. Auf ichbinfabian prüfe ich, was davon im Alltag trägt. Ich baue mit den Tools echte Dinge, stoße auf echte Fehler und sage am Ende klar, ob sich der Umstieg lohnt. Benchmark-Grafiken aus Pressemitteilungen ersetzen keinen eigenen Test.
Der Kanal richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler, an KI-Interessierte und an alle im deutschsprachigen Raum, die KI nicht nur ausprobieren, sondern produktiv nutzen wollen. Die Videos sind auf Deutsch, die Tools und ihre Dokumentation meistens auf Englisch. Diese Lücke will ich schließen.
Vier Formate, eine Frage: Lohnt sich das?
Der Kanal steht auf vier Säulen. Jede beantwortet eine andere Frage, die man sich stellt, bevor man ein neues Tool in den Arbeitsalltag holt.
News und Einordnung
Wenn ein Anbieter ein Modell vorstellt, den Zugang einschränkt oder Preise ändert, ordne ich das ein. Beispiele sind „Z.ai sperrt GLM 5.3 weg“ oder „Warum ist RAM so teuer? Die Speicherkrise komplett erklärt“. Die Frage dahinter ist immer dieselbe: Was bedeutet das konkret für dich und deine Projekte?
Modellvergleiche
Zwei oder mehr Modelle bekommen dieselbe Aufgabe, danach vergleiche ich Ergebnis, Tempo und Kosten. Dazu gehören „Codex gegen Claude Code“, „Opus 5.5 gegen Opus 5 in Claude Code“ und der Vergleich der Browser-Agenten Claude in Chrome, ego lite und Playwright MCP. Das bisher erfolgreichste Video dieser Art ist „Ich baue die gleiche App mit 3 KI-Tools“. Es hat als erstes Video des Kanals die Marke von 100.000 Aufrufen überschritten.
Günstige und lokale Alternativen
Nicht jeder will für jedes Modell ein weiteres Abo abschließen. Deshalb zeige ich, welche offenen Modelle lokal auf einem Mac oder PC laufen und wie gut sie wirklich sind, etwa „Qwen 3.8 27B: Mit Bonsai 2 kostenlos auf PC und Mac“ oder den direkten Vergleich von Qwen 3.8 27B mit Claude auf einer RTX 5090. Hier geht es um Kosten, Datenschutz und Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern.
Hands-on-Tutorials
Wer ein Tool einsetzen will, braucht einen sauberen Einstieg. Tutorials wie „Kimi Code Desktop App: Komplett eingerichtet, alle Modelle, ehrlicher Test“ führen vom ersten Start bis zum ersten brauchbaren Ergebnis. Dazu kommen kurze Shorts, die einzelne Fragen beantworten, zum Beispiel ob KI-Modelle mit mehr Kontext tatsächlich schlechter werden.
Wie ein Video entsteht
In einem Video von zehn bis zwanzig Minuten steckt viel Arbeit, die man nicht sieht. Einige Werkzeuge dafür habe ich selbst gebaut, weil es die passenden nicht gab.
- Test vor der Aufnahme: Bevor die Kamera läuft, setze ich das Tool selbst an einer echten Aufgabe ein. Was dabei schiefgeht, gehört ins Video.
- Eigener Teleprompter: Für die Aufnahme nutze ich ein selbst entwickeltes Stichpunkt-Overlay. Das kleine Fenster zeigt meine Notizen, bleibt in der Bildschirmaufnahme unsichtbar und lässt sich komplett per Tastatur steuern.
- Schnitt in Premiere Pro: Geschnitten wird in Adobe Premiere Pro. Über eine lokale Schnittstelle automatisiere ich wiederkehrende Schritte, zum Beispiel das Anpassen der Bildschirmaufnahmen an die bereits geschnittene Tonspur.
- Transkript direkt auf dem Mac: Die Transkription läuft lokal mit Whisper und liefert Zeitstempel für jedes Wort. So finde ich jede Stelle wieder, ohne Audio in eine Cloud hochzuladen.
- Animationen aus Code: Erklärgrafiken, Vergleiche und Zeitachsen baue ich mit Remotion, also mit React-Code statt mit einem klassischen Animationsprogramm. Dadurch sind sie präzise und lassen sich wiederverwenden.
- Ton und Thumbnail: Die Stimme wird für YouTube auf -19 LUFS gemastert. Thumbnails folgen einem festen Stilleitfaden mit zwei Modi: ruhig und klar für Tutorials, kontrastreich für News und Vergleiche.
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01Erst testen
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02Teleprompter
unsichtbar in Bildschirmaufnahmen
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03Premiere Pro
Bildschirmclip an die Stimme angepasst
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04Whisper
00:12.4das00:12.6Modell00:13.1scheitert
Zeitstempel pro Wort, lokal auf dem Mac
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05Remotion
Animationen als React-Code
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06Ton und Thumbnail
-19 LUFSfür YouTube
Warum ich einen eigenen KI-Benchmark baue
Öffentliche Ranglisten sagen oft wenig darüber, wie sich ein Modell im echten Einsatz schlägt. Deshalb entwickle ich einen eigenen Praxis-Benchmark. Er soll dem Kanal innerhalb von 24 Stunden nach einem Modell-Release belastbare Zahlen liefern, statt eines Bauchgefühls.
- Realistische, feste Aufgaben: zum Beispiel ein simulierter Kundenservice-Agent für einen Onlineshop mit Werkzeugaufrufen, dazu strukturierte Ausgaben, Code, lange Kontexte und Bilder.
- Mehrere Messgrößen statt einer Gesamtnote: gelöste Aufgaben, Kosten pro gelöstem Durchlauf, Zeit, Genauigkeit bei Werkzeugaufrufen, kritische Fehler und Streuung zwischen Durchläufen.
- Kein Sprachmodell als Richter: Bewertet wird anhand von Protokollen und Sandbox-Logs, nicht durch ein anderes KI-Modell.
- Keine „besser als“-Aussage ohne Signifikanz: Ein Unterschied muss statistisch tragen, bevor er im Video landet.
- Gleiches Modell, verschiedene Zugänge: Geprüft wird auch, ob sich ein Modell über die API, über OpenRouter oder über ein Abo im Terminal unterschiedlich verhält.
Die Mechanik steht und ist getestet. Die ersten bezahlten Läufe gegen echte Modelle folgen, sobald Modellzugänge und Preise sauber belegt sind.
-
Gleiches Modell
- API
- OpenRouter
- Abo im Terminal
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Feste Aufgaben
- Kundenservice-Agent mit Tools
- Strukturierte Ausgabe
- Code
- Langer Kontext
- Bilder
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Kennzahlen aus Logs
- gelöste Aufgaben
- Kosten pro gelöstem Lauf
- Zeit
- Tool-Call-Genauigkeit
- kritische Fehler
- Varianz
kein Sprachmodell als Richter
-
Signifikanz
kein „besser als“ ohne sie
Der Kanal in Zahlen
| Kennzahl | September 2026 | April 2026 |
|---|---|---|
| Abonnenten | rund 11.200 | 5.060 |
| Videos | 406 | 342 |
| Aufrufe insgesamt | rund 1,54 Millionen | 685.113 |
In gut fünf Monaten hat sich die Zahl der Abonnenten damit mehr als verdoppelt. Den Kanal gibt es seit Januar 2022.
Abonnenten
rund 11.200×2,2
Aufrufe insgesamt
rund 1,54 Mio.×2,2
Videos
406+64
Was du vom Kanal mitnimmst
- Eine ehrliche Einschätzung, ob ein neues Modell oder Tool deine Zeit wert ist.
- Anleitungen, mit denen du ein Tool noch am selben Tag produktiv einsetzt.
- Einen Blick auf lokale und günstige Alternativen, wenn dir Kosten oder Datenschutz wichtig sind.
- Einordnung auf Deutsch, ohne Marketingsprache.
Was der Kanal mit meinen Projekten zu tun hat
Die Tools, die ich auf YouTube teste, sind dieselben, mit denen ich meine Projekte baue: die App BerichtsheftKI, die Web-App von BLUNATECH und den MMK Chatbot für die DHBW Mannheim. Was im Video überzeugt, landet im Code. Was im Projekt scheitert, wird oft zum nächsten Video.
Du hast eine Frage zu einem Tool oder eine Idee für ein Video? Schreib mir an kontakt@bitzer-fabian.de oder schau direkt auf youtube.com/@IchBinFabian vorbei.