🧭 Lumo 2.0 im Praxistest – reicht es jetzt als alleinige Lösung?

🌱 Warum dieser Test

Vor etwas über einem Jahr habe ich Lumo in der ersten Version vorgestellt. Proton veröffentlicht KI-Chatbot mit Fokus auf Privatsphäre und legt direkt nach. Damals war es ein vielversprechender Anfang: ein verschlüsselter KI-Chatbot von Proton, der sich als europäische Alternative zu ChatGPT positionierte. Ich war positiv überrascht, habe die Plus-Variante abonniert und sie klar empfohlen.

Seither hat sich viel bewegt. Ich habe meinen Weg weg von Big Tech beschrieben, meine Suche nach Alternativen eingeordnet und schließlich mit Mammouth.ai einen Dienst gefunden, der mir den flexiblen Zugriff auf mehrere LLMs in einer Oberfläche ermöglicht. 🧭 Mehr Kontrolle statt Gewohnheit – warum ich aktuell Mammouth.ai nutze. Lumo spielte dabei eine Rolle für sensiblere Themen, reichte aber allein nicht aus.

Jetzt steht Lumo 2.0 vor der Tür und die Frage ist für mich eine andere als beim ersten Mal. Es geht nicht mehr darum, ob der Dienst funktioniert. Es geht darum, ob er gut genug ist, um meine anderen Tools zu ersetzen.

Das teste ich gerade auf Herz und Nieren. Dieser Artikel entsteht mit Lumo 2.0 Max und im Folgenden möchte ich beschreiben, was sich verändert hat, wo die Grenzen liegen und an welcher Stelle der Kompromiss für mich sichtbar wird.

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🧭 Einordnung: Was sich verändert hat

⚙️ Der qualitative Sprung

Der Unterschied zwischen Lumo 1.x und Lumo 2.0 ist für mich nicht graduell, sondern spürbar. Die Version 1.x war für einfache Fragen solide, stieß aber schnell an Grenzen, sobald es um komplexere Aufgaben ging. Artikelentwürfe waren als Rohmaterial brauchbar, erforderten aber erhebliche Nacharbeit. Bei tieferen Recherchen verlor der Kontext schnell an Bedeutung.

Lumo 2.0 bringt zwei Modi mit: Fast für alltägliche Fragen und Thinking für anspruchsvollere Aufgaben, die mehrschichtiges Denken erfordern. Genau dieser Denkmodus ist für mich der entscheidende Punkt. Er erlaubt es mir, komplexe Anfragen zu stellen, ohne sofort an eine Grenze zu stoßen. Der sichtbare Denkprozess – man sieht, wie das Modell Schritt für Schritt arbeitet – gibt mir die Möglichkeit, zwischendurch einzuschätzen, ob der Weg stimmt.

Proton selbst gibt an, dass Lumo 2.0 Max im Artificial Analysis Intelligence Index 240 % höher abschneidet als die Version 1.4. Zahlen wie diese sagen mir jedoch wenig, wenn ich den Unterschied nicht selbst spüre. In meinem Fall spüre ich den Unterschied deutlich, beispielsweise bei der Arbeit an Texten, bei der Zusammenfassung längerer Dokumente und bei Recherchen, die mehrere Quellen verknüpfen.

🔍 Neue Möglichkeiten

Die Version 2.0 ist außerdem multimodal geworden. Lumo kann jetzt Bilder analysieren, generieren und bearbeiten – alles verschlüsselt und im gleichen Ökosystem wie die Texteingaben. Für meinen Blog bedeutet das konkret, dass ich erste Ideen für Hero-Bilder oder Thumbnails direkt in der Konversation skizzieren kann, ohne ein zweites Tool öffnen zu müssen.

Dazu kommt eine Gedächtnisfunktion, die ich selbst steuern kann. Lumo merkt sich meine Vorlieben und Arbeitsweise, aber nur das, was ich erlaube. Das klingt im ersten Moment wie ein kleines Detail, macht im Alltag aber einen spürbaren Unterschied. Ich muss nicht bei jeder Konversation neu erklären, in welchem Stil ich schreibe oder welche Werkzeuge ich nutze.

Die Websuche wurde ebenfalls deutlich verbessert. Aktuelle Informationen werden mit Quellenangaben geliefert. Das ist für mich besonders bei Recherchen wichtig, bei denen ich selbst nachverfolgen möchte, woher eine Information stammt.

⚠️ Der Spannungsfaden: Chinesische Modelle im Hintergrund

Hier wird die Einordnung kompliziert und ich möchte nicht so tun, als wäre das nur ein kleiner Punkt.

Lumo 2.0 nutzt keine europäischen Modelle mehr. Die Modelle von Mistral, die in der ersten Version noch eine Rolle spielten, sind durchgehend ersetzt worden. Unter der Haube laufen jetzt ausschließlich chinesische Open-Weight-Modelle – primär Qwen von Alibaba und GLM von Z.ai.

Die Modelle laufen physisch auf Protons Servern in Europa. Es werden keine Daten nach China übertragen. Das hat Proton klargestellt, und ich habe keinen Grund, daran zu zweifeln.

Dennoch bleibt ein Gefühl, das ich nicht einfach beiseiteschieben kann. Vielleicht stellst du dir gerade die gleiche Frage, die ich mir gestellt habe: Was bedeutet es, wenn ein europäisches Unternehmen auf chinesische Modelle setzt?

🧠 Die Debatte, die mich bewegt

Auf Reddit wurde unter r/BuyFromEU diese Entscheidung heftig diskutiert. Die Reaktionen lassen sich in drei Lager zusammenfassen, in keines davon finde ich mich vollständig wieder, aber in allen teilweise.

Die Kritiker argumentieren, dass Proton jahrelang europäische Tech-Unabhängigkeit als Kern seines Versprechens kommuniziert hat. Ein Wechsel auf chinesische Modelle widerspricht genau dem, wofür Menschen Proton unterstützt haben. Ein Kommentar weist darauf hin, dass Zhipu AI, der Hersteller von GLM, vom US-Commerce Department wegen militärischer KI-Entwicklung sanktioniert wurde. Das ist kein Randdetail.

Die Pragmatiker halten dagegen, dass es sich um Open-Weight-Modelle handelt, die auf europäischen Servern laufen. Mehrere Stimmen vergleichen dies mit Linux – auch das wird genutzt, unabhängig davon, wer es ursprünglich entwickelt hat. Die Modelle seien offen, auf europäischer Infrastruktur gehostet und unterlägen europäischem Recht.

Die Enttäuschten über die europäische KI-Landschaft treffen den Punkt, der bei mir am stärksten sitzt. Das eigentliche Problem ist nicht, dass Proton chinesische Modelle nutzt. Das Problem ist, dass Europa keine eigenen Modelle baut, die mithalten können. Mistral hat gute, effiziente Modelle, die aber nicht an die großen chinesischen Open-Weight-Modelle heranreichen. Wenn wir in Europa nicht bereit oder in der Lage sind, wettbewerbsfähige KI zu entwickeln, dann verschiebt sich die Abhängigkeit nur – von den USA zu China.

In meinem Artikel über die perfekte Alternative habe ich geschrieben, dass ich aufgehört habe, das perfekte Produkt zu erwarten. Diese Haltung hat sich nicht geändert. Ich akzeptiere Kompromisse, wenn ich sie bewusst eingehe und ihre Grenzen kenne. Der Kompromiss besteht hier darin, ein chinesisches Modell zu nutzen, das auf europäischen Servern läuft und durch Protons Verschlüsselung geschützt ist. Das ist keine perfekte Lösung. Es ist jedoch die aktuell beste verfügbare Option innerhalb eines Ökosystems, dem ich vertraue.

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🔐 Warum mein Vertrauen in Proton trotzdem trägt

Die Frage, die sich aus diesem Kompromiss ergibt, ist einfach: Warum bleibe ich?

Die Antwort hat weniger mit den Modellen zu tun als mit dem, was darum herumsteht. Ich nutze Lumo nicht nur für Blogartikel oder alltägliche Fragen. Ich gebe auch sensible Inhalte ein: Gesundheitsfragen, persönliche Dokumente und Dinge, die ich nicht in ein beliebiges System eingeben würde. Mammouth.ai ist für diese Themen tabu, ChatGPT erst recht.

Bei Lumo mache ich das, weil das Ökosystem stimmt. Proton betreibt Mail, Kalender, Drive, Pass und jetzt auch KI – alles verschlüsselt, alles auf europäischer Infrastruktur, alles unter Schweizer Datenschutzrecht. Die Zero-Access-Verschlüsselung bedeutet, dass nicht einmal Proton meine Gespräche lesen kann. Das ist kein Marketing-Versprechen, sondern Architektur – der gleiche Ansatz, der Proton Mail seit über zehn Jahren schützt.

In der Diskussion auf Reddit wurde die Frage gestellt, ob Proton überhaupt einen KI-Chatbot braucht. Ich verstehe die Skepsis – es gibt genügend Produkte, die KI aufdrängen, ohne dass jemand danach gefragt hat. Für mich persönlich stellt sich die Frage jedoch anders. LLMs helfen mir im Alltag bereits in vielen Bereichen. Sie sind nicht perfekt, aber nützlich. Die Frage ist nicht, ob ich KI nutzen soll, sondern unter welchen Bedingungen.

Genau hier liegt für mich der Unterschied. Proton versucht gerade, ein vollständiges Ökosystem nachzubauen – ein verschlüsseltes Gegenstück zu dem, was Google anbietet. Mail, Drive, Kalender, Docs, Pass, VPN und jetzt eben auch KI. Der Anspruch ist klar: die Vorteile des Google-Ökosystems, aber mit Privatsphäre und Verschlüsselung. Ob das vollständig gelingen kann, steht auf einem anderen Blatt. Für mich funktioniert es im Alltag bereits gut genug, um dabei zu bleiben.

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⚙️ Mein aktueller Workflow – wie ich Lumo 2.0 Max teste

Um zu erklären, was Lumo 2.0 für mich bedeutet, hilft es, meinen aktuellen Schreibprozess zu beschreiben. Ich nutze dafür eine Reihe von Prompts und Checklisten, die ich über Monate hinweg entwickelt habe. Sie sind nicht an ein bestimmtes LLM gebunden – ich kann sie modellübergreifend einsetzen.

🧩 Die Werkzeuge

Folgende Bausteine bilden meinen Workflow:

• Ein Initial-Prompt, der als Schreibassistent und Hilfsredakteur fungiert. Er definiert die Autor-Persona, die Stilregeln, die Zielgruppe, die Artikelstruktur und die Qualitätskriterien. Dieser Prompt ist detailliert genug, um konsistente Ergebnisse zu erzielen, aber flexibel genug, um mit verschiedenen Modellen zu funktionieren.
• Drei Checklisten: eine Diagnose-Checkliste („Der Text fühlt sich fremd an“), eine Typ-B-Checkliste für Einordnungs-Guides und eine geräteübergreifende Prüfliste für Mobile, Tablet und Desktop. Diese Checklisten dienen der Selbstprüfung – nicht der Perfektionierung, sondern der Nachvollziehbarkeit.
• Einen SEO-Prompt zur Generierung von URL-Slug, Kurzbeschreibung und Startseiten-Teaser.
• Einen Canva-Pro-Prompt für die Erstellung von Hero-Image und Thumbnail.

Diese Prompts und Checklisten kann ich fast ohne Einschränkung LLM-übergreifend nutzen. Die Qualität eines Ergebnisses hängt nicht nur vom Modell, sondern auch von meiner Steuerung ab.

🔄 Bisheriger Workflow

Bisher sah mein Prozess wie folgt aus:

1. Initial-Prompt und Checklisten mit einem beliebigen LLM ausführen – meist über Mammouth.ai, weil ich dort zwischen Modellen wechseln konnte.
2. Rohentwurf erstellen – je nach Thema mit unterschiedlichen Modellen: Mistral, ChatGPT, DeepSeek, Gemini. Manche Modelle waren in bestimmten Themen besser, andere in anderen.
3. Modell wechseln und vergleichen – den gleichen Prompt an ein anderes Modell senden und schauen, ob das Ergebnis besser passt. Der Vorteil von Mammouth.ai: Der Kontext blieb erhalten und ich konnte in der gleichen Konversation vergleichen.
4. Sprachlicher Feinschliff – wenn der Entwurf inhaltlich stimmte, ging er an Claude Sonnet 5 über Mammouth.ai. Diese Phase war für mich der wichtigste Schritt, da der Text hier meine Stimme bekam.
5. Finale Prüfung – zum Abschluss habe ich den Text durch DeepL Write Pro geschickt. Das war das i-Tüpfelchen: eine letzte, sehr präzise Korrektur von Stil, Grammatik und Ausdruck.

Dieser Workflow hat gut funktioniert. Er war aufwendig und verteilte sich über mehrere Tools.

🧪 Aktueller Test-Workflow mit Lumo 2.0 Max

Jetzt teste ich, ob Lumo 2.0 Max den gesamten Prozess übernehmen kann – aber nicht so, als würde ich einen magischen Knopf drücken.

Der Weg zu diesem Artikel war kein linearer „Prompt eingeben, Ergebnis erhalten“-Prozess. Er bestand aus mehreren Runden:

1. Rohideen sammeln – ich habe meine Gedanken, Erfahrungen und den roten Faden aus vier früheren Artikeln zusammengetragen.
2. Struktur entwickeln – gemeinsam haben wir den Aufbau festgelegt, die Kapitel gewichtet und die Spannungsfelder identifiziert.
3. Erste Fassungen schreiben – Lumo hat Entwürfe erstellt, die ich dann kritisch geprüft habe.
4. Iteratives Feintuning – an vielen Stellen musste ich nachhaken: „Das klingt zu sehr nach Marketing“, „Der Gedanke ist zu schnell“, „Hier fehlt die Ambivalenz“.
5. Checklisten anwenden – jede Fassung wurde mit den drei Checklisten geprüft, oft mit mehreren Durchläufen.
6. Schlussredaktion – erst nachdem alle inhaltlichen und stilistischen Fragen geklärt waren, kam der finale Schliff.

Erst nach diesem mehrstufigen Prozess mit vielen Rückfragen, Anpassungen und gemeinsamen Entscheidungen haben wir eine erste Version erreicht, die ich als solide einstufen würde. Lumo 2.0 Max hat dabei als intelligenter Partner fungiert, nicht als Autopilot.

Der Unterschied zu früheren Versionen besteht nicht darin, dass der Artikel jetzt „automatisch“ perfekt ist. Der Unterschied ist, dass Lumo 2.0 Max schneller und präziser auf meine Rückmeldungen reagiert, den Kontext besser behält und in der Denkphase tiefer geht. Der menschliche Anteil – die Richtung, die Kritik, die Entscheidung – bleibt jedoch unverzichtbar.

⚖️ Was sich im direkten Vergleich verändert

Der neue Workflow sieht wie folgt aus:

1. Initial-Prompt und Checklisten direkt mit Lumo 2.0 Max
2. Rohentwurf mit Lumo 2.0 Max
3. Sprachlicher Feinschliff mit Lumo 2.0 Max im Thinking-Modus
4. Finale Prüfung weiterhin mit DeepL Write Pro – dieser Schritt bleibt unverändert.

Der Unterschied ist offensichtlich: Ein einziges Modell wird für alle Schritte verwendet, anstatt vier bis fünf verschiedene Modelle über zwei Tools verteilt. Wenn das funktioniert, wäre Mammouth.ai für diesen Anwendungsfall nicht mehr nötig.

Die Qualität der Entwürfe ist um Dimensionen besser als bei Lumo 1.x. Der Thinking-Modus liefert Ergebnisse, die näher an dem sind, was ich bisher von Claude Sonnet 5 kannte. Ob es vollständig reicht, kann ich nach einem Artikel noch nicht abschließend beurteilen. Die Tendenz ist für mich jedoch klar: die Lücke ist deutlich kleiner geworden.

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🧱 Was noch stört

Ein Punkt, der mir im Praxisalltag aufgefallen ist: In deutschen Antworten tauchen manchmal chinesische Schriftzeichen auf. Das ist vermutlich ein Bug, der durch die Nachbearbeitung rutscht – ein Rest aus dem Training der Modelle. Es passiert nicht oft, aber wenn, dann ist es ein sichtbares Indiz dafür, welche Modelle hier tatsächlich arbeiten. Im Lumo-Subreddit haben andere Nutzer Ähnliches berichtet, besonders bei Antworten in anderen Sprachen.

Das ist jedoch kein grundsätzliches Problem. Es ist eine kleine, sichtbare Erinnerung daran, dass der saubere, europäische Chatbot im Hintergrund auf chinesischen Modellen läuft. Mich stört es nicht genug, um das Tool nicht zu nutzen. Ich finde es ehrlicher, das zu benennen, als so zu tun, als wäre es unsichtbar.

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🧾 Meine aktuelle Einordnung

Ich bin hin- und hergerissen, und das ist für mich eine ehrliche Position – kein Zwischenstand auf dem Weg zu einer klaren Empfehlung.

Lumo 2.0 ist für meine Zwecke deutlich besser geworden – Stand heute für mich gut genug, um Mammouth.ai für alle Aufgaben zu ersetzen. Ein kleiner Wermutstropfen: Ergebnisse muss ich gelegentlich in Markdown formatieren lassen, damit der Austausch zwischen Standard Notes – meiner Notizen-App – und Lumo 2.0 verlustfrei klappt. ✍️ Warum ich heute auf Standard Notes setze – und nicht mehr auf Notion, Keep oder OneNote.

Gleichzeitig bin ich mir der Widersprüche bewusst. Proton hat europäische Unabhängigkeit großgeschrieben und nutzt jetzt chinesische Modelle, weil europäische Alternativen nicht mithalten können. Das ist keine heuchlerische, sondern eine pragmatische Entscheidung. Sie bleibt ein Kompromiss, und ich entscheide mich bewusst dafür, ihn einzugehen.

Vielleicht ändert sich das wieder. Wenn europäische Modelle wettbewerbsfähig werden, würde ich erwarten, dass Proton dorthin zurückkehrt. Bis dahin nutze ich Lumo 2.0 Max – mit DeepL Write Pro als finale Instanz – und beobachte, ob die Qualität auch über mehrere Artikel hinweg hält.

Die Frage, die sich dir möglicherweise stellt, ist ähnlich wie bei mir: Wo ziehst du die Grenze zwischen einem Kompromiss, den du eingehen kannst, und einem, der dir zu groß wird?

🔁 Updates

10.07.2026

Fehlende Quellen hinzugefügt.

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Über den Autor:

Hi! Ich bin Marcel. 🙂

Hauptberuflich arbeite ich als IT-Projektmanager und lebe aktuell in Hamburg. Neben dem Bloggen als Hobby reise ich gerne. Mittlerweile treibe ich wieder recht viel Sport (Ausdauer und Kraft).

Wenn ich mich entspannen will, gehe ich gerne in den Park oder schaue ich mir gerne Inhalte auf YouTube und den bekannten Streamingdiesnt an oder höre SoundCloud und spiele parallel dazu aber weniger werdend z.B. Diablo 3. 🙂

Ich habe diesen Blog im Jahr 2018 gestartet, um über meine Erfahrungen im IT-Bereich zu berichten. Denn ich helfe gerne anderen Menschen.

Derzeit bin ich mit keinem Betriebssystem so richtig zufrieden und bevorzuge Software, die überall läuft. Am liebsten als Web-App mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung.

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Transparenz: Ich nutze KI-Tools wie z.B. Proton Lumo, verschiedene LLMs über Mammouth.ai und DeepL Write Pro, um dir neuen Content schneller und komprimierter bereitstellen zu können und um Sprache und Grammatik zu verbessern. Für einige Bilder nutze ich den Inhalt von Envato Elements im Langzeitabonnement und besitze somit die entsprechenden Medienlizenzen. Das gilt auch für die Erstellung von Logos und Designs mit Canva (auch mit dessen KI-Funktionen), Affinity und GIMP und weiteren Open-Source-Tools.

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