Arduino VENTUNO Q

Last Updated on 17. Oktober 2026 by sfambach●Link-Status: OK

Der Arduino VENTUNO Q ist ein Einplatinenrechner für Robotik und lokale KI. Ein Qualcomm Dragonwing IQ8 (QCS8275) mit acht Kernen, 16 GB RAM und einer NPU mit bis zu 40 TOPS betreibt Ubuntu und KI-Modelle bis hin zu kleinen Sprachmodellen, ein STM32H5F5 (Cortex-M33, 250 MHz) steuert Motoren, CAN-FD und PWM in Echtzeit. Beide verbindet die Arduino Bridge, programmiert wird in der Arduino App Lab oder mit eigenen Werkzeugen. Vorgestellt wurde er auf der Embedded World im März 2026, vorbestellbar ist er seit August 2026. Er ist der große Bruder des Arduino UNO Q●Link-Status: OK und tritt gegen den Raspberry Pi 5 mit AI HAT+ 2 und den Nvidia Jetson Orin Nano Super an.

Fakten

Merkmal	Wert
Hersteller	Arduino (seit 10/2025 Teil von Qualcomm), ABX00181
MPU	Qualcomm Dragonwing IQ8 (QCS8275), 8 Kerne Kryo (Cortex-A78 + Cortex-A55)
GPU / VPU / ISP	Adreno 623 / Adreno VPU 623 / Spectra 692
NPU	Hexagon Tensor, bis 40 TOPS (dense); TensorFlow Lite, ONNX Runtime, PyTorch
RAM / Speicher	16 GB LPDDR5, 64 GB eMMC, M.2 2230 NVMe Gen4 (nicht bootfähig)
MCU	STM32H5F5, Cortex-M33 bis 250 MHz, 4 MB Flash, 1,5 MB RAM
Funk	WLAN 6 Tri-Band (2,4/5/6 GHz), Bluetooth 5.3
Netzwerk	2,5-Gbit-Ethernet
Video	HDMI (über DSI-Brücke, teilt sich die Leitungen mit MIPI-DSI), DisplayPort über USB-C
Kameras	3 × MIPI-CSI, USB-Kameras
USB	USB-C (Host/Device, Strom, Video), 2 × USB 3.0 Typ A, 2 × USB 3.0 an JOMEGA
CAN-FD	1 × mit Transceiver an Schraubklemme (mit Abschluss), 3 × an JOMEGA und 1 × an D4/D5 ohne Transceiver
Erweiterung	UNO-Leisten (3,3-V-Logik), 40-Pin-Raspberry-Pi-Leiste (3,3 V), Qwiic, JOMEGA, JMEDIA, JMISC, JCTL
Spannungen	MCU-Pins 3,3 V, meist 5-V-tolerant, außer A0/A1; MPU-Pins (JMEDIA, JMISC, JCTL) 1,8 V
Audio	Codec MAX98091: Kopfhörer, Line-Out, Lautsprecher (mono), Mikrofoneingang
Sonstiges	LED-Matrix 8 × 13, 4 RGB-LEDs, Benutzer-Taste, Ein/Aus-Taste, RTC-Batterieanschluss, Lüfteranschluss
Stromversorgung	USB-C PD 9–20 V (bis 3 A), Hohlstecker 5,5 × 2,1 mm 7–24 V (bis 5 A), Schraubklemme 7–24 V (bis 10 A); Netzteil ab 60 W empfohlen
Leistungsaufnahme	ca. 7–17 W im Mittel, Spitzen bis 36,6 W (siehe Betrieb und Grenzen)
Betriebstemperatur	−10 bis 60 °C
Größe	160 × 100 mm, 25,8 mm hoch ohne Kühler, aktiver Kühler mit Lüfter
Betriebssystem	Ubuntu (Debian unterstützt); Zephyr mit Arduino-Core auf der MCU
KI-Modelle ab Werk	u. a. Qwen 3 4B, Qwen 2.5 7B VLM, Gemma, Whisper, Piper TTS, YoloX, MediaPipe; eigene GGUF-Modelle möglich
Erschienen	vorgestellt 03/2026, Vorbestellung seit 08/2026
Preis	298,99 € (Einführungspreis, Arduino-Store, 10/2026), USA 299 $
Lizenz	Pinout CC BY-SA 4.0, siehe Abschnitt Lizenz

Arduino VENTUNO Q – Dokumentation●Link-Status: OK · Arduino VENTUNO Q im Arduino-Store●Link-Status: Unbekannt

Pinout

Der VENTUNO Q hat zwei Spannungswelten: Alles am Mikrocontroller (UNO-Leisten, Qwiic, CAN) arbeitet mit 3,3 V, die meisten Digitalpins sind 5-V-tolerant, A0 und A1 aber nicht. Die Pins des Linux-Prozessors an JMEDIA, JMISC und JCTL vertragen nur 1,8 V. Die Raspberry-Pi-Leiste ist über Pegelwandler auf 3,3 V gebracht, damit passen normale HATs. Die 3,3-V- und 5-V-Ausgänge für Shields und HATs sind auf je 2,8 A begrenzt.

Schaltplan

Der Schaltplan umfasst 71 Seiten und ist als PDF rund 57 MB groß, deshalb hier nur verlinkt: Arduino VENTUNO Q – Schaltplan (PDF, Arduino)●Link-Status: OK. Das Datenblatt mit Blockschaltbild und Stromlaufplan der Versorgung gibt es ebenfalls bei Arduino: Arduino VENTUNO Q – Datenblatt (PDF)●Link-Status: OK.

Anwendungsbereiche

• Mobile Roboter und Roboterarme: Kamera und KI auf Linux, Motoren, Servos und CAN-FD-Antriebe auf dem STM32, ROS 2 laut Arduino unterstützt
• Lokale Sprachassistenten ohne Cloud: Whisper (Sprache zu Text), ein kleines Sprachmodell und Piper (Text zu Sprache) laufen auf dem Board
• Bildverarbeitung mit mehreren Kameras, z. B. Qualitätskontrolle, Zählen, Objekterkennung
• Industrie und Fahrzeuge: CAN-FD mit Transceiver, 2,5-GbE, 7–24 V direkt aus dem Bordnetz
• Weniger geeignet: einfache Bastelprojekte, Batteriebetrieb und stille Umgebungen (Preis, 7 W schon im Leerlauf, Lüfter)

Ansichten

Programmierung

Eigene Tests habe ich nicht gemacht, die Schritte folgen dem Datenblatt und der Arduino-Dokumentation. Programmiert wird wie beim UNO Q in der Arduino App Lab; neu ist, dass der VENTUNO Q dafür keinen PC braucht.

Arduino App Lab

App Lab kennt drei Betriebsarten:

• Einplatinenrechner: Monitor an HDMI, Tastatur und Maus an USB, App Lab läuft direkt auf dem Board.
• Am PC: Board per USB-C anschließen, App Lab (Windows, macOS, Linux) von arduino.cc/en/software●Link-Status: OK installieren. Die erste Einrichtung braucht USB, danach geht es auch über das Netzwerk (SSH).
• Im Netzwerk: ohne Bildschirm, Zugriff über WLAN oder Ethernet.

Eine App besteht wie beim UNO Q aus einem Arduino-Sketch für den STM32 und einem Python-Programm für Linux, die über die Bridge (RPC) Daten austauschen. Fertige Bausteine wie Objekterkennung, Spracherkennung, Sprachmodell oder Web-Oberfläche kommen als „Bricks“ dazu.

Erster Start

1. Netzteil mit USB-C PD ab 9 V oder 12–24 V am Hohlstecker anschließen; an einem normalen USB-Port des PCs startet er nicht, die rote Fault-LED blinkt.
2. Der erste Start dauert 20–30 Sekunden, fertig ist er, wenn die LED-Matrix die Startanimation zeigt.
3. Die Ein/Aus-Taste kurz drücken öffnet am Bildschirm den Ausschalt-Dialog, 10 Sekunden halten schaltet hart aus.
4. Läuft eine App, belegt sie die USB-Schnittstelle; für eigene Kommandozeilen-Werkzeuge über USB die App vorher stoppen.

KI-Modelle und eigene Werkzeuge

Die NPU wird über den Qualcomm AI Stack angesprochen. Modelle kommen aus dem Qualcomm AI Hub, als GGUF von Hugging Face oder aus Edge Impulse, wo man eigene Bild- und Sensormodelle ohne viel Code trainiert und direkt aufs Board bringt. Daneben ist der VENTUNO Q ein normaler Ubuntu-Rechner mit apt, Docker, Python und VS Code (lokal oder Remote-SSH). Die Qualcomm-GStreamer-Plugins für hardwarebeschleunigte Kamera- und Videoverarbeitung sind im Auslieferungs-Image nicht enthalten und müssen nachinstalliert werden. Den STM32 kann man wie beim UNO Q auch allein mit Arduino-Core auf Zephyr programmieren.

Vergleich mit dem UNO Q

Merkmal	UNO Q	VENTUNO Q
KI-Leistung (NPU)	keine eigene NPU	Hexagon, bis 40 TOPS
MCU	STM32U585, Cortex-M33 160 MHz, 2 MB Flash, 786 KB RAM	STM32H5F5, Cortex-M33 250 MHz, 4 MB Flash, 1,5 MB RAM
Video	per USB-C-Dongle, MIPI-DSI über Stecker unten	HDMI, DisplayPort über USB-C, MIPI-DSI
Kameras	USB, MIPI-CSI über Stecker unten	USB, 3 × MIPI-CSI
Robotik-I/O	UNO-Leisten, Qwiic	UNO-Leisten, 40-Pin-Pi-Leiste, Qwiic, CAN-FD (1 × mit Transceiver), Lüfteranschluss
Leistungsaufnahme	laut Arduino etwa 1 W	7–17 W im Mittel, Spitzen bis 36,6 W
Betriebssystem	Debian	Ubuntu, Debian unterstützt
ROS 2	nicht offiziell, Docker denkbar	laut Arduino unterstützt

Kurz: Der UNO Q ist der günstige Einstieg in Linux plus Arduino mit einfacher Kamera-KI. Der VENTUNO Q kostet das Fünffache, bringt dafür eine echte NPU, genug RAM für lokale Sprachmodelle, schnelles Netz und die Anschlüsse für Roboter. Er ist aber kein UNO mehr, sondern ein kleiner Industrierechner mit UNO-Leisten.

Vergleich mit Raspberry Pi 5 und Jetson Orin Nano

Merkmal	VENTUNO Q	Raspberry Pi 5 + AI HAT+ 2	Nvidia Jetson Orin Nano Super
CPU	8 Kerne Cortex-A78 + A55	4 × Cortex-A76, 2,4 GHz	6 × Cortex-A78AE, 1,7 GHz
KI-Beschleuniger	Hexagon-NPU, 40 TOPS (dense)	Hailo-10H, 40 TOPS, eigene 8 GB RAM	Ampere-GPU, 67 TOPS (sparse)
RAM	16 GB LPDDR5	Pi 1–16 GB + 8 GB auf dem HAT	8 GB LPDDR5
Echtzeit-Mikrocontroller	STM32H5 an Bord	nein (Pico extra)	nein
Robotik-I/O	UNO-Leisten, Pi-Leiste, CAN-FD	Pi-Leiste (vom HAT belegt, Durchführung nötig)	40-Pin-Leiste
Netzwerk	2,5 GbE, WLAN 6	1 GbE, WLAN 5	1 GbE, WLAN (Modul)
Software	App Lab, Qualcomm AI Stack, Edge Impulse	Raspberry Pi OS, Hailo-Software	JetPack, CUDA, TensorRT, Isaac ROS
Leistungsaufnahme	7–17 W, Spitze 36,6 W	Pi 5 ca. 3–12 W plus HAT	7–25 W
Preis (10/2026)	299 $ / 298,99 €	HAT 130 $ plus Pi 5	399 $ (seit 07/2026, vorher 249 $)

• TOPS sind nicht alles: Bei Sprachmodellen bestimmen vor allem Speichergröße, Speicherbandbreite und Software, wie viele Wörter pro Sekunde kommen. Unabhängige Messungen für den VENTUNO Q gibt es noch nicht (Stand 10/2026). Für den AI HAT+ 2 nennt ein Blog 20–35 Token/s mit Qwen 2.5 1.5B, der Pi 5 allein schafft 2–5 Token/s.
• Pi 5 + AI HAT+ 2 ist am günstigsten und hat die größte Gemeinschaft. Die 8 GB auf dem HAT reichen nur für kleine Sprachmodelle, und für Motoren braucht man zusätzlich einen Mikrocontroller.
• Jetson Orin Nano Super ist der Platzhirsch für Robotik mit CUDA, ROS 2 und vielen fertigen Modellen, nach der Preiserhöhung aber teurer als der VENTUNO Q und mit nur 8 GB RAM.
• VENTUNO Q punktet mit 16 GB RAM, Mikrocontroller und CAN-FD an Bord und der einfachen App Lab. Dafür ist die Software am jüngsten und die Gemeinschaft noch klein.

Alternativen: Linux und Mikrocontroller kombiniert

Die Idee, einen Linux-Rechner und eine Echtzeit-Steuereinheit für die Pins zu kombinieren, gibt es auch bei anderen Herstellern. Meist sitzt der Echtzeitkern im selben Chip, dafür fehlt der Komfort der Arduino App Lab und die UNO-Leisten.

Board	Linux-Teil	Echtzeit-Teil	Programmierung Echtzeit	Preis (10/2026)
Arduino UNO Q	Qualcomm QRB2210, 4 × Cortex-A53, Debian	STM32U585 (Cortex-M33, 160 MHz)	Arduino App Lab, Arduino IDE, Zephyr	59,90 €
Arduino VENTUNO Q	Dragonwing IQ8, 8 Kerne, NPU 40 TOPS, Ubuntu	STM32H5F5 (Cortex-M33, 250 MHz)	Arduino App Lab, Arduino IDE, Zephyr	299 $
Arduino Portenta X8	NXP i.MX8M Mini, 4 × Cortex-A53 + Cortex-M4, 2 GB	STM32H747 (Cortex-M7 + M4)	Arduino IDE, Docker, Linux	ca. 222 €
ST STM32MP257F-DK	STM32MP257, 2 × Cortex-A35 bis 1,5 GHz, kleine NPU, OpenSTLinux	Cortex-M33 im selben Chip	STM32CubeIDE, Zephyr	ca. 91 € netto
BeagleY-AI	TI AM67A, 4 × Cortex-A53, 4 TOPS, Raspberry-Pi-Format	Cortex-R5F-Kerne im selben Chip	TI-SDK, Zephyr	ca. 62 € netto / 72 $
BeaglePlay	TI AM625, 4 × Cortex-A53, Funkchip CC1352	Cortex-M4F im selben Chip	TI-SDK, Zephyr	ab ca. 99 $
BeagleBone Black	TI AM3358, 1 × Cortex-A8, 1 GHz, 512 MB	2 PRU-Kerne (200 MHz), sehr exaktes Timing	PRU in C oder Assembler	ca. 75 €
Luckfox Lyra●Link-Status: OK	Rockchip RK3506, 3 × Cortex-A7	Cortex-M0 im selben Chip	Rockchip-SDK	ab ca. 19 $
Milk-V Duo S	Sophgo SG2000, RISC-V C906 1 GHz (oder Cortex-A53), 512 MB	zweiter RISC-V-Kern 700 MHz mit FreeRTOS	Milk-V-SDK, FreeRTOS	ab ca. 11 $ (Händler teils deutlich mehr)
Raspberry Pi + Pico (selbst kombiniert)	beliebiger Raspberry Pi, z. B. Zero 2 W oder Pi 5	Raspberry Pi Pico 2 über USB, UART oder I²C	Arduino IDE, MicroPython, Pico SDK	ab ca. 25 € (geschätzt)

• Billig und klein: Milk-V Duo S und Luckfox Lyra kosten nur einen Bruchteil, dafür sind Dokumentation und Bibliotheken dünn.
• Exaktes Timing: Der BeagleBone Black ist alt, seine PRU-Kerne schalten Pins aber auf wenige Nanosekunden genau.
• Gleiche Idee wie Arduino: STM32MP2, BeagleY-AI und BeaglePlay bringen Linux und Echtzeitkern in einem Chip, programmiert wird mit Herstellerwerkzeugen oder Zephyr.
• Am flexibelsten: Raspberry Pi plus Pico, mit der größten Gemeinschaft und bewährten Bibliotheken; für Motoren und Sensoren ohne KI oft die günstigste Lösung.

Betrieb und Grenzen

Szenario (12 V)	Mittel	Spitze
Booten	7,07 W	17,9 W
Blink auf dem MCU	7,42 W	12,6 W
Hello World auf Linux	7,52 W	13,3 W
Objekterkennung (Smartphone-Kamera)	9,63 W	21,2 W
Edge AI Assistant (Sprachmodell)	13,5 W	24,6 W
Smart Mirror	14,7 W	33,0 W

• Stromversorgung: An 7 V liefert der Hohlstecker höchstens 35 W, das wird mit Last an den USB-Ports knapp. Für KI empfiehlt Arduino 12 oder 24 V und ein Netzteil ab 60 W, z. B. 12 V / 5 A.
• Ohne Netzteil am PC: USB-C braucht Power Delivery ab 9 V, ein normaler USB-Port reicht nicht.
• Kühlung: Der aktive Kühler gehört dazu; für ein Gehäuse Luftstrom einplanen.
• Nicht bootfähig: Die M.2-SSD dient nur als Datenspeicher, das System liegt auf der eMMC.
• Nachbauten: Kein Klon gefunden (Stand 10/2026), der Qualcomm-Chip ist für Bastler-Hersteller kaum erhältlich.

Stand der Software (10/2026)

• Der VENTUNO Q nutzt dieselbe App Lab und denselben Arduino-Core auf Zephyr wie der UNO Q, der seit 2026 die Version 1.0 hat. Die Kinderkrankheiten des UNO Q (Einrichtung, serieller Monitor, zeitkritische Bibliotheken wie OneWire) sind deshalb auch hier zu erwarten.
• Das Datenblatt sagt selbst, dass nicht alle GPU- und Video-Funktionen des Qualcomm-Chips in der ausgelieferten Software verfügbar sind.
• Unabhängige Tests und Benchmarks fehlen noch, die ersten Boards wurden ab August 2026 ausgeliefert und waren schnell vergriffen.

Fazit

Der VENTUNO Q ist das leistungsstärkste Arduino-Board bisher und zugleich das teuerste. Er ist kein Bastel-Arduino mehr, sondern ein Robotik-Rechner mit 16 GB RAM, NPU, Mikrocontroller und CAN-FD auf einer Platine. Wer einen Roboter mit Kamera, Sprachsteuerung und lokaler KI bauen will und nicht drei Platinen verkabeln möchte, bekommt ein aufgeräumtes Komplettpaket mit einer einheitlichen Entwicklungsumgebung.

Für die meisten Bastelprojekte ist er überdimensioniert. Wer nur Bilderkennung braucht, kommt mit einem Raspberry Pi 5 und AI HAT günstiger weg, wer tief in Robotik und CUDA einsteigen will, findet beim Jetson mehr Software und Beispiele. Spannend ist der VENTUNO Q, sobald unabhängige Tests zeigen, wie schnell die Sprachmodelle wirklich laufen und wie stabil die Software ist. Bis dahin ist er eher etwas für Neugierige und Entwickler als für den Dauerbetrieb.

Lizenz

• Lizenz Hardware: Datenblatt, Schaltplan und Pinout veröffentlicht; Pinout-Grafik unter CC BY-SA 4.0, für den Schaltplan keine Lizenz angegeben
• Lizenz Software: Ubuntu/Debian und Zephyr unter freien Lizenzen (u. a. GPL, Apache-2.0); Qualcomm-Treiber für GPU und NPU proprietär; Lizenz der Arduino App Lab nicht geprüft
• Marken: Arduino, UNO und VENTUNO sind Marken der Arduino S.r.l.; Qualcomm, Dragonwing, Hexagon und Adreno sind Marken der Qualcomm Inc.; STM32 ist eine Marke der STMicroelectronics; Raspberry Pi ist eine Marke der Raspberry Pi Ltd.; Nvidia und Jetson sind Marken der Nvidia Corporation. Genannte Marken- und Produktnamen gehören ihren jeweiligen Inhabern.

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Quellen

Logbuch