Samsung Galaxy S26 Ultra: Neuer RAM-Boost und Top-Ausstattung kommen 2026
Samsung bereitet sich auf die Veröffentlichung seiner nächsten S-Serie vor, die voraussichtlich in etwa einem halben Jahr an den Start geht. Trotz der noch recht langen Wartezeit überschwemmen immer mehr Leaks die Öffentlichkeit, sodass sich die neue S26-Reihe bereits im Herbst 2025 nah an der Marktreife anfühlt.
Der südkoreanische Technologiekonzern blickt auf ein erfolgreiches Jahr zurück und plant, diesen Erfolg mit der Galaxy S26-Familie zu wiederholen. Die neue Serie soll allerdings leichte Änderungen in der Modellstruktur bringen: Statt der bisher üblichen Basis- und Plus-Varianten stehen wohl künftig die Pro- und Edge-Modelle im Fokus. Das Spitzenmodell Ultra bleibt nach aktuellem Stand unangetastet.
Das Flaggschiff Galaxy S26 Ultra wird voraussichtlich die Führungsposition mit der bewährten 200-Megapixel-Hauptkamera behalten, die mit einer größeren Blendenöffnung für bessere Lichtaufnahme ausgestattet ist. Endlich soll auch eine 60-Watt-Schnellladefunktion eingeführt werden. Ein größeres Display ist ebenfalls im Gespräch.
Ein aktueller Leak von einem verlässlichen Tippgeber offenbart zudem, dass der Arbeitsspeicher (RAM) des Ultra-Modells technisch stark verbessert wird. Der neue RAM könnte damit Datentransferraten bieten, die deutlich über dem Vorgänger liegen.
Zum Vergleich: Bereits im April 2024 hatte Samsung den branchenweit schnellsten LPDDR5X RAM mit einer Geschwindigkeit von 10,7 Gbps für mobile Geräte vorgestellt. Obwohl das Galaxy S25 Ultra bereits LPDDR5X RAM nutzt, liegt die Geschwindigkeit dort nur bei 8,5 Gbps. Die S26 Ultra Version könnte somit das erste Samsung-Smartphone werden, das den vollen Geschwindigkeitsstandard dieses RAMs ausschöpft – eine Einschätzung, die der bekannte Branchenleaker @UniverseIce bestätigt.
Hinsichtlich der Leistung kombiniert das Galaxy S26 Ultra den neuen RAM mit dem Snapdragon 8 Elite 2 Prozessor, was nicht nur zu mehr Rechenpower führt, sondern auch die Energieeffizienz erhöht. Besonders für KI-Anwendungen direkt auf dem Gerät wird damit eine bessere Performance erwartet.
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