Bewertung und Empfehlungen für Challenge Grifo Race 28" Faltreifen


Challenge Grifo Race 28" Faltreifen



Vorteile

  • Vielseitiges Allround-Profil (Grifo) für gemischte CX-Bedingungen: harter Untergrund, Wiese, leichter Matsch
  • 120 TPI-Karkasse für ordentliche Geschmeidigkeit im Vergleich zu vielen Einsteiger-CX-Faltreifen
  • PPS-Pannenschutzstreifen reduziert Durchstiche im Laufflächenbereich
  • Gewicht um ca. 360 g (33 mm) ist konkurrenzfähig für einen vulkanisierten CX-Faltreifen
  • Empfohlene niedrige Drücke (ca. 2,1–2,7 bar) unterstützen Traktion und Komfort im Cross-Einsatz
  • UCI-konforme Breite (33 mm) für CX-Rennen

Nachteile

  • Nicht tubeless-fähig; viele aktuelle CX/Gravel-Setups bevorzugen TL- oder TLR-Systeme
  • Vulkanisierte Bauweise weniger geschmeidig als die handgefertigten (HTLR/Handmade) Challenge-Versionen
  • Seitenschutz begrenzt; Seitenwände empfindlicher als bei robusten Gravel-Reifen (nicht ideal für scharfkantigen Schotter)
  • 33 mm für Gravel häufig zu schmal; weniger Komfort und Pannentoleranz auf rauem Terrain
  • Griff im tiefen Matsch nicht so stark wie bei Mud-spezifischen Profilen (z. B. Limus/Baby Limus)

Fazit & Empfehlungen

Der Challenge Grifo Race 700×33C ist ein klassischer, vielseitiger Cyclocross-Faltreifen mit 120 TPI-Karkasse und PPS-Pannenschutz, der in gemischten Bedingungen effizient rollt und solide Traktion bietet. Er ist UCI-konform in der Breite und besticht durch gutes Allround-Verhalten, bleibt jedoch aufgrund der vulkanisierten Konstruktion weniger geschmeidig als die handgefertigten Varianten. Der fehlende Tubeless-Support und die geringe Breite begrenzen seine Eignung für anspruchsvolles Gravel. Ideal für CX-Fahrer, die einen funktionalen Schlauch-Reifen für Training und Rennen in Mixed Conditions suchen.


Einsatzmöglichkeiten & Tipps

Geeignet für Cyclocross-Training und -Rennen auf gemischtem Untergrund, hartem Boden, Wiese und leicht schlammigen Kursen mit Schlauch-Setup. Für Gravel allenfalls auf glatteren Strecken; für raues Schotterterrain oder tubeless-Setups sind breitere, TLR-Modelle sinnvoller.


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Diese Rezension wurde mithilfe von KI-Technologien erstellt.

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