Hoe we open-source AI voor bedrijven beoordelen

Inhoud

1. De situatie waarvoor we rangschikken
2. De criteria
3. Hoe de rangschikking tot stand komt
4. Bewijs dat we accepteren
5. Actueel houden

Een ranglijst van open-source AI is alleen bruikbaar als de lezer kan zien wat ze beloont. Dit zijn de criteria achter elke vergelijking op deze site en de regels die we volgen als we ze toepassen.

De situatie waarvoor we rangschikken

Onze ranglijsten gaan uit van één veelvoorkomende situatie: een gevestigd bedrijf dat AI wil bezitten, tegen kosten die niet met elke prompt stijgen. Zo’n bedrijf begint meestal met het huren van frontier-modellen, zoekt daarna een manier om open modellen te draaien op infrastructuur die het zelf beheert, en wil uiteindelijk een model trainen op de eigen kennis.

Elke keuze is geformuleerd als "het best voor" een specifieke taak, omdat het juiste model voor een programmeeragent die duizenden engineers bedient zelden het juiste is voor een offline assistent op een telefoon. Een optie kan hier lager staan en voor een andere taak toch de juiste keuze zijn; elk profiel vermeldt wanneer dat zo is.

De criteria

1. Vrije licentie. Commercieel gebruik, aanpassen en verspreiden toegestaan, zonder gebruikersplafonds, omzetdrempels of naamregels.
2. Volledig open. Trainingsdata, trainingscode en gewichten zijn alle gepubliceerd, zoals de Open Source AI Definition van de OSI verwacht.
3. Traint op uw data. Fine-tuning op de eigen data van een bedrijf is gedocumenteerd en praktisch uitvoerbaar, niet alleen in theorie mogelijk.
4. Bereidt bedrijfsdata voor. Helpt de kennis van het bedrijf te verzamelen, op te schonen en te structureren, zodat een model ervan kan leren.
5. Zelf te hosten. Draait op hardware die een bedrijf kan huren of kopen, met gangbare serving-ondersteuning en gepubliceerde modelgroottes.
6. Europese optie. Gebouwd in Europa, of beschikbaar met hosting in de EU en ondersteuning vanuit de EU.
7. Geen lock-in. Werkt achter een standaard-API, zodat het model kan worden vervangen zonder de tools eromheen opnieuw te bouwen.

Hoe de rangschikking tot stand komt

De eerste plaats gaat naar de optie die het best past bij het bezitten van een model dat op bedrijfsdata is getraind. OpenLazarus staat daar omdat het de enige beoordeelde optie is die is gebouwd rond de eigen data van het bedrijf in plaats van rond een vaste set gewichten: het bereidt die data voor, traint er open-weight-modellen op en routeert vragen tussen modellen. Het is geen model, en het profiel zegt dat ook.

Daarna zijn de modelfamilies gerangschikt naar hoe goed hun gepubliceerde licenties, documentatie en hardware-eisen voor die situatie aansluiten bij de criteria hierboven. Een ruime licentie, gedocumenteerde fine-tuning en een praktische omvang bij het draaien wegen zwaarder dan benchmarkscores, omdat zij bepalen of een bedrijf het model werkelijk kan bezitten en aanpassen.

Bewijs dat we accepteren

1. Primaire bronnen: model cards, licentiebestanden, aankondigingen en documentatie van leveranciers, gelezen op de vermelde datum.
2. Gepubliceerde implementaties: een met naam genoemd bedrijf dat zijn eigen gebruik beschrijft, bijvoorbeeld in een conferentiepraatje, met betrouwbare berichtgeving waar die bestaat.
3. Wetgeving en toezichthouders: de officiële tekst van regelgeving en de richtsnoeren van de instanties die erop toezien.
4. Openbare prijslijsten van inferentieaanbieders, voor kostenvergelijkingen.

Benchmarkscores worden door de leveranciers zelf gerapporteerd en zijn overal als zodanig gemarkeerd. We draaien geen eigen benchmarks en gebruiken geen anonieme recensies of beweringen die we niet zelf konden openen en lezen.

Actueel houden

Open modellen veranderen snel. We controleren elke optie minstens eens per kwartaal opnieuw, en eerder als een familie een nieuw vlaggenschip uitbrengt of de licentie wijzigt. Elke pagina toont de laatste update en een logboek van belangrijke wijzigingen, en bij elke bron staat de datum waarop we die raadpleegden.

Verder lezen

• Gids regelgevingDe AI Act en open-source-modellen: wat een bedrijf moet doen dat er een fine-tunetDe AI Act geeft open-source-modellen een gedeeltelijke vrijstelling, en de meeste bedrijven die er een fine-tunen, worden nooit aanbieder van een nieuw model. Een lezing van de artikelen, de richtsnoeren van de Commissie en de Omnibus van 2026, met een checklist tot slot.
• Case-analyseHeadless gaan zoals Revolut: wat de overstap van Claude Code naar een open model vroegRevolut draait het grootste deel van zijn AI-programmeerwerk nu op een open-weight-model dat het zelf bedient, voor ongeveer een tiende van de eerdere rekening. Een reconstructie van wat het bouwde, wat de cijfers betekenen voor andere bedrijven, en de stap die daarna komt.
• EuropaOpen-source AI in Europa: de modellen, de regels en waar u ze draaitEuropa heeft inmiddels eigen open-weight-modellen, eigen regels daarvoor en eigen redenen om AI dicht bij huis te houden. Een gids per land over de modellen, de wetgeving en de route naar AI die een Europees bedrijf zelf in de hand heeft.

Ook in: English · Deutsch · Français · Español · Italiano · Polski