- Grote taalmodellenLLMs) zijn AI-systemen die zijn getraind op enorme tekstdatasets om mensachtige taal te begrijpen en te genereren, waardoor taken als samenvatten, redeneren en gespreksinteracties mogelijk worden.
- Topaanbieders van LLM , waaronder OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI en Mistral, zijn elk gespecialiseerd in hun eigen sterke punten, zoals multimodaliteit, redeneren, openheid of bedrijfsgereedheid.
- De beste LLMs voor conversatie (zoals GPT en Claude Sonnet 4) blinken uit in het verwerken van genuanceerde dialogen, het vasthouden van context en toonverschuivingen, terwijl redeneringsgerichte modellen zoals DeepSeek R1 en Gemini 2.5 Pro complexe taken met meerdere stappen aanpakken.
Elke dag staat er een nieuw AI-model op mijn X-feed. Knipper met je ogen en je hebt de volgende "open gewicht, GPT- niveau" daling gemist.
Ik weet nog dat LLaMA uitkwam en het voelde als een big deal. Vicuna volgde. Toen vervaagde alles. Hugging Face veranderde in één klap in de AI homepage.
Als je met dit spul bouwt, is het moeilijk om je niet af te vragen: moet ik het allemaal bijhouden? Of kies ik er gewoon een die werkt en bid ik dat het niet kapot gaat?
Ik heb de meeste geprobeerd in echte producten. Sommige zijn geweldig voor chat. Sommige vallen uit elkaar zodra je ze in llm agents of toolchains gebruikt.
Wat zijn grote taalmodellen?
Grote taalmodellenLLMs) zijn AI-systemen die zijn getraind om menselijke taal te begrijpen en te genereren voor een groot aantal taken.
Deze modellen worden getraind op enorme hoeveelheden tekst - alles van boeken en websites tot code en gesprekken - zodat ze kunnen leren hoe taal in de praktijk werkt.
Je hebt ze aan het werk gezien wanneer een AI-chatbot begrijpt wat je vraagt, zelfs na een follow-up, omdat het de context begrijpt.
LLMs zijn bedreven in taken als het samenvatten van documenten, het beantwoorden van vragen, het schrijven van code, het vertalen tussen talen en het voeren van coherente gesprekken.
Het toenemende onderzoek naar concepten zoals chain of thought prompting heeft het ook mogelijk gemaakt om van LLMs AI-agenten te maken.
Top 7 LLM aanbieders
Voordat we de beste modellen uitsplitsen, is het de moeite waard om te weten wie ze bouwt.
Elke aanbieder heeft een andere kijk op modelontwerp - sommigen richten zich op ruwe schaal, anderen op veiligheid of multimodaliteit, en weer anderen streven naar open toegang.
Als je begrijpt waar een model vandaan komt, krijg je een duidelijker beeld van hoe het zich gedraagt en voor wie het gemaakt is.
OpenAI
OpenAI is het bedrijf achter ChatGPT en de GPT . De meeste teams die tegenwoordig met LLMs bouwen, gebruiken hun modellen rechtstreeks of concurreren ermee.
OpenAI werkt zowel als onderzoekslab als commercieel platform en biedt zijn modellen aan via API's en productintegraties.
OpenAI richt zich op het bouwen van algemene GPT chatbotmodellenmet brede mogelijkheden, zoals GPT. Het blijft een groot deel van het huidige landschap in zowel commerciële als ontwikkelaargerichte AI vormgeven.
Anthropic
Anthropic is een AI-bedrijf gevestigd in San Francisco, opgericht in 2021 door een groep voormalige OpenAI , waaronder de broers Dario en Daniela Amodei.
Het team richt zich op het bouwen van taalmodellen die veilig, bestuurbaar, interpreteerbaar en betrouwbaar zijn in langere gesprekken.
Hun Claude-familie staat bekend om het goed volgen van instructies en het vasthouden van context, waarden die duidelijk naar voren komen in de manier waarop de modellen omgaan met genuanceerde aanwijzingen en gesprekken die meerdere beurten beslaan.
Google DeepMind
DeepMind is de AI-onderzoeksafdeling van Google, oorspronkelijk bekend om doorbraken op het gebied van games en reinforcement learning.
Het is nu het team achter de Gemini modelfamilie, die veel van Google's AI-producten aanstuurt.
Gemini-modellen zijn gebouwd voor multimodaal redeneren en lange-teksttaken en zijn al geïntegreerd in hun ecosysteem, zoals Zoeken, YouTube, Drive en Android.
Meta
Meta is het bedrijf achter de LLaMA-modellen - enkele van de sterkste open LLMs die momenteel verkrijgbaar zijn.
Hoewel de toegang onder een licentie valt, kunnen de modellen volledig worden gedownload en worden ze algemeen gebruikt voor privétoepassingen en experimenten.
Meta heeft zich gericht op het uitbrengen van capabele modellen die de bredere gemeenschap kan fine-tunen, hosten of inbouwen in systemen zonder afhankelijk te zijn van externe API's.
DeepSeek
DeepSeek is een in China gevestigd AI-bedrijf dat snel aandacht heeft gekregen voor het uitbrengen van concurrerende open-gewicht modellen met een focus op redeneren en ophalen.
Hun modellen zijn populair bij ontwikkelaars die op zoek zijn naar transparantie en controle over hoe hun systemen worden gebouwd en ingezet.
xAI
xAI is een AI-bedrijf dat gepositioneerd is als een onafhankelijke R&D-groep die nauw samenwerkt met X (voorheen Twitter).
De Grok-modellen zijn geïntegreerd in X-producten en zijn bedoeld om conversatiemogelijkheden te combineren met real-time gegevenstoegang.
Mistral
Mistral is een in Parijs gevestigde AI-startup die bekend staat om het uitbrengen van krachtige, open modellen.
Hun werk richt zich op efficiëntie en toegankelijkheid, waarbij modellen vaak worden gebruikt in lokale of low-latency implementaties.
De 10 beste grote taalmodellen
De meesten van ons kiezen geen modellen van een leaderboard - we kiezen wat goed voelt.
En "beste" betekent niet het grootste model of de hoogste score op een of andere beoordeling. Het betekent: Zou ik het gebruiken om een agent van stroom te voorzien, mijn codeerpijplijnen te beheren, te reageren op een klant of een gesprek te voeren in een taak waar veel op het spel staat?
Ik heb modellen gekozen die dat zijn:
- actief onderhouden en nu beschikbaar
- worden getest in echte toepassingen
- ergens echt goed in zijn: conversatie, redeneren, snelheid, openheid of multimodale diepgang
Natuurlijk zullen er nieuwe modellen blijven komen. Maar deze hebben zichzelf al bewezen in het wild - en als je vandaag aan het bouwen bent, zijn deze het waard om te kennen.
Beste conversatie LLMs
De beste gespreksmodellen houden de context bij elke beurt, passen zich aan je toon aan en blijven coherent, zelfs als het gesprek verschuift of terugloopt.
Om op deze lijst te komen, moet een model betrokken aanvoelen. Het moet kunnen omgaan met rommelige formuleringen, sierlijk herstellen van onderbrekingen en reageren op een manier die voelt alsof er iemand luistert.
1. GPT4o
Tags: Gespreks-AI, Real-Time spraak, Multimodale invoer, Gesloten bron
GPT is het nieuwste vlaggenschipmodel van OpenAI, dat in mei 2024 wordt uitgebracht - en het is een grote sprong voorwaarts in de manier waarop LLMs omgaan met real-time, multimodale interactie.
Het kan tekst, bestanden, afbeeldingen en audio als invoer ontvangen en in elk van deze formaten reageren.
Ik heb GPT's uitgebreide taalbegrip onlangs gebruikt om Frans te oefenen, en het is moeilijk te overtreffen.
De stemreacties komen vrijwel direct binnen (ongeveer 320 ms) en weerspiegelen zelfs toon en stemming op een manier die verrassend menselijk aanvoelt.
Het is een van de meest gebruikte chatbots op het internet, maar ook de meest geliefde door bedrijven vanwege de extra functies en tools die het OpenAI eco-systeem biedt.
2. Claude 4 Sonnet
Tags: Gespreks-AI, Long-Context Memory, Geschikt voor bedrijven, Gesloten bron
Claude Sonnet 4 is Anthropic's nieuwste model voor conversationele AI, uitgebracht in mei 2025.
Het is ontworpen voor natuurlijke gesprekken die doordacht aanvoelen zonder aan snelheid in te boeten, en het doet het vooral goed in zakelijke chatomgevingen.
Het houdt context goed vast tijdens lange uitwisselingen, volgt instructies betrouwbaar op en past zich snel aan bij veranderingen in het onderwerp of de intentie van de gebruiker.
Vergeleken met eerdere versies zoals Claude 3.7, produceert Sonnet 4 meer gerichte antwoorden en heeft het een strakkere controle over verbositeit, zonder de samenhang te verliezen.
3. Grok 3 (xAI)
Tags: Conversationele AI, Real-Time Bewustzijn, Humor, Gesloten bron
Grok 3 voelt aan als een kerel die te lang online is geweest. Hij is aangesloten op X en hoeft niet echt vast te zitten aan een internet-API om op de hoogte te blijven van het nieuws.
LLM is meestal tragisch, maar Grok weet tenminste dat het grappen vertelt. Soms is het raak. Soms spiraalt het. Hoe dan ook, het blijft praten.
Het werkt het beste in rumoerige, reactieve ruimtes. Plekken zoals groepschats die uit elkaar spatten tijdens een productlancering of mediabots die grappen maken naast real-time krantenkoppen.
Soms zie je Grok - of zijn chaotische tweelingbroer, "Gork" - op de loer liggen in discussies over X, om iemand te helpen bevestigen of de aarde rond is. Dus misschien moet je een oogje in het zeil houden.
Beste LLMs voor redeneren
Sommige modellen zijn gebouwd voor snelheid. Deze zijn gebouwd om te denken. Ze volgen complexe instructies en blijven geconcentreerd bij lange, gelaagde taken.
Dat betekent dat ze niet alleen antwoorden genereren, maar ook bijhouden wat er is gedaan, bijsturen op basis van de resultaten en de volgende stap plannen met intentie.
De meeste gebruiken redeneerraamwerken zoals ReAct en CoT, waardoor ze ideaal zijn voor het bouwen van AI-agenten en problemen die meer structuur dan snelheid vereisen.
4. OpenAI o3
Tags: Redeneren LLM, Chain-of-Thought, Agent-klaar, Gesloten bron
OpenAI's o3 is een op redeneren gericht model dat is ontworpen om complexe taken aan te kunnen die gestructureerd denken vereisen.
Het blinkt uit op gebieden als wiskunde, codering en het oplossen van wetenschappelijke problemen, waarbij gebruik wordt gemaakt van chain-of-thought-technieken die door OpenAI o1 zijn doorgegeven om problemen op te splitsen in behapbare stappen.
OpenAI gebruikt deliberatieve afstemming om zijn acties beter te plannen. Het model controleert zijn eigen beslissingen aan de hand van een veiligheidsgids voordat het verder gaat.
Van wat we hebben gezien, zal OpenAI waarschijnlijk het beste van beide samenvoegen door het brein van o3 te combineren met de flexibiliteit van 4o in GPT.
5. Claude 4 Opus
Tags: Reasoning LLM, Long-Context Memory, bedrijfsgereed, gesloten bron
Claude 4 Opus is het paradepaardje van Anthropic- hoewel het merkbaar langzamer en duurder is dan Sonnet.
Omdat dit het grootste model is dat Anthropic tot nu toe heeft getraind, kan het model gefocust blijven op lange inputs en de logica achter elke stap vasthouden.
Het werkt goed met dicht materiaal. Je kunt het een volledig rapport of procesdocument geven en het zal door de details lopen met context en referenties.
Dat is van groot belang voor bedrijfsteams die AI-systemen bouwen die kunnen redeneren in enorme werkomgevingen.
6. Gemini 2.5 Pro
Tags: Redeneren LLM, Lange-Context Taken, Planningsmogelijkheden, Gesloten bron
Gemini 2.5 Pro is het meest capabele model van DeepMind - als je het op de juiste plaats gebruikt.
Binnen AI Studio met Deep Research ingeschakeld, reageert het met volledige redeneerketens en schetst het beslissingen met duidelijke logica.
De redenering geeft het een voorsprong in multi-step workflows en agent systemen.
Gemini 2.5 Pro komt het best tot zijn recht wanneer het de ruimte heeft om na te denken en tools om uit te putten. Dat maakt het een sterke keuze voor teams die geaarde, logica-bewuste applicaties bouwen die structuur nodig hebben om te kunnen schalen.
7. DeepSeek R1
Tags: Redeneren LLM, Lange-Context, Onderzoeksgericht, Open-Source
DeepSeek R1 viel met open gewichten en presteerde beter dan Claude en o1 op kernredeneringsbenchmarks, wat een zeer reëel moment van paniek veroorzaakte bij teams die raceten naar gesloten releases.
De voorsprong kwam van de architectuur. R1 leunt op structuur door zich te richten op een schone omgang met tokens en een duidelijk gevoel voor hoe aandacht moet worden geschaald als een gesprek langer wordt.
Als je agents bouwt die logica nodig hebben om te landen en stappen om vast te houden, dan geeft R1 je de mogelijkheid om prestaties op fundamenteel niveau heel gemakkelijk uit te voeren op je eigen voorwaarden en hardware is het enige open-source model onder de redeneringsmodellen.
Beste lichtgewicht LLMs
Hoe kleiner het model, hoe meer je de nadelen voelt - maar als je het goed doet, voelen ze niet klein aan.
De meeste kleine modellen zijn gedistilleerd uit grotere versies, getraind om net genoeg van de vaardigheid van het origineel te behouden en toch kleiner te worden.
Je draait ze op randapparaten, low-spec setups - zelfs op je laptop als dat nodig is.
Je bent hier niet per se op zoek naar diepgaande redeneringen of lange chats. Je bent op zoek naar precisie en snelle uitvoer zonder een volledige cloud stack op te starten.
8. Gemma 3 (4B)
Tags: Lichtgewicht LLM, gebruik op apparaat, open source
Gemma 3 (4B) komt uit de grotere Gemma-lijn van Google, teruggebracht tot vier miljard parameters zodat het draait op bescheiden hardware zonder cloudaansluiting.
Het behoudt de instructie-volg-discipline van het bovenliggende model, maar antwoordt met de snelheid die je nodig hebt voor mobiele agents of offline chatwidgets.
Zet het in een lokale workflow en het start snel op en blijft stabiel onder strakke geheugenlimieten.
9. Mistral Klein 3.1
Tags: Lichtgewicht LLM, gebruik op apparaat, open source
Mistral Small 3.1 bouwt voort op de eerdere Mistral Small-serie, maar houdt de footprint licht genoeg om te draaien op een enkele GPU voor consumenten, terwijl het nog steeds een venster van 128 k-token biedt.
Het streamt ongeveer 150 tokens per seconde en kan zowel tekst als eenvoudige afbeeldingsprompts aan, waardoor het een goede keuze is voor randchatlagen of ingesloten agenten.
10. Qwen 3 (4B)
Tags: Lichtgewicht LLM, Meertalig, Open-Source
Qwen 3 4B verkleint Alibaba's grotere Qwen-3 architectuur tot een vier-miljard-parameter model dat nog steeds meer dan 100 talen begrijpt en netjes aansluit op tool-calling frameworks.
Het is open gewicht onder een Apache-achtige licentie, draait op een bescheiden GPU en heeft aandacht gekregen voor agenttaken waarbij ontwikkelaars snel moeten kunnen redeneren.
Hoe bouw je een agent met behulp van je favoriete LLM
Een model gekozen? Geweldig. Nu is het tijd om het aan het werk te zetten.
De beste manier om te weten of een LLM echt past bij jouw use case is ermee te bouwen - kijken hoe het omgaat met echte invoer en inzetstromen.
Voor deze snelle bouw gebruiken we Botpress - een visuele bouwer voor AI chatbots en agents.
Stap 1: Bepaal het bereik en de rol van je agent
Voordat je het platform opent, moet je duidelijk krijgen welke rol de bot moet spelen.
Een goede gewoonte is om te beginnen met een paar taken, te kijken of ze uitvoerbaar en geaccepteerd zijn, en dan daarop voort te bouwen.
Klein beginnen met een FAQ chatbot kan je helpen begrijpen hoe je gegevens worden gebruikt en gestructureerde parameters bewegen tussen LLMs of tools.
Stap 2: Een basisagent maken
.webp)
Open in de Botpress Studio een nieuwe bot en schrijf duidelijke instructies voor de agent.
Dit vertelt de LLM hoe hij zich moet gedragen en welke taak hij probeert uit te voeren. Een voorbeeld van een instructieset voor een marketingchatbot kan zijn:
"Je bent een marketingassistent voor [bedrijf]. Je helpt gebruikers om meer te weten te komen over ons product, beantwoordt veelgestelde vragen en moedigt hen aan om een demo te boeken of zich in te schrijven voor e-mailupdates. Wees beknopt, behulpzaam en proactief."
Stap 3: Belangrijke documenten en websites toevoegen
Upload of schrijf informatie naar de Kennisbank, zodat de chatbot moet kunnen antwoorden, zoiets als:
- Productvergelijkingen
- Prijsonderverdelingen
- URL landingspagina
- Belangrijke CTA's (links naar demo-, proef- en contactformulieren)
Hoe beter de inhoud is afgestemd op je funnel, hoe beter de bot presteert.
Stap 4: Overstappen naar LLM van je voorkeur
.webp)
Als de algemene bot eenmaal is ingesteld, kun je nu de LLMs wijzigen die worden gebruikt voor specifieke bewerkingen in de chatbot.
Je kunt hiertussen schakelen door naar Botinstellingen te gaan aan de linkerkant van het dashboard.
Ga naar LLM en kies hier de LLM van je voorkeur.
Botpress ondersteunt OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek en anderen - dus je kunt de balans tussen prestaties en budget zelf bepalen.
Stap 5: Uitrollen naar het kanaal van je keuze
Nadat je de perfecte LLM voor je AI-agent hebt gekozen, kun je de chatbot zoals hij is op verschillende platforms tegelijk inzetten.
De chatbot kan heel gemakkelijk worden veranderd in een Whatsapp chatbot of een Telegram chatbot om gebruikers in elk domein te ondersteunen.
Implementeer vandaag nog een LLM
Gebruik LLMs in uw dagelijkse werkzaamheden met aangepaste AI-agenten.
Met de overvloed aan chatbotplatforms die er zijn, is het eenvoudig om een AI-agent op te zetten die aan je specifieke behoeften voldoet. Botpress is een eindeloos uitbreidbaar AI-agent platform.
Met een kant-en-klare bibliotheek van integraties, drag-and-drop workflows en uitgebreide tutorials is het toegankelijk voor bouwers in alle stadia van expertise.
Sluit een willekeurige LLM aan om uw AI-project in elke gebruikssituatie van energie te voorzien.
Begin vandaag nog met bouwen - het is gratis.
Veelgestelde vragen
Wat zijn de verschillen tussen gehoste en open-source LLMs buiten de infrastructuur?
Gehoste LLMs zijn eenvoudig te gebruiken via API's en hoeven niet te worden ingesteld, maar ze functioneren als gesloten systemen met beperkte controle. Open-source LLMs daarentegen maken volledige transparantie, aanpassing en bijscholing mogelijk, waardoor ze beter geschikt zijn voor gebruikssituaties die uitleg vereisen.
Kan ik gehoste LLMs zoals GPT of Claude 3.5 nauwkeurig afstellen voor mijn eigen gegevens?
In de meeste gevallen ondersteunen gehoste modellen geen volledige fijnafstemming. Ze bieden echter wel vaak configuratieopties zoals systeeminstructies, prompt engineering en retrieval-augmented generation (RAG) om reacties aan te passen zonder het model opnieuw te trainen.
Hoe verhouden LLMs zich tot traditionele regelgebaseerde NLP-systemen?
Rule-based NLP is alsof je een computer een heel strikt script geeft, terwijl LLMs meer lijken op improvisatie-acteurs. Ze hebben patronen geleerd uit tonnen gegevens en kunnen veel vager, meer open taalgebruik aan.
Houden LLMs herinneringen vast aan eerdere interacties en hoe wordt daarmee omgegaan?
Uit de doos onthouden de meeste LLMs geen chats uit het verleden. Het geheugen moet handmatig worden beheerd met sessietracking of toegevoegde context. Maar sommige platforms (zoals GPT met geheugenfuncties) beginnen ingebouwde geheugenmogelijkheden te bieden.
Wat zijn de belangrijkste criteria bij het evalueren van een LLM voor zakelijk gebruik?
Denk aan nauwkeurigheid (geeft het de juiste antwoorden?), latentie (hoe snel is het?), kosten (API prijzen tellen op!) en veiligheid (vermijdt het rare of riskante outputs?). Bonuspunten voor zaken als meertalige ondersteuning of integratiegemak.
.png)
