LLM

Virksomhedens RAG-landskab er fundamentalt blevet transformeret i 2026. Hvad der begyndte som eksperimentelle prototyper i 2024, er udviklet til produktionskritisk infrastruktur, der driver forretningsoperationer hos Fortune 500-virksomheder. Organisationer, der implementerer produktions-RAG-systemer, rapporterer 25-30% reduktioner i driftsomkostninger og 40% hurtigere informationsindsamling, ifølge nylige brancheundersøgelser. Men springet fra proof-of-concept til produktionsudrulning forbliver forræderisk. Mange virksomheder opdager, at frameworks optimeret til hurtig prototyping kæmper under produktionsarbejdsbelastninger, mens andre finder sig selv låst til proprietære platforme, der begrænser tilpasning og kontrol. ...

Open source LLM’er (Large Language Models) er forvandlet fra forskningseksperimenter til produktionsklare alternativer til proprietære API’er i 2026. De bedste open source LLM’er – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 og Gemma 3 – leverer ydeevne på grænseniveau inden for ræsonnement, kodning og tilpassede selv-opgaver. Over half of production LLM deployments now use open source models rather than closed APIs like GPT-5 or Claude. The “DeepSeek moment” in 2025 proved that open source LLMs could match proprietary model capabilities at dramatically lower costs. Organisationer, der vælger open source LLM’er, prioriterer databeskyttelse, omkostningsforudsigelighed, finjusteringsfleksibilitet og uafhængighed af API-hastighedsgrænser. Evaluating DeepSeek vs Llama vs Qwen requires understanding model architectures, licensing restrictions, and deployment options. Open source LLMs excel in domains requiring data residency, custom behavior, or high-volume inference where API costs become prohibitive. ...