Open source LLM’s (Large Language Models) zijn in 2026 getransformeerd van onderzoeksexperimenten naar productieklare alternatieven voor propriëtaire API’s. De beste open source LLM’s – DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 en Gemma 3 – leveren prestaties op grensniveau op het gebied van redeneren, coderen en multimodale taken, terwijl ze zelf-hosting en maatwerk mogelijk maken. Meer dan de helft van de productie-LLM-implementaties maakt nu gebruik van open source-modellen in plaats van gesloten API’s zoals GPT-5 of Claude. Het “DeepSeek-moment” in 2025 bewees dat open source LLM’s de mogelijkheden van propriëtaire modellen konden evenaren tegen dramatisch lagere kosten. Organisaties die voor open source LLM’s kiezen, geven prioriteit aan gegevensprivacy, kostenvoorspelbaarheid, fine-tuningflexibiliteit en onafhankelijkheid van API-snelheidslimieten. Het evalueren van DeepSeek versus Llama versus Qwen vereist inzicht in modelarchitecturen, licentiebeperkingen en implementatieopties. Open source LLM’s blinken uit in domeinen die datalocatie, aangepast gedrag of gevolgtrekking op grote schaal vereisen, waarbij API-kosten onbetaalbaar worden.

Deze uitgebreide gids onderzoekt de beste open source LLM’s in 2026, waarbij mogelijkheden, prestatiebenchmarks, licentievoorwaarden, hardwarevereisten en implementatiestrategieën worden vergeleken om teams te helpen optimale open source taalmodellen voor hun AI-toepassingen te selecteren.

Deze gids onderzoekt de beste open source LLM’s die beschikbaar zijn in 2026, met de nadruk op modellen die van belang zijn voor toepassingen in de echte wereld: redeneren, coderen, agentworkflows en multimodale taken.

Wat maakt een model “Open Source”?

De term “open source LLM” wordt vaak losjes gebruikt. De meeste modellen vallen in de categorie van open gewichten in plaats van traditionele open source. Dit betekent dat de modelparameters openbaar kunnen worden gedownload, maar dat de licentie beperkingen kan bevatten op commercieel gebruik, herdistributie of openbaarmaking van trainingsgegevens.

Volgens het Open Source Initiative zouden volledig open source-modellen niet alleen gewichten moeten vrijgeven, maar ook trainingscode, datasets (waar juridisch mogelijk) en gedetailleerde gegevenssamenstelling. Weinig modellen voldoen aan deze lat in 2026.

Voor praktische doeleinden concentreert deze gids zich op modellen die vrij kunnen worden gedownload, door zichzelf kunnen worden gehost, kunnen worden verfijnd en kunnen worden geïmplementeerd – en dat is waar de meeste teams om geven bij het evalueren van ‘open source’-opties.

Waarom kiezen voor Open Source LLM’s?

Gegevensprivacy en controle. Door modellen op uw infrastructuur te gebruiken, verlaten gevoelige gegevens uw netwerk nooit. Dit is van belang voor de gezondheidszorg, de financiële sector en elke sector met strikte compliance-eisen.

Voorspelbaarheid van kosten. API-gebaseerde prijzen schalen mee met het gebruik, waardoor onvoorspelbare facturen ontstaan ​​tijdens productlanceringen of virale momenten. Zelf-gehoste modellen vervangen variabele kosten door vaste infrastructuurkosten.

Aanpassingsdiepte. Het verfijnen van gesloten modellen is beperkt tot wat leveranciers blootleggen. Open gewichten bieden volledige controle over trainingsgegevens, hyperparameters en optimalisatiestrategieën.

Leverancieronafhankelijkheid. API-providers kunnen modellen afschaffen, prijzen wijzigen of de toegang beperken. Het bezit van de gewichten elimineert dit risico.

De afwegingen? Open source-modellen lopen doorgaans achter op frontier closed-modellen op het gebied van benchmarks, vereisen infrastructuurbeheer en verschuiven de beveiligingsverantwoordelijkheid volledig naar uw team.

Top Open Source LLM’s in 2026

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2 kwam naar voren als een van de sterkste open source-modellen voor redeneren en agentische werklasten. Het is uitgebracht onder de tolerante MIT-licentie en combineert prestaties op grensniveau met verbeterde efficiëntie voor scenario’s met een lange context.

Belangrijkste innovaties:

  • DeepSeek Sparse Attention (DSA): Een spaarzaam aandachtsmechanisme dat de rekenkracht voor lange invoer vermindert, terwijl de kwaliteit behouden blijft.
  • Geschaald leren van versterking: High-compute RL-pijplijn die de redeneerprestaties naar GPT-5-territorium brengt. De DeepSeek-V3.2-Speciale variant overtreft naar verluidt GPT-5 op benchmarks zoals AIME en HMMT 2025, volgens DeepSeek’s technisch rapport.
  • Agentische taaksynthese: Getraind in meer dan 1.800 verschillende omgevingen en meer dan 85.000 agenttaken, waaronder zoeken, coderen en gebruik van tools in meerdere stappen.

Best voor: Teams die LLM-agenten bouwen of zware applicaties bouwen. Het model ondersteunt tooloproepen in zowel de denk- als de niet-denkmodus, waardoor het praktisch is voor de workflows van productieagenten.

Hardwarevereisten: Er is aanzienlijke rekenkracht nodig. Voor een efficiënte bediening zijn multi-GPU-opstellingen vereist, zoals 8× NVIDIA H200 (141 GB geheugen).

MiMo-V2-flitser

Xiaomi’s MiMo-V2-Flash is een ultrasnel Mixture-of-Experts (MoE)-model met in totaal 309 miljard parameters, maar slechts 15 miljard actief per token. Deze architectuur levert krachtige mogelijkheden terwijl de uitstekende service-efficiëntie behouden blijft.

Belangrijkste kenmerken:

  • Hybride aandachtsontwerp: Maakt gebruik van schuifvensteraandacht voor de meeste lagen (venster van 128 tokens) met volledige globale aandacht alleen bij 1 op 6 lagen. Dit vermindert de KV-cache-opslag en aandachtsberekening met bijna 6× voor lange contexten.
  • Contextvenster van 256K: Verwerkt extreem lange invoer efficiënt.
  • Top codeerprestaties: Volgens de benchmarks van Xiaomi presteert MiMo-V2-Flash beter dan DeepSeek-V3.2 en Kimi-K2 op het gebied van software-engineering, ondanks dat het in totaal 2-3× minder parameters heeft.

Beste voor: Productie met hoge doorvoer, waar inferentiesnelheid van belang is. Xiaomi rapporteert ongeveer 150 tokens/seconde met agressieve prijzen ($0,10 per miljoen inputtokens, $0,30 per miljoen outputtokens bij toegang via hun API).

Het model maakt gebruik van Multi-Teacher Online Policy Distillation (MOPD) voor post-training, waarbij wordt geleerd van meerdere domeinspecifieke lerarenmodellen via compacte beloningen op tokenniveau. Details zijn beschikbaar in [hun technisch rapport] (https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-V2-Flash/blob/main/paper.pdf).

Kimi-K2.5

Kimi-K2.5 is een native multimodaal MoE-model met in totaal 1 biljoen parameters (32B geactiveerd). Het is gebouwd op Kimi-K2-Base en is getraind op ongeveer 15 biljoen gemengde visie- en teksttokens.

Ontwerpfilosofie: Tekst en visie worden vanaf het begin samen geoptimaliseerd door vroege visiefusie, in plaats van visie te behandelen als een adapter in een laat stadium. Volgens Moonshot AI’s onderzoekspaper levert deze aanpak betere resultaten op dan late fusie onder vaste tokenbudgetten.

Opvallende kenmerken:

  • Instant- en Thinking-modi: Breng latentie en redeneerdiepte in evenwicht op basis van gebruiksscenario.
  • Coderen met visie: Gepositioneerd als een van de sterkste open modellen voor het omzetten van afbeeldingen/video naar code, visuele foutopsporing en UI-reconstructie.
  • Agent Swarm (bèta): Kan maximaal 100 subagenten zelf aansturen en maximaal 1.500 tooloproepen uitvoeren. Moonshot rapporteert tot 4,5 keer snellere voltooiing dan uitvoering door één agent bij complexe taken.
  • Contextvenster van 256K: Verwerkt lange agenttraceringen en grote documenten.

Licentieopmerking: Uitgebracht onder een aangepaste MIT-licentie die de merknaam “Kimi K2.5” vereist voor commerciële producten met meer dan 100 miljoen actieve gebruikers per maand of een maandelijkse omzet van $ 20 miljoen.

GLM-4.7

GLM-4.7 van Zhipu AI richt zich op het creëren van een echt generalistische LLM die agentische vaardigheden, complex redeneren en geavanceerde codering in één model combineert.

Belangrijke verbeteringen ten opzichte van GLM-4.6:

  • Sterkere codeermiddelen: Duidelijke winst op agentische codeerbenchmarks, die DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 en GPT-5.1 evenaren of overtreffen volgens de evaluaties van Zhipu.
  • Beter gebruik van tools: Verbeterde betrouwbaarheid bij taken die veel gereedschap vereisen en workflows in browserstijl.
  • Controleerbaar redeneren met meerdere beurten: Beschikt over drie denkmodi:
    • Interleaved Thinking: Denkt na vóór reacties en tooloproepen
    • Behouden denken: behoudt eerder denken over bochten om drift te verminderen
    • Turn-level-denken: maak redeneren alleen mogelijk als dat nodig is om latentie/kosten te beheren

Beste voor: Toepassingen die samen redeneren, coderen en agentische vaardigheden vereisen. Voor teams met beperkte middelen past de GLM-4.5-Air FP8 op een enkele H200. De GLM-4.7-Flash variant is een lichtgewicht 30B MoE met sterke prestaties voor lokale codeertaken.

Lama 4

Meta’s serie Llama 4 markeert een grote architecturale verschuiving naar Mixture of Experts. Er zijn momenteel twee modellen beschikbaar:

Llama 4 Scout: 17 miljard actieve parameters van 109 miljard in totaal verdeeld over 16 experts. Beschikt over een contextvenster van 10 miljoen tokens. Past op een enkele H100 en kan worden gekwantiseerd tot int4 voor GPU-implementatie bij consumenten.

Llama 4 Maverick: 17 miljard actief van 400 miljard in totaal verdeeld over 128 experts, met 1 miljoen contextvenster. Meta gebruikt dit intern voor WhatsApp, Messenger en Instagram. Volgens Meta’s benchmarks verslaat het GPT-4o en Gemini 2.0 Flash op verschillende taken.

Multimodale mogelijkheden: Beide modellen zijn van nature multimodaal (tekst en afbeeldingen in, tekst uit). Visiefuncties worden echter in de EU geblokkeerd volgens het beleid voor acceptabel gebruik van Meta.

Meertalige ondersteuning: Getraind in 200 talen met verfijnde ondersteuning voor 12 belangrijke talen.

Licentie: “Open-weights” onder de Llama 4 Community-licentie. Staat commercieel gebruik toe onder 700 miljoen maandelijkse actieve gebruikers. Vereist de merknaam ‘Built with Llama’ en downstream-derivaten nemen licentiebeperkingen over.

Google Gemma 3

Gemma 3 maakt gebruik van technologie van Gemini 2.0. Het 27B-model verslaat naar verluidt Llama-405B, DeepSeek-V3 en o3-mini op LMArena-benchmarks volgens het technische rapport van Google – een 27B-model dat beter presteert dan iets dat 15 keer zo groot is.

Modelmaten: 270M, 1B, 4B, 12B en 27B. De kleine 270M gebruikt een batterijcapaciteit van 0,75% voor 25 gesprekken op een Pixel 9 Pro. De 4B en grotere modellen ondersteunen multimodaal (tekst en afbeeldingen).

Technische hoogtepunten:

  • 128K contextvenster: Verwerkt 30 afbeeldingen met hoge resolutie, een boek van 300 pagina’s of een uur video in één prompt.
  • 140+ taalondersteuning met native functieoproepen.
  • 5-op-1 interleaved aandachtsarchitectuur: Houdt KV-cache beheersbaar zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit.

Veiligheidsfuncties: ShieldGemma 2 filtert schadelijke beeldinhoud en presteert beter dan LlavaGuard 7B en GPT-4o mini voor het detecteren van seksueel expliciete, gewelddadige en gevaarlijke inhoud volgens de evaluaties van Google.

Implementatie: Gemma QAT (kwantiseringsbewuste training) maakt het mogelijk om het 27B-model uit te voeren op consumenten-GPU’s zoals RTX 3090. Framework-compatibiliteit omvat Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face en vLLM.

gpt-oss-120b

OpenAI’s gpt-oss-120b is hun meest capabele open-weight-model tot nu toe. Met 117 miljard totale parameters en MoE-architectuur concurreert het met eigen modellen zoals o4-mini.

Trainingsaanpak: Getraind met versterkend leren en lessen van o3. Focus op redeneertaken, STEM, coderen en algemene kennis. Maakt gebruik van een uitgebreide tokenizer die ook o4-mini aanstuurt.

Best voor: Teams die modelgedrag in OpenAI-stijl willen zonder API-afhankelijkheden. Volledig open gewicht en beschikbaar voor commercieel gebruik.

Opmerking: de modelbeschrijving is in het bronmateriaal ingekort, maar is gepositioneerd als een directe concurrent van eigen modellen uit het middensegment, met het voordeel van volledig eigendom.

Hoe u het juiste model kiest

Voor redenering en middelen: Begin met DeepSeek-V3.2 of GLM-4.7. Beiden blinken uit in meerstapsredeneren en het gebruik van hulpmiddelen.

Voor productie met hoge doorvoer: MiMo-V2-Flash biedt de beste tokens per seconde met sterke kwaliteit. Het hybride aandachtsontwerp houdt de gevolgtrekkingskosten beheersbaar.

Voor multimodale workflows: Kimi-K2.5 of Gemma 3 bieden de beste zichtmogelijkheden. Kimi blinkt uit in code-from-images, terwijl Gemma bredere implementatiemogelijkheden biedt.

Voor beperkte middelen: Gemma 3 4B of GLM-4.7-Flash bieden verrassende mogelijkheden in kleine pakketten. Beide draaien op consumentenhardware.

Voor algemene inzet: Llama 4 Scout of Maverick bieden solide allround prestaties met Meta’s ecosysteemondersteuning.

Overwegingen bij de implementatie

Contextvensters zijn belangrijker dan marketing suggereert. De meeste toepassingen in de echte wereld gebruiken minder dan 8K tokens. Als u geen boeken of lange codebases verwerkt, is een venster van 256K overdreven.

Kwantisering is je vriend. INT4-kwantisering verkleint doorgaans de modelgrootte met 4× met minimaal kwaliteitsverlies. Modellen als Llama 4 Scout en Gemma 3 27B worden na kwantisering praktisch voor consumenten-GPU’s.

Test met uw werkelijke gegevens. Benchmarkscores meten synthetische taken. Voer het model uit op representatieve query’s uit uw gebruiksscenario. Meet de latentie onder belasting. Tel hallucinaties per duizend reacties.

De implicaties van licenties schalen mee met succes. De meeste “open” licenties voegen beperkingen op schaal toe. Llama vereist branding boven 700 miljoen gebruikers. Kimi vereist branding boven de 100 miljoen gebruikers of $20 miljoen omzet. De MIT-licentie van DeepSeek kent dergelijke beperkingen niet.

Vooruitkijkend

De kloof tussen open source- en propriëtaire modellen wordt steeds kleiner. DeepSeek-V3.2 Speciale komt overeen met of overtreft GPT-5 op specifieke redeneringsbenchmarks. Gemma 3 27B presteert beter dan modellen die 15 keer zo groot zijn. MiMo-V2-Flash levert grensverleggende codeerprestaties tegen een fractie van de kosten.

De economische aspecten van de inzet van AI zijn aan het veranderen. Organisaties die open source-modellen beheersen, krijgen controle over hun AI-infrastructuur, kosten en gegevens. Degenen die afhankelijk blijven van API’s worden geconfronteerd met voortdurende leveranciersrisico’s en onvoorspelbare prijzen.

Voor 2026 is de vraag niet of je open source-modellen moet gebruiken, maar welke je moet inzetten voor jouw specifieke gebruiksscenario. De modellen zijn klaar. De infrastructuur is volwassen. De tijd is nu. Overweeg integratie met RAG-frameworks voor op kennis gebaseerde toepassingen en vectordatabases voor efficiënt ophalen.

Veelgestelde vragen

Wat is de beste gratis open source LLM voor 2026?

DeepSeek-V3.2 biedt de beste gratis open source LLM met MIT-licenties, geen gebruiksbeperkingen en redeneermogelijkheden op grensniveau. Llama 4 biedt bredere ecosysteemondersteuning met acceptabele licentievoorwaarden voor de meeste gebruiksscenario’s. Qwen 2.5 blinkt uit in meertalige toepassingen. Voor omgevingen met beperkte middelen biedt Gemma 3 4B indrukwekkende mogelijkheden op consumentenhardware. ‘Beste’ hangt af van uw specifieke behoeften: redenering (DeepSeek), ecosysteem (Llama), meertalig (Qwen) of efficiëntie (Gemma).

Kan ik Llama 4 op mijn laptop draaien?

Llama 4 Scout (35B-parameters) vereist ongeveer 70 GB VRAM, niet gekwantificeerd, wat onpraktisch is voor laptops. Met INT4-kwantisering dalen de geheugenvereisten tot ~18 GB, waardoor dit haalbaar is op geavanceerde laptops met speciale GPU’s (RTX 4090, M3 Max 128 GB). Overweeg voor typische laptops kleinere modellen zoals Gemma 3 4B (~4GB gekwantiseerd) of GLM-4.7-Flash. Cloudproviders (RunPod, Lambda Labs) bieden GPU-instanties aan voor $ 0,50-2/uur om te experimenteren met grotere modellen voordat ze zich op hardware richten.

Hoeveel kost het runnen van een zelfgehoste LLM eigenlijk?

De kosten bestaan ​​uit hardware en elektriciteit. Een speciale GPU-server (RTX 4090 of A6000) kost vooraf $2.000-7.000, plus $50-150/maand elektriciteit voor 24/7 gebruik. Cloud GPU-instanties kosten €0,50-3/uur (€360-2160/maand continu). Voor intermitterend gebruik is de cloud goedkoper. Voor productieworkloads met een hoog volume (>10 miljoen tokens/dag) breekt self-hosting zelfs binnen 3-6 maanden op in vergelijking met API-kosten. Gekwantiseerde modellen op kleinere GPU’s verlagen de kosten aanzienlijk met behoud van een acceptabele kwaliteit.

Zijn open source LLM’s veilig voor commercieel gebruik?

De licentieverlening varieert aanzienlijk. DeepSeek-V3.2 (MIT-licentie) kent geen beperkingen. Llama 4 vereist Meta-branding boven 700 miljoen gebruikers. Qwen 2.5 staat commercieel gebruik met bronvermelding toe. Gemma 3 staat commercieel gebruik toe onder de voorwaarden van Google. Controleer altijd de specifieke licentievoorwaarden; ‘open source’ betekent niet automatisch onbeperkt commercieel gebruik. Raadpleeg voor juridische zekerheid een juridisch adviseur over de implicaties van licenties voor uw specifieke implementatieschaal en branche.

Welke open source LLM is het beste voor RAG-toepassingen?

Kies voor RAG-toepassingen modellen die zijn geoptimaliseerd voor het volgen van instructies en contextgebruik. Llama 4 Scout en DeepSeek-V3.2 blinken uit in het volgen van ophaalopdrachten. Qwen 2.5 Turbo biedt sterke contextintegratie met lagere latentie. Combineer met efficiënte RAG-frameworks (LlamaIndex, LangChain) en vectordatabases (Pinecone, Qdrant) voor optimale prestaties. Evalueer modellen voor uw specifieke ophaaltaken: het naleven van de instructies is belangrijker dan de ruwe benchmarkscores voor RAG-workflows. Voor ontwikkelaars die expertise opbouwen in grote taalmodellen, biedt Hands-On Large Language Models praktische begeleiding bij het werken met LLM’s in productie.

Wilt u deze modellen implementeren? Bekijk Ollama voor eenvoudige lokale implementatie, vLLM voor geoptimaliseerde weergave en Hugging Face voor het bladeren door modelkaarten en documentatie.