LLM

Het enterprise RAG landschap is fundamenteel getransformeerd in 2026. Wat begon als experimentele prototypes in 2024 is geëvolueerd tot productie-kritieke infrastructuur die bedrijfsoperaties aandrijft bij Fortune 500 bedrijven. Organisaties die productie RAG systemen implementeren rapporteren 25-30% reducties in operationele kosten en 40% snellere informatie-ontdekking, volgens recente industrie onderzoeken. Echter, de sprong van proof-of-concept naar productie deployment blijft verraderlijk. Veel enterprises ontdekken dat frameworks geoptimaliseerd voor snelle prototyping worstelen onder productie workloads, terwijl anderen zich gevangen vinden in propriëtaire platformen die customization en controle beperken. ...

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. ...