Evolutie van LLM's: een kort overzicht van de markt

Newsletter

Evolutie van LLM's: een kort overzicht van de markt

Minder dan 2 procentpunten scheiden de top LLM's op de belangrijkste benchmarks-de technologieoorlog eindigde in een gelijkspel. De echte 2025 strijd wordt uitgespeeld op ecosystemen, distributie en kosten: DeepSeek bewees dat het kan concurreren met $5.6M tegen $78-191M van GPT-4. ChatGPT domineert het merk (76% bekendheid) ondanks dat Claude 65% van de technische benchmarks wint. Voor bedrijven is de winnende strategie niet om 'het beste model' te kiezen, maar om complementaire modellen te orkestreren voor verschillende use cases.

Ceo & Oprichter van Electe‍

Dit artikel samenvatten met AI

De oorlog van taalmodellen 2025: van technische gelijkheid naar de strijd van ecosystemen

De ontwikkeling van grote taalmodellen heeft in 2025 een kritiek keerpunt bereikt: de competitie wordt niet langer uitgespeeld op de fundamentele mogelijkheden van de modellen - nu in essentie gelijkwaardig in de belangrijkste benchmarks - maar op ecosysteem, integratie en implementatiestrategie. Terwijl Anthropic's Claude Sonnet 4.5 smalle marges van technische superioriteit behoudt op specifieke benchmarks, is de echte strijd verschoven naar een ander terrein.

De technische loting: als de aantallen gelijk zijn

Benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

Claude Sonnet 4.5: 88,7%.
GPT-4o: 88,0%.
Gemini 2.0 Flash: 86,9%.
DeepSeek-V3: 87,1%.

De verschillen zijn marginaal: minder dan 2 procentpunten scheiden de best presterende bedrijven. Volgens het AI Index Report 2025 van Stanford "vertegenwoordigt de convergentie van de kerncapaciteiten van taalmodellen een van de belangrijkste trends van 2024-2025, met ingrijpende gevolgen voor de concurrentiestrategieën van AI-bedrijven".

Redeneervaardigheden (GPQA Diamond)

Claude Sonnet 4: 65,0%.
GPT-4o: 53,6%.
Gemini 2.0 Pro: 59,1%.

Claude behoudt een aanzienlijk voordeel op complexe redeneertaken, maar GPT-4o blinkt uit in reactiesnelheid (gemiddelde latentie 1,2s vs Claude's 2,1s) en Gemini in native multimodale verwerking.

De DeepSeek-revolutie: De Chinese gamehanger

In januari 2025 deed DeepSeek-V3 zijn intrede, waarmee werd aangetoond hoe concurrerende modellen kunnen worden ontwikkeld met $ 5,6 miljoen tegenover $ 78-191 miljoen voor GPT-4/Gemini Ultra. Marc Andreessen noemde het 'een van de meest verbazingwekkende doorbraken en als open source een diepgaand geschenk aan de wereld'.

DeepSeek-V3 specificaties:

671 miljard totale parameters (37B actief via Mixture-of-Experts)
Opleidingskosten: $5,576M
Prestaties: presteert beter dan GPT-4o op sommige wiskundige benchmarks
Architectuur: Multi-head Latente Aandacht (MLA) + DeepSeekMoE

De impact: Nvidia-aandelen 17% lager in één sessie na de aankondiging, omdat de markt de toetredingsdrempels voor modelontwikkeling herwaardeert.

Publieke perceptie vs. technische realiteit

ChatGPT behoudt zijn onbetwiste dominante merkbekendheid: uit onderzoek van Pew Research Center (februari 2025) blijkt dat 76% van de Amerikanen 'conversational AI' uitsluitend associeert met ChatGPT, terwijl slechts 12% Claude kent en 8% Gemini actief gebruikt.

Paradox: Claude Sonnet 4 verslaat GPT-4o op 65% technische benchmarks maar heeft slechts 8% marktaandeel voor consumenten vs. 71% ChatGPT (Similarweb-gegevens, maart 2025).

Google reageert met massale integratie: Gemini 2.0 native in Search, Gmail, Docs, Drive - strategie ecosysteem versus standalone product. 2,1 miljard gebruikers van Google Workspace vertegenwoordigen directe distributie zonder klantenwerving.

Computergebruik en -agenten: De volgende grens

Claude Computergebruik (bèta oktober 2024, productie Q1 2025)

Mogelijkheden: directe besturing met muis/toetsenbord, browsernavigatie, interactie met applicaties
Adoptie: 12% zakelijke klanten Antropisch computergebruik in productie
Beperkingen: nog steeds 14% uitval bij complexe taken met meerdere stappen

GPT-4o met visie en acties

Zapier-integratie: 6000+ aanstuurbare apps
Aangepaste GPT's: 3 miljoen gepubliceerd, 800K actief gebruikt
Inkomstenverdeling per maker GPT's: $10M verdeeld Q4 2024

Gemini Diep Onderzoek (januari 2025)

Autonoom multi-source onderzoek met benchmarking
Genereert volledige rapporten vanuit één prompt
Gemiddelde tijd: 8-12 minuten per rapport van meer dan 5000 woorden

Gartner voorspelt dat tegen het einde van 2025 33% van de kenniswerkers gebruik zal maken van autonome AI-agenten, tegenover 5% nu.

Filosofische verschillen over veiligheid

OpenAI: 'Veiligheid door beperking'-benadering

Weigert 8,7% prompt consument (interne OpenAI-lekgegevens)
Streng inhoudsbeleid zorgt ervoor dat 23% van de ontwikkelaars overstapt op alternatieven
Raamwerk voor paraatheid van het publiek met voortdurende red-teaming

Antropisch: 'Constitutionele AI

Model getraind op expliciete ethische principes
Selectieve afwijzing: 3,1% prompt (meer permissieve OpenAI)
Transparante besluitvorming: leg uit waarom verzoeken worden afgewezen

Google: 'Maximale veiligheid, minimale controverse'.

Strengere marktfilters: 11,2% prompt geblokkeerd
Tweelingen Beeldfout februari 2024 (bias overcorrectie) leidt tot extreme voorzichtigheid
Focus op de onderneming vermindert risicotolerantie

Meta Llama 3.1: nul ingebouwde filters, verantwoordelijkheid op implementator-tegenovergestelde filosofie.

Verticale specialisatie: de ware differentiator

Gezondheidszorg:

Med-PaLM 2 (Google): 85,4% op MedQA (vs. 77% beste menselijke artsen)
Claude in Epic Systems: overgenomen door 305 Amerikaanse ziekenhuizen voor ondersteuning van klinische beslissingen

Juridisch:

Harvey AI (GPT-4 aangepast): 102 top-100 advocatenkantoren, $100M ARR
CoCounsel (Thomson Reuters + Claude): 98% nauwkeurigheid juridisch onderzoek

Financiën:

Bloomberg GPT: getraind op 363B eigen financiële tokens
Goldman Sachs Marcus AI (GPT-4 basis): keurt leningen 40% sneller goed

Verticalisering genereert 3,5x betalingsbereidheid ten opzichte van generieke modellen (McKinsey-onderzoek, 500 zakelijke inkopers).

Llama 3.1: Meta's Open Source Strategie

405B-parameters, concurrerende mogelijkheden met GPT-4o op veel benchmarks, volledig open-gewichten. Metastrategie: infrastructuurlaag commoditiseren om te concurreren op productlaag (Ray-Ban Meta-bril, WhatsApp AI).

Adoptie Llama 3.1:

350K+ downloads eerste maand
50+ start-ups bouwen AI-verticals op Llama
Zelf beheerde hostingkosten: $12K/maand vs $50K+ API-kosten gesloten modellen voor gelijkwaardig gebruik

Contra-intuïtief: Meta verliest miljarden dollars aan Reality Labs maar investeert massaal in open AI om de kernactiviteiten van adverteren te beschermen.

Context Windows: de race om miljoenen tokens

Claude Sonnet 4.5: 200K lopers
Gemini 2.0 Pro: 2M penning (langste in de handel verkrijgbare penning )
GPT-4 Turbo: 128K lopers

Gemini 2M context maakt analyse mogelijk van volledige codebases, 10+ uur video, duizenden pagina's documentatie-gebruikssituaties die enterprise transformatief zijn. Google Cloud rapporteert dat 43% zakelijke POC's context >500K tokens gebruiken.

Aanpassingsvermogen en maatwerk

Claude Projecten & Stijlen:

Aangepaste persistente instructies voor kruisgesprekken
Voorkeursstijl: Formeel, Beknopt, Verklarend
Kennisbanken uploaden (tot 5 GB documenten)

GPT Store en aangepaste GPT's:

3M GPT's gepubliceerd, 800K actief maandelijks gebruik
Topcreator verdient $63K/maand (inkomsten delen)
71% van de ondernemingen gebruikt intern ≥1 aangepaste GPT

Gemini-uitbreidingen:

Integratie met Gmail, Agenda, Drive, Kaarten
Werkruimtecontext: leest e-mail+kalender voor proactieve suggesties
1,2B werkplekacties uitgevoerd Q4 2024

Sleutel: 'enkele prompt' naar 'persistente assistent met geheugen en context cross-sessie'.

Ontwikkelingen Q1 2025 en toekomstige trajecten

Trend 1: Mixture-of-Experts DominantieAlletopmodellen van 2025 gebruiken MoE (activeren subset parameters per query):

Vermindering van inferentiekosten 40-60%.
Betere latentie met behoud van kwaliteit
DeepSeek, GPT-4, Gemini Ultra alle op MoE gebaseerd

Trend 2: MultimodaliteitNatuurlijk multimodaalGemini2.0 is van nature multimodaal (geen afzonderlijke gelijmde modules):

Gelijktijdig begrijpen van tekst+afbeeldingen+audio+video
Cross-modaal redeneren: "vergelijk bouwstijlfoto met tekstuele beschrijving historische periode".

Trend 3: Testtijd berekenen (redeneermodellen)OpenAI o1, DeepSeek-R1: gebruikt meer verwerkingstijd voor complexe redeneringen:

o1: 30-60s per complex wiskundig probleem vs. 2s GPT-4o
Nauwkeurigheid AIME 2024: 83,3% vs 13,4% GPT-4o
Expliciete afweging tussen latentie en nauwkeurigheid

Trend 4: Agentic WorkflowsModelContext Protocol (MCP) Anthropic, november 2024:

Open standaard voor AI-agenten voor interactie met tools/databases
50+ adoptiepartners eerste 3 maanden
Stelt agenten in staat om persistente kruisinteracties 'geheugen' te bouwen

Kosten en prijsoorlogen

API-prijs voor 1M tokens (invoer):

GPT-4o: $2,50
Claude Sonnet 4: $3.00
Gemini 2.0 Flash: $0,075 (33x goedkoper)
DeepSeek-V3: $0,27 (open bron, hostingkosten)

Gemini Flash casestudy: startup AI-samenvatting verlaagt kosten 94% overstap van GPT-4o - zelfde kwaliteit, vergelijkbare latency

Commoditisatie versnelt: inferentiekosten -70% jaar-op-jaar 2023-2024 (gegevens Epoch AI).

Strategische gevolgen voor bedrijven

Beslissingskader: Welk model kiezen?

Scenario 1: Veiligheidskritisch bedrijf→Claude Sonnet 4

Gezondheidszorg, juridisch, financieel waar fouten miljoenen kosten
Constitutionele AI vermindert aansprakelijkheidsrisico's
Prijspremie gerechtvaardigd door risicobeperking

Scenario 2: Hoge volumes, kostengevoelig→Gemini Flash of DeepSeek

Chatbots voor klantenservice, inhoudsbeoordeling, classificatie
Prestaties 'goed genoeg', volume 10x-100x
Belangrijkste onderscheidende kosten

Scenario 3: Ecosysteem Lock-In→Gemini voor Google Workspace, GPT voor Microsoft

Al geïnvesteerd in ecosysteem
Native integratie > superieure marginale prestaties
Trainingskosten medewerkers op bestaand platform

Scenario 4: Aanpassen/Control→Llama 3.1 of DeepSeek open

Specifieke nalevingsvereisten (gegevensresidentie, audit)
Zware fine-tuning op bedrijfseigen gegevens
Economisch zelf hosten op volume

Conclusie: Van technologieoorlog naar platformoorlog

De LLM-competitie van 2025 is niet langer 'welk model redeneert het best', maar 'welk ecosysteem vangt de meeste waarde'. OpenAI domineert het consumentenmerk, Google maakt gebruik van de distributie onder miljarden gebruikers, Anthropic wint het van de veiligheidsbewuste onderneming en Meta commoditiseert de infrastructuur.

Voorspelling 2026-2027:

Verdere convergentie kernprestaties (~90% MMLU alle top-5)
Differentiatie op: snelheid, kosten, integraties, verticale specialisatie
Meerstaps autonome agenten worden mainstream (33% kenniswerkers)
Open source dicht kwaliteitskloof, behoudt kosten-/aanpassingsvoordeel

Uiteindelijke winnaar? Waarschijnlijk niet één speler, maar complementaire ecosystemen die verschillende use-case clusters bedienen. Zoals bij smartphone OS (iOS + Android bestaan naast elkaar), niet 'winner takes all' maar 'winner takes segment'.

Voor bedrijven: multi-model strategie wordt standaard - GPT voor generieke taken, Claude voor redeneren met hoge inzet, Gemini Flash voor volume, Llama op maat gemaakt voor bedrijfseigen.

2025 is niet het jaar van het 'beste model', maar van de intelligente orkestratie tussen complementaire modellen.

Bronnen:

Stanford AI Index-rapport 2025
Antropische Modelkaart Claude Sonnet 4.5
OpenAI GPT-4o Technisch Rapport
Google DeepMind Gemini 2.0-systeemkaart
Technisch artikel DeepSeek-V3 (arXiv)
Epoch AI - Trends in machinaal leren
Gartner AI & Analytics-top 2025
McKinsey-rapport over de staat van AI 2025
Pew Onderzoekscentrum AI-adoptieonderzoek
Similarweb Platform Intelligentie

Hulpmiddelen voor bedrijfsgroei

9 november 2025

AI Trends 2025: 6 strategische oplossingen voor een soepele implementatie van kunstmatige intelligentie

87% van de bedrijven erkent AI als een noodzaak voor de concurrentie, maar veel bedrijven falen bij de integratie - het probleem is niet de technologie, maar de aanpak. 73% van de leidinggevenden noemt transparantie (Explainable AI) als cruciaal voor de buy-in van belanghebbenden, terwijl succesvolle implementaties de strategie 'begin klein, denk groot' volgen: gerichte hoogwaardige proefprojecten in plaats van een totale bedrijfstransformatie. Praktijkvoorbeeld: productiebedrijf implementeert AI voorspellend onderhoud op één productielijn, bereikt -67% downtime in 60 dagen en katalyseert bedrijfsbrede adoptie. Geverifieerde best practices: geef de voorkeur aan integratie via API/middleware in plaats van volledige vervanging om leercurves te verkleinen; besteed 30% van de middelen aan verandermanagement met rolspecifieke training genereert een adoptiepercentage van +40% en een gebruikerstevredenheid van +65%; parallelle implementatie om AI-resultaten te valideren in vergelijking met bestaande methoden; geleidelijke degradatie met fallbacksystemen; wekelijkse evaluatiecycli gedurende de eerste 90 dagen om de technische prestaties, zakelijke impact, adoptiepercentages en ROI te controleren. Succes vereist evenwicht tussen technische en menselijke factoren: interne AI-kampioenen, focus op praktische voordelen, evolutionaire flexibiliteit.

9 november 2025

De winnende strategie voor IA-implementatie: een 90-dagenplan

87% van de supportteams heeft de verwachtingen van de klant zien stijgen, waarbij 68% dit toeschrijft aan AI. De eerste 90 dagen zijn essentieel om analyseverlamming te voorkomen en te beginnen met het leveren van concrete resultaten. Het 3-stappenplan gaat van strategische afstemming tot proefimplementatie en meetbare uitbreiding, het vermijden van veelgemaakte fouten en het monitoren van belangrijke meetgegevens zoals efficiëntie en impact op de omzet. Met toegewijde ondersteuning en voortdurende training zult u de eerste successen omzetten in een pro-IA bedrijfscultuur.

9 november 2025

Ontwikkelaars en AI in websites: uitdagingen, tools en best practices: een internationaal perspectief

Italië blijft steken op 8,2 procent AI-adoptie (versus 13,5 procent gemiddeld in de EU), terwijl wereldwijd 40 procent van de bedrijven AI al operationeel gebruikt en de cijfers laten zien waarom de kloof fataal is: de chatbot van Amtrak genereert 800 procent ROI, GrandStay bespaart 2,1 miljoen dollar per jaar door 72 procent van de verzoeken autonoom af te handelen, Telenor verhoogt de omzet met 15 procent. Dit rapport verkent AI-implementatie op websites met praktijkvoorbeelden (Lutech Brain voor aanbestedingen, Netflix voor aanbevelingen, L'Oréal Beauty Gifter met 27x betrokkenheid ten opzichte van e-mail) en gaat in op echte technische uitdagingen: gegevenskwaliteit, algoritmische bias, integratie met legacysystemen, real-time verwerking. Van oplossingen - edge computing om latentie te verminderen, modulaire architecturen, anti-bias strategieën - tot ethische kwesties (privacy, filter bubbles, toegankelijkheid voor gebruikers met een handicap) en overheidscases (Helsinki met meertalige AI-vertaling), ontdek hoe webontwikkelaars zich ontwikkelen van programmeurs tot gebruikerservaringstrategen en waarom degenen die vandaag deze evolutie navigeren morgen het web zullen domineren.

9 november 2025

AI beslissingsondersteunende systemen: de opkomst van adviseurs in bedrijfsleiderschap

77% van de bedrijven gebruikt AI, maar slechts 1% heeft 'volwassen' implementaties - het probleem is niet de technologie, maar de aanpak: totale automatisering versus intelligente samenwerking. Goldman Sachs met AI-adviseur op 10.000 werknemers genereert +30% outreach-efficiëntie en +12% cross-sell met behoud van menselijke beslissingen; Kaiser Permanente voorkomt 500 doden/jaar door 100 items/uur 12 uur van tevoren te analyseren, maar laat diagnose over aan artsen. Adviseursmodel lost vertrouwenskloof op (slechts 44% heeft vertrouwen in AI binnen bedrijven) via drie pijlers: verklaarbare AI met transparante redenering, gekalibreerde vertrouwensscores, voortdurende feedback voor verbetering. De cijfers: $22,3T impact in 2030, strategische AI-medewerkers zullen 4x ROI zien in 2026. Praktisch stappenplan in 3 stappen - beoordelingsvaardigheden en governance, pilot met betrouwbaarheidsmetingen, geleidelijke schaalvergroting met voortdurende training - toepasbaar op financiën (risicobeoordeling onder toezicht), gezondheidszorg (diagnostische ondersteuning), productie (voorspellend onderhoud). De toekomst is niet AI die mensen vervangt, maar effectieve orkestratie van de samenwerking tussen mens en machine.