Kiezen tussen AI-modellen wordt eindelijk eenvoudig

Europese organisaties brengen AI-toepassingen sneller live als ze modellen kunnen vergelijken, weten wat de compliance-gevolgen zijn, en niet vastzitten aan één leverancier. De Model Hub van GLBNXT bundelt alle specificaties van de beschikbare large language models (LLM's) op het platform: de foundational en embedding modellen die generatieve AI en machine learning mogelijk maken. Van parameters en context windows, tot waar het model draait en onder welke licentie. zo kies je met vertrouwen een model dat aansluit bij je technische eisen en soevereiniteit.

Wat is het voordeel van een Model hub?

De keuze van je model bepaalt direct de prestaties, kosten en compliance van je AI-applicatie. Zonder centrale tooling verspillen teams tijd aan het vergelijken van verspreide documentatie, het nodeloos testen van modellen. Of ze nemen gewoon wat hun bestaande leverancier aanbiedt. De Model Hub lost dit op: het maakt je vertrouwd met de mogelijkheden van elk model en zo kun je beoordelen of het past bij je specifieke use case.

Een Model hub geeft een overzicht van de belangrijkste eigenschappen

Elk model in de Hub linkt naar de originele model card met alle technische specificaties: bijvoorbeeld het aantal parameters (bijv. 70B, 120B), grootte van het contextvenster (128k, 200k tokens), training cutoff date en prestaties op benchmarks. Deze specificaties zijn belangrijk: het aantal parameters zegt iets over de capaciteit van het model, terwijl het contextvenster bepaalt hoeveel informatie het model in één keer kan verwerken. We verzamelen deze informatie niet alleen, maar verrijken het met de hostinglocatie en integratievoorbeelden uit daadwerkelijke use cases die op ons platform zijn gebouwd.

Een Model hub helpt je modellen te ontdekken

Elke maand komen er nieuwe modellen bij, waardoor het lastig is om bij te houden welke beter presteren dan je huidige stack. De Model Hub laat vergelijkbare modellen zien op basis van capaciteiten, trainingsdata en geschiktheid voor je use case. Zo ontdek je alternatieven waarvan je het bestaan niet kende. Zie welke modellen andere organisaties gebruiken voor vergelijkbare workflows, verken modellen van Europese aanbieders, of vind nieuwere opties die dezelfde sterke punten hebben als je huidige model, maar die andere voordelen kunnen bieden.

Een Model hub helpt je met het kiezen van het juiste model voor je use case

Verschillende stappen in je (agentic) workflow vragen om verschillende modellen. Met de Model Hub optimaliseer je elke stap afzonderlijk: zet een groot reasoning model in voor complexe analyses, en schakel daarna over naar een sneller model voor samenvattingen. Gebruik een specialist in tekstgeneratie voor marketingteksten, en vervolgens een beeldmodel voor visuals. Deze fijnmazige controle betekent dat je niet vastzit aan het ecosysteem van één aanbieder en niet hoeft in te leveren op prestaties omdat één model niet alles even goed kan.

Een Model hub maakt je wendbaar

Modelleveranciers faseren API's uit, veranderen prijzen of beperken de toegang. De Model Hub bouwt resilience in je AI-stack door modellen te behandelen als verwisselbare componenten. Zodra nieuwe modellen beschikbaar komen, zijn ze direct toegankelijk op het hele platform. Vind vergelijkbare alternatieven voor je huidige modellen en wissel ze in enkele minuten, niet weken van herontwikkeling. Je applicaties blijven draaien, ongeacht de beslissingen van verschillende aanbieders.

Gegevens in de Model hub

De volgende gegevens zijn van belang bij het kiezen van een geschikt model

Parameters (Model Size)

Het aantal parameters is een indicator voor de complexiteit van een model. Meer parameters betekent meer capaciteit om patronen te herkennen, wat meestal leidt tot betere prestaties bij complexe taken, maar ook hogere rekenkosten en tragere inferentie. Voor diepgaande redeneringen of gespecialiseerde kennis kies je grote modellen (ongeveer 70B+). Voor snellere applicaties met eenvoudigere taken leveren kleinere modellen vaak meer waarde. Belangrijk om te weten: Nieuwere modellen optimaliseren de parameter-efficiëntie en halen vaak dezelfde of betere resultaten dan oudere grote modellen, maar dan met minder parameters.

Context Window

Het context window bepaalt hoeveel informatie een model kan verwerken (gemeten in tokens). Dit omvat je system prompt, gespreksgeschiedenis, eventuele documenten en de antwoorden van het model. Grotere contextvensters (200k+ tokens) maken analyse van lange documenten of gesprekken met meerdere beurten mogelijk, maar verhogen de rekenkosten en inferentietijd. Daarnaast kunnen grote context windows kunnen ook leiden tot focus drift: het model raakt de draad kwijt tussen te veel informatie.

Use cases

Modellen zijn geoptimaliseerd voor specifieke domeinen via hun trainingsdata: algemene kennis, software code schrijven, multimodale (video, audio) taken of getraind op gespecialiseerde vakgebieden. Stem het beoogde gebruik van het model af op je applicatie. Een model dat gespecialiseerd is in code presteert slecht voor klantenservice, net zoals een conversatiemodel soms moeite heeft met het schrijven van code. Check de trainingsdata en het voorgestelde gebruik voordat je het model inzet.

Capaciteiten en beperkingen

Kijk naast het beoogde gebruik ook naar benchmarkprestaties en bekende beperkingen. Benchmarks meten de capaciteiten van een model op gestandaardiseerde taken en zijn vaak een goede indicator voor de kwaliteit van het model. Vergeet echter niet ook de praktische beperkingen: taalondersteuning is belangrijk voor Europese markten. Denk bijvoorbeeld aan een model dat voornamelijk op Engels is getraind, dat slechter presteert in Duitse, Franse of Nederlandse applicaties. Bekijk ook naar bekende gegevens rond hallucinaties, bias en weigergedrag (refusal behavior) om het implementatierisico voor jouw specifieke use case in te schatten.

Licentie en hosting

Licenties en hostinglocatie bepalen datasoevereiniteit en operationele flexibiliteit. De Model Hub publiceert deze gegevens voor elk model. Proprietary modellen vereisen API-toegang tot de infrastructuur van de aanbieder, waarbij dataverwerking naar inzicht van de leverancier plaatsvindt. Open-source (veelal Open Weights genoemd) modellen kunnen zelf gehost worden of via Europese aanbieders, waardoor er meer controle is over de datalocatie. We geven precies aan waar elk model draait: via provider-API's, EU-gehoste aggregators of onze eigen infrastructuur. Deze transparantie stelt je in staat om weloverwogen beslissingen te nemen over dataverwerkingslocaties en compliance-eisen.

GLBNXT Model Hub

De Model Hub geeft je de technische diepgang om modellen te evalueren op specificaties en benchmarks, met de praktische context om te begrijpen hoe ze in de echte wereld presteren. Gevorderde gebruikers filteren op parameters en capaciteiten. Teams die nieuw zijn in MLOps krijgen aanbevelingen op basis van bewezen use cases op het platform. Hoe dan ook: je selecteert modellen met volledige transparantie over prestaties, kosten en datasoevereiniteit. Zonder vendor lock-in.

Discover how GLBNXT can transform your operations. Visit www.glbnxt.com to learn more.

© 2025 GLBNXT B.V. All rights reserved. Unauthorized use or duplication prohibited.