Open-weights modellen sluiten aan bij de top

In de laatste weken van juli 2026 volgden de open-weights releases elkaar in hoog tempo op, en de afstand tot de gesloten topmodellen werd kleiner dan ooit. Het duidelijkste voorbeeld is Kimi K3 van het Chinese Moonshot AI, met 2,8 biljoen parameters het grootste vrij te downloaden model tot nu toe.

Kimi K3 zet de toon

Moonshot zette de gewichten van Kimi K3 op 26 juli online, een dag eerder dan beloofd. Het is een mixture-of-experts met 2,8 biljoen parameters, waarvan er per token 104 miljard actief zijn, en het model werkt met een contextvenster van een miljoen tokens. Volgens Tom’s Hardware en VentureBeat staat K3 op de Intelligence Index van Artificial Analysis op de derde plek, achter Claude Fable 5 en GPT-5.6 Sol. In de blinde Frontend Code Arena kwam het met 1.679 punten juist bovenaan, boven Fable 5. Dat Kimi K3 eerder al in een blinde codetest voorbij Claude ging, paste in een patroon dat al maanden zichtbaar is.

Ook buiten China

Twee weken eerder liet Thinking Machines, het lab van oud-OpenAI-topvrouw Mira Murati, Inkling los: 975 miljard parameters, waarvan 41 miljard actief, getraind op 45 biljoen tokens aan tekst, beeld, audio en video. Het is niet het sterkste model op de markt, schrijft het lab zelf, maar wel een brede basis voor bedrijven die willen finetunen. Ook dichter bij huis groeit het aanbod. poolside bracht Laguna S 2.1 uit als open code-model, en DeepSeek scherpte V4 Flash aan voor agents en programmeerwerk.

Prijs als breekijzer

Benchmarks zijn niet het hele verhaal. Wie de gewichten zelf draait, ontsnapt aan de API-tarieven van de grote aanbieders, en dat voedt de prijzenoorlog die de tokenkosten al maanden omlaag duwt. Kimi K3 rekent zo’n 15 dollar per miljoen output-tokens, ruw de helft van wat vergelijkbare gesloten modellen vragen. Niet iedereen juicht. Anthropic kreeg kritiek op zijn gesloten koers, juist omdat concurrenten hun modellen weggeven.

Wat betekent dit

Voor Nederlandse bedrijven en ontwikkelaars verschuift de rekensom. Een open model dat binnen een half procent van de top zit en lokaal draait, is voor veel taken goed genoeg, zeker als privacy of kosten zwaar wegen. De gesloten labs houden hun voorsprong op de allermoeilijkste opgaven, maar die marge slinkt per release. Hoe lang de koplopers hun hogere prijs nog kunnen verdedigen, is daarmee de echte vraag geworden.