open source
Europa bouwt eigen open-source AI-model in 24 talen
Het door Domyn geleide EUROPA-consortium wint de Frontier AI Grand Challenge en bouwt een open-source AI-model met 400 miljard parameters in alle 24 EU-talen.
OpenAI breidt Daybreak uit met GPT-5.5-Cyber
OpenAI breidt Daybreak uit met de volledige GPT-5.5-Cyber, een Codex Security-plugin en Patch the Planet, terwijl de Five Eyes-alliantie waarschuwt voor AI-hacks binnen maanden.
GLM-5.2 daagt GPT-5.5 uit op code en prijs
Zhipu bracht GLM-5.2 uit, een open model met 1 miljoen tokens context dat volgens VentureBeat GPT-5.5 verslaat op coderen, tegen een fractie van de kosten.
Databricks maakt Omnigent open source voor AI-agents
Databricks brengt Omnigent uit, een opensource laag boven Claude Code, Codex en Pi waarmee teams meerdere AI-agenten centraal beheren, sturen en delen.
Google introduceert Gemma 4 12B: multimodaal open model dat op je laptop kan draaien
Google DeepMind heeft Gemma 4 12B aangekondigd: een open (Apache 2.0) multimodaal model met native audio/beeld dat volgens Google lokaal op een 16GB-laptop kan draaien. Waarom dit belangrijk is voor on-device AI, privacy en kosten.
Cohere brengt Command A+ uit: open model gericht op enterprise (en waarom dat opvalt)
Cohere heeft Command A+ aangekondigd: een open model dat expliciet mikt op enterprise-usecases. Wat zegt dit over de verschuiving naar ‘open’ modellen voor productie?
Fastino Labs maakt GLiGuard open-source: kleine AI-modellen die PII in prompts real-time redigeren
Fastino Labs open-sourcet GLiGuard: compacte modellen die persoonlijke info (PII) in prompts kunnen detecteren en maskeren voordat tekst naar LLM’s gaat.
Fastino Labs open-sourcet GLiGuard en GLiNER2-PII: 300M-parameter modellen maken safety en PII-detectie ineens betaalbaar
Fastino Labs brengt twee open-source small language models uit: GLiGuard voor safety/guardrails en GLiNER2-PII voor meertalige PII-detectie. Ze mikken op snelheid (sub-100ms) en een brede taxonomie, getraind met een agentic loop via Pioneer.
AllenAI’s EMO maakt Mixture-of-Experts eindelijk écht modulair (en dus goedkoper te draaien)
AllenAI introduceert EMO: een Mixture-of-Experts-model waarbij expert-groepen vanzelf per domein ontstaan. Daardoor kun je bij inferentie een kleine subset experts laden met bijna dezelfde prestaties — interessant voor kosten, latency en on-prem deployments.