Zelf gehoste AI: De meest efficiënte en krachtige modellen in 2025

We kunnen wel stellen dat het landschap van zelfgehoste AI explodeert. De propriëtaire giganten domineren nog steeds de benchmarks, maar open-source modellen zoals DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 en JetMoE leveren indrukwekkende prestaties, vaak tegen een fractie van de kosten. Hier volgt een eerlijk overzicht van wat er allemaal is en welk model het beste zou kunnen werken voor je volgende project.

---

Wat "self-hosted" echt betekent

Zelf gehoste AI-modellen kunnen lokaal worden ingezet - je downloadt de gewichten, voert de inferentie uit op je eigen hardware en regelt alles, van latentie tot gegevensprivacy. Dit in tegenstelling tot het aanroepen van een API op afstand, waarbij je per token betaalt, afhankelijk bent van de uptime van het netwerk en te maken hebt met cloudkosten.

---

De beste kanshebbers in 2025

DeepSeek R1

• Open gewichten, MIT-licentie
• Presteert beter dan OpenAI's GPT-4o op benchmarks zoals MATH en AIME
• Ontworpen om efficiënt te zijn - getraind met veel minder middelen dan concurrenten
• Zeer geschikt voor complexe redeneringen en wiskunde

Mistral Klein 3.1 (24B)

• Zware open-source versie
• Parseert afbeeldingen en verwerkt lange contextvensters (tot 128K tokens)
• Ideaal voor multimodale en documentrijke taken

JetMoE-8B

• Mengsel van experts model dat LLaMA-2 7B verslaat terwijl het slechts een fractie van de rekenkracht gebruikt
• Efficiënte inferentie - activeert slechts een deel van het volledige model per token

DBRX (Databricks/Mosaic)

• 132B MoE-model evenaart open-source tegenhangers

---

Wat het belangrijkst is: prestaties versus efficiëntie

DeepSeek R1

• Inferentiesnelheid: Bescheiden
• Hardware nodig: Matige GPU of high-end CPU
• Contextvenster: ~128K tokens (schatting)
• Meest geschikt voor gebruik: Wiskunde-intensieve, logica-intensieve werklasten
• Licentie: MIT

---

Mistral Klein 3.1

• Inferentiesnelheid: Snel op GPU of moderne CPU
• Hardware benodigdheden: Toegankelijk (enkele GPU of krachtige CPU)
• Contextvenster: 128K tokens
• Beste gebruik: Multimodale taken, lange documenten
• Licentie: Apache-2.0

---

JetMoE-8B

• Inferentiesnelheid: Zeer efficiënt dankzij MoE (Mixture-of-Experts)
• Hardware benodigdheden: Minimaal (goed voor single GPU of CPU-only setups)
• Contextvenster: Standaard (~4K-8K tokens afhankelijk van versie)
• Beste gebruik: Omgevingen met beperkte bronnen
• Licentie: Open onderzoek

---

DBRX (Databricks)

• Inferentiesnelheid: Efficiënt voor omvang, maar vereist solide hardware
• Hardwarebehoeften: Hoog (vaak >2 GPU's aanbevolen)
• Contextvenster: Standaard
• Meest geschikt voor gebruik: Toepassingen voor algemeen gebruik op schaal
• Licentie: Databricks Open

DeepSeek's R1 leidt op het gebied van redeneren, Mistral is ideaal voor lange documenten of afbeeldingen, JetMoE is geweldig als je weinig GPU hebt, en DBRX voert algemene taken uit maar heeft sterke hardware nodig.

---

Meningen van de gemeenschap en industrie

• Yann LeCun van Meta zei dat DeepSeek R1 laat zien dat open-source bezig is met een inhaalslag.
• Reddit-gebruikers op r/LocalLLM geven de voorkeur aan DeepSeek, Qwen, Janus 7B voor werklasten

---

Hoe kies je een model

1. Bepaal uw use case - wiskunde, code, chat, afbeeldingen? Focus op benchmarks voor dat domein.
2. Controleer de hardware - Alleen CPU? Ga voor Mistral Small of JetMoE. Heb je GPU's? DeepSeek of DBRX zijn geweldig.
3. Evalueer latentievereisten - Als u snelle inferentie per token nodig hebt, helpen kleinere of MoE-modellen.
4. Overweeg het contextvenster - Groter is beter voor lange gesprekken of documenten.
5. Licentie en ecosysteem - Apache/MIT zijn eenvoudig voor commercieel gebruik; MoE/open onderzoek moet mogelijk worden herzien.

---

Video aanbeveling

Titel: Top AI-modellen 2025 vergeleken / wat ingenieurs moeten weten<br>

Kanaal: Engineered Intelligence<br>

---

Laatste gedachten

In 2025 zijn de meest efficiënte zelfgehoste AI-modellen niet langer academische rariteiten, maar echt krachtige hulpmiddelen. DeepSeek R1 is een krachtpatser op het gebied van logica/redeneren, Mistral kan lange en multimodale contexten aan, terwijl JetMoE en DBRX efficiënte maar capabele alternatieven bieden.

Kies degene die past bij uw hardware, gebruik en prestatiebehoeften en u hoeft misschien nooit meer per token te betalen of privacy in gevaar te brengen.