Een leeslijst gewijd aan open modellen, bijgewerkt op 26 oktober 2026, schetst een panorama van de meest nuttige werken om dit veld van kunstmatige intelligentie te begrijpen. De referenties beslaan de redenen om modellen waarvan de gewichten publiek toegankelijk zijn uit te brengen, de kloof die hen scheidt van gesloten systemen en de distillatie, die de lijst presenteert als het meest in het oog springende debat van 2026.
Om de inzet te begrijpen, citeert de lijst eerst de tekst van Mark Zuckerberg, ‘Open Source AI is the Path Forward’, gepubliceerd in juli 2024 over de release van Llama 3. Ze beveelt ook de studie van Irene Solaiman aan, verschenen in februari 2023, die uitnodigt om modellen niet als open of gesloten te zien, maar op een glijdende schaal, afhankelijk van licenties, exploitatiekosten of toegang tot data. Over de risico’s concludeert een artikel van Sayash Kapoor, Rishi Bommasani en hun medeauteurs, gedateerd februari 2024, dat taalmodellem die op tekst zijn gericht de gedocumenteerde risico’s slechts marginaal verhogen.
Over de plaats van open modellen in de technologische race geeft de lijst aan dat de kloof met gesloten modellen de afgelopen jaren is verkleind en dat deze vandaag ongeveer vier tot zes maanden zou bedragen. Volgens de lijst komen de beste open modellen sinds ongeveer 2024 allemaal uit Chinese laboratoria. Een analyse van SemiAnalysis, gepubliceerd in augustus 2026 onder de titel ‘Are Open Models Catching Up?’, baseert zich op onafhankelijke evaluaties om tot een gelijkaardige conclusie te komen. De lijst citeert ook een verklaring van de productverantwoordelijke van Z.ai in 2025 over het online brengen van zijn modellen: ‘Get it out fast. We open source it within a few hours.’
Westerse bedrijven en de Chinese kwestie
Verschillende Amerikaanse volksvertegenwoordigers hebben bedrijven ondervraagd over hun gebruik van Chinese modellen. De lijst vermeldt DoorDash, in een onderzoek gerapporteerd door CNBC op 31 juli 2026, evenals Airbnb en Anysphere, uitgever van Cursor, wiens geval werd gerapporteerd door Bloomberg en Semafor op 29 april 2026. Apple wordt geciteerd over een overeenkomst aangehaald door de New York Times, gerapporteerd door Reuters op 17 mei 2025, en Harvey duikt op in augustus 2026. De lijst haalt ook vrijwillige omschakelingen aan: Perplexity heeft snel DeepSeek R1 geïntegreerd in januari 2025, volgens Forbes, en Thomson Reuters steunt op Qwen om zich van Claude te verwijderen, volgens Business Insider op 24 augustus 2026.
Distillatie in het hart van het debat
Distillatie bestaat eruit een model te trainen op basis van de antwoorden geproduceerd door een ander model. De lijst wijdt er een volledige sectie aan, onder meer steunend op een rapport van Anthropic gepubliceerd in september 2026, dat een grootschalig gebruik van zijn producten door verboden actoren beschrijft, waarbij technische distillatie en integratie van Claude in andere diensten worden vermengd zonder dat de gebruikers daarvan op de hoogte zijn. Anthropic heeft bevestigd dat deze techniek werd gebruikt door Chinese laboratoria.
Een artikel van onderzoekers, waaronder Panfilov en Shumailov, getiteld ‘Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs’ en gedateerd 2026, toont bovendien aan dat bepaalde programmeerinterfaces van gesloten laboratoria het mogelijk kunnen maken om op systematische wijze de redeneersporen van de modellen te extraheren. De lijst herinnert er echter aan dat geen duidelijk bewijs is geleverd dat DeepSeek het o1-model van OpenAI heeft gedistilleerd om R1 te ontwikkelen, en ze merkt op dat distillatie volgens haar niets afdoet aan de innovatie van de betrokken laboratoria.
