AI-artikelen

OpenAI Dots en Meta Muse geven je allebei een persoonlijke AI-agent die draait op een eigen cloudcomputer. We vergelijken modellen, veiligheidscontroles, integraties, prijzen en beschikbaarheid om je te helpen kiezen.

Het nieuwe open-weight vlaggenschip van Moonshot gaat de strijd aan met Claude Opus 5.5 op agentisch coderen, kost minder dan Kimi K3 en wordt geleverd met opzettelijk bijgeschaafde cybervaardigheden.

Leer hoe Claude Duet werkt, wat het kan, hoe het zich verhoudt tot Claude Cowork, en wat in de preview de prijs, toegangsregels, veiligheidscontroles en limieten zijn.

Ontdek de beste gratis AI-logogenerators voor het maken van professionele logo's, met een vergelijking van gratis downloads, maatwerkopties, bestandsformaten en voorwaarden voor commercieel gebruik.

Googles Nano Banana 2.1 verlaagt de prijzen voor beeldoutput en richt zich op bewerken, tekstrendering en infographics, met benchmarks en vier tests tegenover Nano Banana 2.

Muse Wonder Full leidt Meta's DeepSWE- en SWE-Marathon-vergelijkingen, terwijl de reguliere Wonder een contextvenster van 1M naar de API brengt voor 4/20 per miljoen tokens.

Dezelfde lijstprijs, andere rekening: Haiku 5.5 leidt op agent-benchmarks, terwijl GPT-6 Luna in onze test dezelfde nauwkeurigheid haalde voor ongeveer de helft van de kosten.

Mistrals model met een biljoen parameters en open weights leidt op cybersecurity- en juridische benchmarks.

Verken OpenAI’s nieuwste door AI gegenereerde wiskundige resultaten, de grootste ontdekkingen, hoe de bewijzen zijn geverifieerd en wat ze kunnen betekenen voor wiskundigen en wetenschappelijk onderzoek.

Leer wat embodied AI is, hoe het verschilt van LLM’s, hoe de waarneming-redeneren-actie-loop werkt en waarom sim-to-real-training belangrijk is voor data scientists.

Het nieuwe kleine model van Anthropic kost $0,10 / $0,50 per miljoen tokens, verkleint veel van de kloof met Sonnet op agentisch werk en evenaarde de perfecte score van Haiku 4.5 in onze test voor een fractie van de kosten.

Beam van Reflection AI evenaart GLM 5.2 op redeneren met 3–4x minder compute, maar blijft achter Kimi K3 op agentisch coderen. Zo presteert het open-weights-model.