Iedereen kijkt toe hoe LLM's de aandacht opeisen. Maar zoom iets dichterbij in, en er broeit iets anders. Kleine Taalmodellen (SLM's) zijn lichter, sneller en toegankelijker. Voor agentische AI en gedecentraliseerde systemen zijn ze misschien een betere keuze. Hier is waarom 🧵

2/ LLM's zijn gewoon "groot". Trillions parameters, krachtige generalisten en duur in gebruik. Ze werken geweldig voor brede, open-eindtaken. Maar ze zijn gecentraliseerd, ondoorzichtig en moeilijk aan te passen. SLM's zijn compact, transparant en flexibel. Je kunt ze fijn afstemmen en op jouw voorwaarden draaien.

3/ SLM's schitteren in de echte wereld: Ze zijn efficiënt, snel in reactie, en hebben geen zware infrastructuur nodig. Perfect voor edge-apparaten en privacygevoelige toepassingen. Met tools zoals distillatie, snoeien en redeneren tijdens de testtijd, leveren ze serieuze prestaties voor een fractie van de kosten.

4/ Nieuw onderzoek bewijst het. Het Alan Turing Instituut heeft een model met 3B parameters op een laptop uitgevoerd. Met slimme afstemming benaderde het bijna de grensmodellen op het gebied van gezondheidsredeneringstaken. Deze golf groeit: Phi, Nemotron-H, Qwen3, Mu, SmolLLM, allemaal duwen SLM's naar de mainstream.

5/ Meer details van dit onderzoek:

6/ Wij geloven in het bouwen van AI die open, lokaal en gedecentraliseerd is. SLM's maken dat mogelijk. Het zijn niet alleen lichte alternatieven, ze vormen de basis voor schaalbare, modulaire agentische systemen. Klein is geen compromis. Klein is een krachtige ontwerpe keuze.

7/ Lees onze volledige blog over dit onderwerp 👇