Vergelijking van online LLM’s.

by Djimit

Inleiding

Large Language Models (LLM’s) hebben zich snel ontwikkeld tot technologieën in diverse sectoren, van bedrijfsautomatisering en softwareontwikkeling tot creatieve content creatie en wetenschappelijk onderzoek. De proliferatie van LLM-aanbieders en hun respectievelijke modellen heeft geleid tot een complex en dynamisch landschap. Dit rapport presenteert een diepgaande, op bewijs gebaseerde vergelijkende analyse van vooraanstaande online LLM-platformen en -hulpmiddelen, waaronder OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Mistral, Cohere, Meta (LLaMA), Aleph Alpha en Perplexity. Het doel is om de LLM’s en de geschiktheid voor specifieke taken en gebruikers contexten in kaart te brengen. Deze analyse is gebaseerd op een uitgebreid onderzoek van modelarchitecturen, prestatie benchmarks, implementatieopties en strategische en ethische overwegingen.

1. Landschap & capaciteiten

De huidige LLM-markt wordt gekenmerkt door een snelle evolutie, waarbij leveranciers continu nieuwe modellen en modelvarianten introduceren met verbeterde architecturen, grotere context vensters en geavanceerdere functionaliteiten.

1.1. OpenAI (ChatGPT)

OpenAI biedt een gediversifieerde reeks modellen, voornamelijk onder de GPT- en o-serie families.

• GPT-modellen (GPT-4o, GPT-4.1-familie): Deze modellen zijn geoptimaliseerd voor algemene taken en blinken uit in het volgen van instructies.

• Architectuur: Gebaseerd op de transformer-architectuur. GPT-4 heeft naar schatting 1.76 biljoen parameters, verdeeld over acht modellen van elk 220 miljard parameters in een Mixture-of-Experts (MoE) architectuur. Er worden per inferentie slechts een fractie van deze parameters (twee experts) geactiveerd.
• GPT-4.1: Gelanceerd in april 2025 , biedt deze familie (GPT-4.1, GPT-4.1 mini, GPT-4.1 nano) verbeterde prestaties ten opzichte van GPT-4o, met name op het gebied van coderen en het volgen van instructies. De kenniscutoff is juni 2024.

• Contextvenster: Tot 1 miljoen tokens.
• Output tokens: GPT-4.1 kan tot 32,768 tokens genereren, een verdubbeling ten opzichte van de 16,384 van GPT-4o.
• Toolgebruik/API’s: Ondersteunt API-toegang, function calling, en integratie met tools zoals code-uitvoering en bestandsanalyse. De Responses API kan worden gebruikt om agentische systemen te bouwen.
• Aanpassingsopties: Fine-tuning is beschikbaar voor GPT-4.1 en GPT-4.1 mini. Retrieval-Augmented Generation (RAG) kan worden geïmplementeerd via de File Search tool of door gebruik te maken van het grote contextvenster. De Assistants API faciliteert het bouwen van AI-assistenten.
• GPT-4o: Een multimodale variant die tekst, audio en afbeeldingen kan verwerken en genereren.

• Contextvenster: 128k tokens.
• Output tokens: Maximaal 16,384 tokens.
• Kenniscutoff: Oktober 2023.
• Aanpassingsopties: De gpt-4o-2024-08-06 versie ondersteunt fine-tuning.
• o-serie Modellen (o1, o3, o4-mini): Gespecialiseerd voor diep redeneren en stapsgewijze probleemoplossing, met name voor complexe, meertraps taken die logisch denken en toolgebruik vereisen.

• Architectuur: Getraind om langer na te denken alvorens te antwoorden, en kan alle tools binnen ChatGPT agentisch gebruiken en combineren (web zoeken, bestandsanalyse met Python, visueel redeneren, beeldgeneratie).
• o3: Het krachtigste redeneermodel van OpenAI, excelleert in codering, wiskunde, wetenschap en visuele perceptie.
• o4-mini: Een kleiner, kostenefficiënt model geoptimaliseerd voor snel redeneren, met name sterk in wiskunde, codering en visuele taken.
• Contextvenster: o3 en o4-mini hebben een contextvenster van 128k tokens. o4-mini heeft een contextvenster van 200k tokens en een maximale output van 100k tokens volgens een andere bron.
• Toolgebruik/API’s: Volledige toegang tot tools binnen ChatGPT en via function calling in de API.
• Aanpassingsopties: Fine-tuning is nog niet beschikbaar voor o3 en o4-mini. De reasoning_effort parameter (laag, gemiddeld, hoog) stelt gebruikers in staat de hoeveelheid tokens voor redeneren te beheren.

1.2. Anthropic (Claude)

Anthropic’s Claude-modellen staan bekend om hun focus op veiligheid en behulpzaamheid, met een sterke nadruk op “Constitutional AI”.

• Claude 3 familie (Opus, Sonnet, Haiku): Deze modellen bieden verschillende niveaus van intelligentie en snelheid, en beschikken allemaal over visuele capaciteiten.

• Architectuur: Details over de specifieke architectuur (zoals transformertype of parameter telling) worden niet publiekelijk gedeeld. Ze zijn getraind met een mix van publiek beschikbare data (tot augustus 2023 voor Claude 3) en niet-publieke data.
• Contextvenster: Alle Claude 3 modellen hebben een contextvenster van 200k tokens.
• Inferentiemodaliteit: Ondersteunt streaming via de Messages API en batchverwerking via de Batch API.
• Toolgebruik/API’s: Ondersteunt toolgebruik (function calling) voor integratie met externe applicaties en workflows.
• Aanpassingsopties: Fine-tuning is beschikbaar voor Claude 3 Haiku op Amazon Bedrock. RAG wordt ondersteund, met name door het grote contextvenster en functies zoals “Contextual Retrieval”.
• Claude 3.7 Sonnet: Geïntroduceerd als Anthropic’s meest intelligente model en het eerste “hybride redeneermodel”.

• Architectuur: Hybride redeneren, met een “extended thinking” modus die stap-voor-stap redeneren zichtbaar maakt. Kenniscutoff is oktober 2024.
• Contextvenster: 200k tokens. Max output 64k tokens (normaal 8192, extended thinking 64k).
• Toolgebruik/API’s: Ondersteunt toolgebruik en computergebruik via API.
• Aanpassingsopties: Fine-tuning details niet gespecificeerd. RAG wordt ondersteund.

1.3. Google (Gemini en Gemma)

Google’s aanbod omvat de krachtige Gemini-modellen en de open-source Gemma-modellen.

• Gemini-familie (Ultra, Pro, Flash, Nano): Multimodale modellen ontworpen om tekst, afbeeldingen, audio, video en code te verwerken.
• Architectuur:

• Gemini 1.0: Decoder-only transformers met aanpassingen voor TPU’s. Nano-1 (1.8B parameters) en Nano-2 (3.25B parameters) zijn gedistilleerde versies. Gemini Ultra 1.0 had naar verluidt 1.56 biljoen parameters, en Pro 600 miljard.
• Gemini 1.5: Maakt gebruik van een Mixture-of-Experts (MoE) architectuur (Pro-versie). Flash is een gedistilleerde versie van Pro.
• Gemini 2.0/2.5: Verdere evoluties, waarbij 2.5 Pro als een “thinking model” wordt gepositioneerd met verbeterde redeneercapaciteiten. Parameter tellingen voor 2.0/2.5 Pro zijn niet publiek.

• Inferentiemodaliteit: Multimodaal, ondersteunt streaming en batch via Vertex AI. Gemini 2.0 Flash Live API voor real-time audio/video.
• Contextvenster: Gemini 1.0 had 32k tokens. Gemini 1.5 Pro en Flash tot 1M-2M tokens. Gemini 2.5 Pro heeft 1M tokens (2M gepland).
• Toolgebruik/API’s: Uitgebreide toolintegratie, inclusief Google Search, code-uitvoering en function calling via Vertex AI en Gemini API.
• Aanpassingsopties: Supervised fine-tuning is beschikbaar voor Gemini 1.5 Flash en Gemini 2.0 Flash via Vertex AI. RAG wordt ondersteund via Vertex AI RAG Engine.
• Gemma-familie: Open-source modellen, afgeleid van Gemini-technologie.

• Architectuur: Transformer-gebaseerd (decoder-only voor eerste generatie). RecurrentGemma gebruikt een Griffin-architectuur. PaliGemma is een vision-language model.
• Modelgroottes: Variërend van 1B tot 28B parameters (PaliGemma 2).
• Contextvenster: Gemma 3 heeft 128k tokens.
• Toolgebruik/API’s: Gemma 3 ondersteunt function calling.
• Aanpassingsopties: Als open-source modellen bieden ze uitgebreide aanpassingsmogelijkheden, inclusief fine-tuning.

1.4. Mistral AI

Mistral AI heeft zich snel gepositioneerd als een belangrijke speler, met een focus op open-source modellen en efficiënte architecturen.

• Model Families:
• Mistral Large 2: Mistral’s vlaggenschipmodel met 123B parameters, ontworpen voor single-node inferentie en lange context applicaties.

• Architectuur: Standaard transformer architectuur, niet expliciet vermeld als MoE in de primaire bronnen , hoewel en MoE noemen in de context van Mistral’s LLM’s in het algemeen.
• Contextvenster: 128k tokens.
• Toolgebruik/API’s: Verbeterde function calling en retrieval skills. Toegankelijk via La Plateforme en partners zoals AWS Bedrock en Vertex AI.
• Aanpassingsopties: Fine-tuning beschikbaar op La Plateforme. Mistral Research License voor niet-commercieel gebruik; commerciële licentie vereist.

• Mistral Small (v24.09 / 3.1): Een 22B parameter model , of 24B met multimodale capaciteiten en 128k context. Biedt een kostenefficiënt middelpunt.
• Mistral NeMo: Een 12B parameter model, ontwikkeld in samenwerking met NVIDIA, volledig open-source (Apache 2.0).

• Contextvenster: 128k tokens.
• Aanpassingsopties: Fine-tuning ondersteund.
• Mixtral modellen (8x7B, 8x22B): Sparse Mixture-of-Experts (MoE) modellen.

• Mixtral 8x7B: 46.7B totale parameters, 12.9B actieve parameters per token. Contextvenster van 32k tokens.
• Mixtral 8x22B: 141B totale parameters, 39B actieve parameters. Contextvenster van 64k tokens. Ondersteunt function calling.
• Codestral (22B / 25.01): Gespecialiseerd in codegeneratie, ondersteunt 80+ programmeertalen.

• Architectuur: Standaard transformer.
• Contextvenster: 256k tokens voor Codestral 25.01 (een significante toename van de 32k van de vorige versie).
• Licentie: Mistral AI Non-Production License; commerciële licentie op aanvraag.
• Pixtral (12B / Large): Multimodale modellen die beeld- en tekstverwerking combineren. Pixtral 12B is gebaseerd op Mistral NeMo. Pixtral Large is gebaseerd op Mistral Large 2.

• Inferentiemodaliteit: Ondersteunt streaming.
• Aanpassingsopties: Fine-tuning is een kernaanbod via La Plateforme en SDK’s (mistral-finetune). Open-source modellen (NeMo, Mixtral, oudere Codestral) bieden uitgebreide aanpassingsmogelijkheden.

1.5. Cohere

Cohere richt zich op enterprise-grade LLM’s, met een sterke nadruk op RAG, toolgebruik en meertaligheid.

• Command Familie (Command A, Command R+, Command R, Command): Tekstgeneratiemodellen voor agentische taken, RAG, vertaling en copywriting.

• Architectuur: Geoptimaliseerde transformer architectuur. Command A (111B parameters). Command R+ (104B parameters).
• Contextvenster: Command A: 256k tokens. Command R/R+: 128k tokens. Oudere Command modellen: 4k tokens.
• Toolgebruik/API’s: Sterke ondersteuning voor toolgebruik (function calling) en RAG, met name in Command A en R+.
• Aanpassingsopties: Fine-tuning is beschikbaar voor bepaalde modellen en use cases (bijv. classificatie, rerank).

• Embed Familie: Modellen voor het genereren van tekst- en beeldembeddings voor semantische zoekopdrachten, classificatie en clustering. embed-v4.0 ondersteunt tekst, afbeeldingen en gemixte bestanden met een contextvenster van 128k tokens.
• Rerank Familie: Modellen om de relevantie van zoekresultaten te verbeteren. Contextvenster van 4k tokens.
• Aya Familie: Multimodale (Aya Vision) en meertalige (Aya Expanse, 23 talen) modellen. Beschikbaar in 8B en 32B parameter versies. Contextvensters variëren van 8k tot 128k tokens.

1.6. Meta (LLaMA)

Meta’s LLaMA-modellen zijn invloedrijk geweest in de open-source LLM-gemeenschap.

• LLaMA 3 familie (3.1, 3.2, 3.3): Een reeks open-gewichtsmodellen met verschillende groottes en specialisaties.

• Architectuur: Transformer-gebaseerd, dense architectuur. GQA (Grouped-Query Attention) voor verbeterde inferentieschaalbaarheid.
• Modelgroottes: Variërend van 1B (Llama 3.2) tot 405B (Llama 3.1).
• Contextvenster: Llama 3 modellen hebben een contextvenster van 128k tokens.
• Inferentiemodaliteit: Tekst-input, tekst-output. Llama 3.2 introduceert visie-capabiliteiten (beeld-input, tekst-output) voor de 11B en 90B modellen.
• Toolgebruik/API’s: Toegankelijk via API’s op cloudplatforms en voor zelfhosting.
• Aanpassingsopties: Als open-gewichtsmodellen zijn ze uitgebreid aanpasbaar via fine-tuning.
• LLaMA 4 familie (Scout, Maverick, Behemoth): Meta’s eerste modellen met een Mixture-of-Experts (MoE) architectuur en native multimodaliteit.

• Architectuur: MoE met afwisselende dense en MoE lagen. Vroege fusie van tekst- en visietokens.
• Llama 4 Scout: 17B actieve parameters, 16 experts, 109B totale parameters. Contextvenster tot 10 miljoen tokens.
• Llama 4 Maverick: 17B actieve parameters, 128 experts, 400B totale parameters. Contextvenster tot 1 miljoen tokens.
• Llama 4 Behemoth: Bijna 2 biljoen totale parameters, 288B actieve parameters, 16 experts. Dient als leraarmodel voor distillatie en wordt momenteel niet vrijgegeven.
• Inferentiemodaliteit: Native multimodaal (tekst, beeld, video stills). Ondersteunt streaming en batch via API’s op cloudplatforms.
• Aanpassingsopties: Open-source fine-tuning wordt vergemakkelijkt door pre-training in 200 talen.

1.7. Aleph Alpha (Luminous en Pharia)

Aleph Alpha, een Duits bedrijf, legt de nadruk op data soevereiniteit en transparantie, gericht op de Europese markt.

• Luminous familie: De oorspronkelijke model familie, beschikbaar in 13B, 30B en 70B parameter versies.

• Architectuur: Decoder-only autoregressief transformer model met rotary positional embeddings. Getraind op een meertalige corpus (Engels, Duits, Frans, Italiaans, Spaans). Recente ontwikkelingen omvatten een tokenizer-vrije architectuur (HATAI, Trigram) voor betere fine-tuning.
• Contextvenster: Max_context_size wordt per model gespecificeerd in de API-documentatie. Luminous-Explore (13B) voor semantische embeddings.
• Inferentiemodaliteit: Ondersteunt completion en token streaming via de Luminous worker en vLLM worker.
• Toolgebruik/API’s: Flexibele API-integratie. Intelligence Layer SDK voor workflows.
• Aanpassingsopties: Fine-tuning wordt ondersteund, met name door de tokenizer-vrije architectuur.
• Pharia familie (Pharia-1-LLM): Nieuwere generatie modellen, inclusief Pharia-1-LLM-7B-control en Pharia-1-LLM-7B-control-aligned.

• Architectuur: Autoregressieve transformer (7B parameters). Pharia-1-Embedding-4608-control is getraind met adapters bovenop bevroren Pharia LLM gewichten. PhariaAssistant gebruikt Llama-familie modellen.
• Contextvenster: 8192 tokens voor Pharia-1-LLM-7B-control-hf.
• Inferentiemodaliteit: Ondersteunt completion en instructable embeddings.
• Aanpassingsopties: Ontworpen voor beknopte, lengte-gecontroleerde antwoorden met verbeterde compliance functies.

1.8. Perplexity AI

Perplexity AI positioneert zichzelf als een AI-zoekmachine en biedt toegang tot zowel eigen modellen als modellen van derden.

• Eigen Modellen:

• Default: Geoptimaliseerd voor snelheid en webbrowsing, fine-tuned voor snelle, accurate antwoorden. Contextvenster van ~32k tokens.
• Sonar Large: Gebouwd op LLaMA 3.1 70B, intern getraind om naadloos samen te werken met Perplexity’s zoekmachine. Contextvenster van ~32k tokens.
• Deep Research Mode: Een agentisch systeem dat iteratief zoekt, documenten leest en redeneert om uitgebreide rapporten te genereren.

• Modellen van Derden (via Perplexity Pro): Biedt toegang tot GPT-4 Omni, Claude 3.5 Sonnet & Haiku, en Grok-2, allemaal met een contextvenster van ~32k tokens binnen het Perplexity platform.
• Inferentiemodaliteit: Gericht op real-time zoekopdrachten en antwoordgeneratie, ondersteunt streaming.
• Toolgebruik/API’s: Sterke integratie met webzoekfunctionaliteit. API beschikbaar voor ontwikkelaars.
• Aanpassingsopties: Beperkte directe aanpassingsopties voor eindgebruikers via de webinterface, focus ligt op het selecteren van modellen en zoekmodi (‘Focus’).

2. Use case fit matrix

Het selecteren van het juiste LLM voor een specifieke taak vereist een afweging van de sterke punten van elk model in relatie tot de vereisten van de use case. De volgende matrix en analyse zijn gebaseerd op gerapporteerde benchmarkprestaties en kwalitatieve beoordelingen.

2.1. Benchmark overzicht

LLM-benchmarks zoals MMLU, GSM8K, HumanEval, en MT-Bench bieden gestandaardiseerde tests om prestaties te meten. Recente rapporten (Q1/Q2 2025) tonen aan dat AI-modellen benchmarks sneller onder de knie krijgen, waarbij open-gewichtsmodellen de kloof met gesloten modellen dichten. De prestaties aan de top convergeren, en er worden continu uitdagendere benchmarks voorgesteld omdat traditionele benchmarks zoals MMLU, GSM8K en HumanEval verzadigd raken.

Belangrijke benchmarks:

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Test algemene kennis en redeneervermogen over 57 onderwerpen. MMLU-Pro is een robuustere versie.
• GSM8K (Grade School Math): Evalueert wiskundig redeneren op basischoolniveau.
• HumanEval: Beoordeelt het genereren van code en probleemoplossend vermogen in programmeren.
• MT-Bench: Evalueert conversationele AI en het vermogen om instructies te volgen in multi-turn dialogen.
• ARC (AI2 Reasoning Challenge): Test redeneervaardigheden met wetenschappelijke vragen op basischoolniveau.
• HellaSwag: Evalueert common-sense redeneren via zinsaanvulling.
• TruthfulQA: Meet de neiging van een model om waarheidsgetrouwe antwoorden te genereren.
• Chatbot Arena ELO Ratings: Een menselijke voorkeursgebaseerde ranglijst voor de conversationele vaardigheden van chatbots.

Recente Benchmark Resultaten (Selectie, Q1/Q2 2025):

Opmerking: Benchmarkresultaten kunnen variëren afhankelijk van de specifieke testconfiguratie (bijv. aantal shots, promptingtechniek). Scores voor SWE-Bench en LiveCodeBench zijn vaak gerapporteerd als pass@1 of % opgelost. MT-Bench scores zijn vaak Elo-ratings of een schaal van 1-10.

2.2. Kwalitatieve beoordeling en geschiktheid Use Cases

2.2.1. Complexe Redenering en Probleemoplossing

Modellen zoals OpenAI’s o-serie (o3, o4-mini) en GPT-4.1, Anthropic’s Claude 3 Opus en 3.7 Sonnet (met “extended thinking”), en Google’s Gemini 2.5 Pro (een “thinking model”) zijn specifiek ontworpen of tonen sterke prestaties in complexe redeneertaken. Meta’s Llama 4 Maverick en Mistral Large 2 vertonen ook verbeterde redeneercapaciteiten. Cohere’s Command A is sterk in bedrijfsgerelateerde redeneertaken.

2.2.2. Juridische Analyse, Compliance en Documentbeoordeling

Voor juridische taken zijn precisie, lange contextverwerking en betrouwbaarheid cruciaal.

• Anthropic Claude 3 Opus / 3.7 Sonnet: Sterk aanbevolen vanwege precisie, lange context en veiligheidsfocus. Claude 3.7 Sonnet toonde 87% betere prestaties in het identificeren van juridische concepten.
• OpenAI GPT-4o / GPT-4.1 / o-serie: GPT-4o is nuttig voor juridisch onderzoek en het opstellen van documenten. De lange context van GPT-4.1 is voordelig. OpenAI’s o1 Preview leidt op de LegalBench benchmark.
• Google Gemini: Lange context en multimodale capaciteiten zijn nuttig voor documentanalyse.
• Gespecialiseerde Juridische AI Tools: Tools zoals CoCounsel, Harvey AI en Wordsmith maken vaak gebruik van modellen zoals GPT-4, maar voegen juridisch-specifieke waarborgen, datasets en workflows toe.
• Benchmarks: LegalBench is een belangrijke benchmark voor juridisch redeneren.

2.2.3. Softwareontwikkeling en Codegeneratie

De prestaties op benchmarks zoals HumanEval, SWE-Bench en LiveCodeBench zijn hier indicatief.

• OpenAI GPT-4.1 / o3 / o4-mini: GPT-4.1 laat grote vooruitgang zien in codering (SWE-Bench 54.6%). De o3-modellen presteren sterk op Codeforces en SWE-Bench.
• Anthropic Claude 3.7 Sonnet: State-of-the-art voor agentische codering, met een SWE-Bench score van 70.3% (met scaffold).
• Google Gemini 2.5 Pro: Sterke codeervaardigheden, SWE-Bench score van 63.8%.
• Mistral Codestral / Large 2: Codestral 25.01 (256k context) is sterk op HumanEval. Mistral Large 2 scoort 92% op HumanEval.
• Meta Llama 4 Maverick: Concurrerend met DeepSeek v3.1 op codering; LiveCodeBench score van 43.4%.
• Cohere Command A: Sterk op MBPP+ en SQL-gerelateerde benchmarks. Recente reviews (mei 2025) wijzen OpenAI’s o-serie, Claude 3.7 Sonnet en Gemini 2.5 Pro aan als topkeuzes voor codering, met open-source alternatieven zoals DeepSeek en Llama 4 die ook sterk presteren.

2.2.4. Bedrijfsautomatisering, RAG en Agentische Workflows

LLM’s worden steeds vaker ingezet voor het automatiseren van bedrijfsprocessen, vaak in combinatie met Retrieval-Augmented Generation (RAG) en toolgebruik.

• OpenAI o-serie / GPT-4.1: Sterk in agentisch toolgebruik. RAG via File Search of API.
• Anthropic Claude 3.7 Sonnet: Blinkt uit in agentisch toolgebruik (TAU-Bench). Sterke RAG met Contextual Retrieval.
• Google Gemini 2.5 Pro: Geavanceerde agentische capaciteiten, toolgebruik, en Vertex AI RAG Engine.
• Cohere Command A/R+: Geoptimaliseerd voor RAG en multi-step toolgebruik.
• Mistral Large 2 / La Plateforme: Verbeterde function calling en RAG-tools.
• Meta Llama 4: Lange context ideaal voor RAG; agentische capaciteiten in opkomst. RAG is cruciaal voor bedrijven om LLM’s te voorzien van actuele, bedrijfsspecifieke informatie, waardoor de nauwkeurigheid toeneemt en hallucinaties verminderen. Tools zoals LangChain, LlamaIndex en frameworks van LLM-providers zelf faciliteren de implementatie van RAG-systemen.

2.2.5. Creatief Schrijven, Ideeënvorming en Contentgeneratie

De subjectiviteit van creatieve taken maakt benchmarking lastig, maar er zijn indicaties.

• OpenAI GPT-4o/4.1: GPT-4o is sterk in creatieve beperkingen en semantisch begrip. GPT-4 staat bekend om creatieve content.
• Anthropic Claude 3 serie / 3.7 Sonnet: Goed voor genuanceerde contentcreatie. Claude 3.7 Sonnet wordt geprezen voor empathische, gestructureerde teksten.
• Google Gemini 2.5 Pro: Gerangschikt als #1 voor creatief schrijven door intellectualead.com.
• Meta Llama 3/4: Llama 3 heeft verfijnde conversationele vaardigheden. Llama 4 Maverick voor creatief schrijven.
• Benchmarks: MT-Bench (schrijfcategorie) , SimulBench. Studies naar menselijke voorkeur zijn ook relevant.

2.2.6. Klantenservice en geavanceerde conversationele AI

Hierbij zijn contextbehoud, coherentie en het vermogen om instructies te volgen essentieel.

• Anthropic Claude familie: Ontworpen voor behulpzame, eerlijke en onschadelijke conversaties. Blinkt uit in multi-turn dialogen.
• OpenAI GPT-4o / o-serie: GPT-4o voor real-time spraakconversaties. De o-serie is natuurlijker en conversationeler.
• Google Gemini: Gebouwd voor chat, sterk in multi-turn.
• Cohere Command modellen: Zeer geschikt voor chat-applicaties.
• Benchmarks: MT-Bench is een belangrijke benchmark voor deze use case. Chatbot Arena ELO ratings geven ook inzicht.

2.2.7. Onderzoek, Documenten Samenvatten en Kennisextractie

Lange contextvensters zijn hier van groot belang.

• Anthropic Claude familie: Sterk met lange documenten (200k context). Opus voor accurate samenvattingen.
• OpenAI GPT-4.1: 1M token context, ideaal voor verwerking van grote documenten.
• Google Gemini 1.5/2.5 Pro: 1M+ token context.
• Meta Llama 4 Scout: 10M token context.
• Benchmarks: XSum, CNN/DailyMail, PubMed zijn relevant. Lange context benchmarks zoals RULER en HELMET zijn ook van belang.

2.2.8. Meertalige Vertaling en Lokalisatie

Modellen worden geëvalueerd op benchmarks zoals FLORES-200 en WMT.

• Google Translate: Blijft een sterke performer, overtreft soms zelfs GPT-4-turbo.
• OpenAI GPT-4-turbo: Sterke vertaalcapaciteiten.
• Anthropic Claude 3 familie: Verbeterde vloeiendheid in niet-Engelse talen zoals Spaans en Japans.
• Mistral Large 2: Sterke meertalige ondersteuning, blinkt uit in Engels, Frans, Duits, Spaans, Italiaans, Portugees, Nederlands, Russisch, Chinees, Japans, Koreaans, Arabisch en Hindi.
• Cohere Command A / Aya: Command A ondersteunt 23 talen. Aya is specifiek gericht op het uitbreiden van taaldekking.
• Meta Llama 4: Voorgetraind op 200 talen, met 10x meer meertalige tokens dan Llama 3.
• Aleph Alpha Luminous/Pharia: Getraind in vijf Europese talen (Engels, Duits, Frans, Italiaans, Spaans).
• Google Gemma2-9B: Toont indrukwekkende meertalige vertaalcapaciteiten, overtreft GPT-3.5-turbo gemiddeld, maar blijft achter bij NLLB-54.5B, vooral in lage-resource talen.

2.2.9. Wiskundige Probleemoplossing

Benchmarks zoals GSM8K, MATH en AIME zijn hier de standaard.

• OpenAI o-serie (o1, o3, o4-mini): Deze modellen, met name o1 en o3-mini, tonen state-of-the-art prestaties op AIME en MATH. o4-mini presteert zeer goed op AIME 2024/2025.
• Google Gemini 2.5 Pro: Leidt op GPQA en AIME 2025 zonder test-time technieken. Gemini Ultra 1.0 scoorde 94.4% op GSM8K.
• Anthropic Claude 3.7 Sonnet: Maakt grote sprongen op AIME 2024 (80.0% met extended thinking) en MATH 500 (96.2% met extended thinking). Claude 3 Opus scoorde 95.0% op GSM8K (0-shot CoT) en 60.1% op MATH (0-shot CoT).
• Mistral Large 2: Scoort 93% op GSM8K en 72% op Math Instruct (0-shot, CoT).
• DeepSeek R1/V3: Sterke prestaties op wiskundebenchmarks. De trend is dat benchmarks zoals GSM8K verzadigd raken voor topmodellen.

3. Implementatiemodellen

LLM-platformen bieden diverse implementatiemodaliteiten om aan verschillende gebruikersbehoeften en technische vereisten te voldoen.

3.1. Web UI (ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat, Perplexity)

Direct toegankelijke webinterfaces bieden een lage drempel voor interactie met LLM’s.

• OpenAI ChatGPT: Biedt toegang tot verschillende GPT-modellen (GPT-4.1 mini, GPT-4o, o4-mini) en functies zoals web zoeken, bestandsanalyse, beeldgeneratie en spraakmodus. De desktop-app voor macOS ondersteunt codebewerkingen. Er zijn ook open-source webinterfaces beschikbaar die de OpenAI API gebruiken, met functies zoals lokale opslag van chats, aanpasbare modelinstellingen, spraakinvoer en beeldgeneratie via DALL-E.
• Anthropic Claude.ai: Biedt toegang tot de Claude-modelfamilie (Haiku, Sonnet, Opus) voor taken zoals geavanceerd redeneren, visuele analyse, codegeneratie en meertalige verwerking. De interface ondersteunt het uploaden van afbeeldingen en bestanden.
• Google Gemini (gemini.google.com): Geeft toegang tot verschillende Gemini-modellen (2.0 Flash, 2.5 Flash, 2.5 Pro) en functies zoals Deep Research en personalisatie op basis van zoekgeschiedenis. Gebruikers kunnen bestanden en afbeeldingen uploaden, antwoorden bewerken en grafieken genereren.
• Mistral Le Chat: Een AI-assistent met functies zoals real-time informatiesynthese, document- en beeldanalyse, code-interpreter, en het creëren van aangepaste micro-apps. Biedt een gratis en een Pro-tier.
• Perplexity AI: Een AI-zoekmachine met een webinterface die directe antwoorden geeft met bronvermelding. Ondersteunt het uploaden van afbeeldingen, PDF’s en tekstbestanden, en biedt “Focus” modi om zoekopdrachten te specificeren (bijv. academische papers, YouTube). Pro-abonnees kunnen kiezen uit verschillende LLM’s.
• Cohere Playground: Een visuele interface voor het testen van Cohere’s Chat- en Embed-modellen zonder code te schrijven, met opties voor het aanpassen van systeemberichten, functies (function calling), JSON-modus en geavanceerde parameters zoals temperatuur en redeneren.

3.2. API-gebaseerd

API’s bieden de flexibiliteit om LLM-capaciteiten te integreren in aangepaste applicaties en workflows.

• OpenAI API: Biedt toegang tot modellen zoals GPT-4.1, GPT-4o, o3 en o4-mini. Functies omvatten function calling, streaming, JSON-modus en systeemberichten. De Responses API en Assistants API ondersteunen het bouwen van agentische systemen. Azure OpenAI Service biedt dezelfde GPT-4o architectuur maar met extra enterprise functies zoals beveiliging en private networking, en mogelijk andere standaardinstellingen of contentfilters.
• Anthropic Claude API: Biedt toegang tot de Claude-modelfamilie, met ondersteuning voor toolgebruik, streaming en batchverwerking. Beschikbaar via Anthropic’s eigen platform en cloudproviders zoals AWS Bedrock en Google Cloud Vertex AI.
• Google Vertex AI (Gemini API): Biedt toegang tot Gemini-modellen met MLOps-tools, integraties met databases, logging, IAM, en ondersteuning voor server-side (Python, Node.js, Go, etc.) en client-side (Swift, Kotlin, JavaScript, Dart via Firebase SDKs) implementaties. Functies omvatten function calling, grounding met Google Search, en code-uitvoering.
• Mistral AI La Plateforme / API: Biedt toegang tot Mistral’s modellen met tools voor fine-tuning, embedding, function calling, en monitoring. Ondersteunt streaming.
• Cohere API: Biedt toegang tot Command, Embed, en Rerank modellen, met ondersteuning voor RAG, toolgebruik, en meertaligheid. Beschikbaar via Cohere’s platform en cloudpartners.
• Perplexity AI API (pplx-api): Biedt real-time, web-brede onderzoeks- en Q&A-mogelijkheden, met contextuele intelligentie en multi-source integratie. Ondersteunt streaming, batchverwerking en geavanceerde querytechnieken.
• Aleph Alpha API: Biedt toegang tot Luminous en Pharia modellen met een focus op Europese data soevereiniteit en compliance. Ondersteunt token streaming.

3.3. Zelfgehost / On-Premise

Voor organisaties die maximale controle en data soevereiniteit vereisen.

• Meta LLaMA (3 & 4): Open-gewichtsmodellen die zelfgehost kunnen worden on-premise of in private clouds. Tools zoals TorchServe kunnen hiervoor gebruikt worden. Cloudpartners zoals AWS, Azure en Google Cloud bieden ook beheerde Llama-implementaties.
• Mistral AI: Biedt zelfhosting opties voor zijn open-gewichtsmodellen (Mistral 7B, Mixtral) en La Plateforme kan on-premise, in VPC’s of op edge devices worden geïmplementeerd. Ollama is een populaire tool voor lokale Mistral implementaties.
• Cohere: Biedt private implementaties in de cloud (VPC op AWS) en on-premise, inclusief air-gapped omgevingen voor maximale beveiliging.
• Aleph Alpha PhariaOS: Een geïntegreerd en veilig besturingssysteem dat workloads dynamisch schaalt over on-premise en cloud instances, en verschillende hardware setups orkestreert.
• Algemeen: Zelfhosting biedt meer controle en aanpassingsmogelijkheden, maar vereist aanzienlijke infrastructuur en expertise. Beveiligingsrisico’s door misconfiguraties zijn een aandachtspunt.

3.4. Device-Native Modellen

LLM’s die direct op eindgebruikersapparaten draaien, bieden voordelen op het gebied van privacy en latentie.

• Google Gemini Nano: Ontworpen voor on-device taken, geïntegreerd in producten zoals Pixel-telefoons (bijv. voor samenvattingen in Recorder) en Chrome browser voor scamdetectie. Draait lokaal, waardoor privacy behouden blijft en offline functionaliteit mogelijk is.
• Microsoft Phi-3 Mini: Een kleine taalmodel (SLM) familie ontworpen voor on-device AI zonder cloudconnectiviteit. Phi-3-Mini-128K-Instruct (3.8B parameters) ondersteunt een contextlengte van 128k tokens en is geoptimaliseerd voor geheugen/rekenkracht-beperkte omgevingen en scenario’s met lage latentie. Beschikbaar via Azure en Hugging Face.
• Andere: Llama 3.2 (1B en 3B modellen) zijn ook geschikt voor on-device implementaties. MediaPipe LLM Inference API ondersteunt modellen zoals Gemma en Phi-2 on-device.

3.5. Enterprise-Readiness

Voor zakelijk gebruik zijn factoren als logging, beveiligingscontroles, rate limits, SLA’s en compliance (GDPR, SOC2, HIPAA) cruciaal.

• OpenAI: Biedt enterprise-level authenticatie (SAML SSO), fine-grained access control, en data-encryptie (AES-256 at rest, TLS 1.2+ in transit). SOC 2 Type II geauditeerd en kan DPA’s en BAA’s uitvoeren voor GDPR/HIPAA compliance. Biedt data residentie opties in Europa voor API, ChatGPT Enterprise en Edu. Audit logs beschikbaar voor admins.
• Anthropic: SOC 2 Type II gecertificeerd, HIPAA compliance opties. Biedt custom data retentie controles voor Claude Enterprise. Geen standaard regionale data residentie; vereist maatwerk overeenkomsten.
• Google Cloud Vertex AI (Gemini/Gemma): Maakt gebruik van Google Cloud’s enterprise-grade beveiliging, IAM, encryptie, en regionale data isolatie. Ondersteunt data residentie in Europa. Voldoet aan SOC 1/2/3, ISO 27001/27701/27017/27018/42001, FedRAMP High, HIPAA. Biedt Cloud Audit Logs.
• Mistral AI: La Plateforme biedt security controls, en self-hosted opties houden data binnen de eigen muren. Le Chat Enterprise biedt hybrid deployment en data connectors met toegangscontrole. Data residentie in Europa via self-hosting of Mistral Cloud in Europa.
• Cohere: Biedt private cloud (VPC) en on-premise implementaties voor maximale beveiliging en data soevereiniteit. Beschikbaar op AWS, Azure, Oracle Cloud met hun respectievelijke enterprise features.
• Meta Llama: Open-gewichtsmodellen bieden flexibiliteit voor on-premise deployment, wat data soevereiniteit kan waarborgen. Cloudpartners bieden beheerde services met enterprise features.
• Aleph Alpha: Sterke focus op data soevereiniteit voor de Europese markt, met on-premise en cloud (via partners zoals Beam AI) opties. PhariaOS voor orkestratie.
• Perplexity AI: Biedt Enterprise Pro en Enterprise Tier met aanpasbare limieten en dedicated support. Beveiligingsmaatregelen omvatten end-to-end encryptie, granulaire toegangscontroles en audit logging. Algemene enterprise features omvatten robuuste logging, monitoring, toegangsbeheer (RBAC/PBAC), input validatie, en encryptie. SLA’s zijn doorgaans onderdeel van commerciële overeenkomsten.

4. Overwegingen

De snelle ontwikkeling en implementatie van LLM’s brengen significante strategische en ethische overwegingen met zich mee, waaronder governance, transparantie, veiligheid en de impact van regelgeving zoals de EU AI Act.

4.1. Governance transparantie

Open Gewicht Beschikbaarheid:

• Meta Llama (3 & 4): Modellen zijn open-gewicht, wat onderzoek en aanpassing door de gemeenschap bevordert. Meta benadrukt dat open source leidt tot veiligere AI-resultaten.
• Mistral AI: Biedt een mix van open-gewichtsmodellen (Mistral 7B, Mixtral-serie, Codestral Mamba, Mathstral, NeMo) en propriëtaire modellen (Mistral Large 2, Pixtral Large).
• Google Gemma: Open-gewichtsmodellen afgeleid van Gemini-technologie.
• Aleph Alpha Pharia-1-LLM-7B: Publiek beschikbaar onder de Open Aleph License voor niet-commercieel onderzoek en educatief gebruik. Luminous is propriëtair.
• OpenAI, Anthropic, Cohere: Bieden voornamelijk propriëtaire modellen via API’s en cloudplatforms. Cohere heeft enkele open-gewichts onderzoeksreleases zoals Command R+ en Command A.

Auditability & Explainability:

• OpenAI: Biedt audit logs voor ChatGPT Enterprise/Edu via de Compliance API. Tools zoals ConceptX (onderzoek) en PromptLayer (derde partij) kunnen helpen bij explainability en het auditen van prompts en responses.
• Anthropic: De Citations API voor Claude stelt het model in staat exacte citaten en locaties in brondocumenten te retourneren, wat de verifieerbaarheid en uitlegbaarheid van agent-gebaseerde systemen verbetert. De “extended thinking” modus in Claude 3.7 Sonnet toont het redeneerproces.
• Google Gemini (Vertex AI): Vertex AI biedt tools voor modelbeheer, monitoring en MLOps-integratie, wat bijdraagt aan auditability. Explainable AI features zijn beschikbaar binnen Vertex AI, hoewel specifieke details voor Gemini in de gescande documenten beperkt zijn.
• Meta Llama: De open-source aard bevordert transparantie. Tools zoals Llama Guard 4, LlamaFirewall en Prompt Guard 2 helpen bij het beveiligen en auditen van AI-systemen. CyberSec Eval 4 biedt benchmarks voor beveiligingsevaluatie.
• Aleph Alpha: Sterke focus op uitlegbaarheid (bijv. AtMan tool) en transparantie, essentieel voor gereguleerde industrieën. Intelligence Layer SDK ondersteunt traceerbaarheid.
• Cohere: Biedt tools voor het monitoren van prestaties en kosten via APIpie. Hun platform is ontworpen met het oog op enterprise security en RAG met verifieerbare citaties.
• Algemeen: De noodzaak voor explainable AI (XAI) wordt breed erkend om vertrouwen op te bouwen en te voldoen aan regelgeving.

Red Teaming en Veiligheidstests:

• OpenAI: Voert uitgebreide interne en externe red teaming uit (met een Red Teaming Network) om kwetsbaarheden en ongewenst gedrag te identificeren vóór implementatie. System Cards (bijv. voor GPT-4o) documenteren deze inspanningen.
• Anthropic: Heeft een Responsible Scaling Policy (RSP) en voert veiligheidsevaluaties en red teaming uit om catastrofale schade te voorkomen. Werkt samen met Amerikaanse en Britse AI Safety Institutes.
• Google: Past rigoureuze red teaming en evaluatieprocessen toe, inclusief AI-geassisteerde evaluaties en het gebruik van synthetische testdata.
• Meta: Voert red teaming uit met interne en externe experts, inclusief “purple teaming” en Generative Offensive Agent Testing (GOAT). Llama Guard en CyberSec Eval zijn tools die hieruit voortkomen.
• Cohere: Publiceert een Secure AI Frontier Model Framework dat risico-identificatie, -beoordeling, -mitigatie en -borging omvat, inclusief interne en externe kwetsbaarheidstests.
• Algemeen: Red teaming is een cruciale praktijk geworden om risico’s van AI-modellen te beoordelen. De focus verschuift van intuïtieve prompts naar complexere kwetsbaarheden.

Alignment Strategie:

• OpenAI: Gebruikt een combinatie van methoden, waaronder het filteren van schadelijke content, het trainen van modellen om empathisch te reageren, en het gebruik van RLHF (impliciet).
• Anthropic: Gebruikt Constitutional AI, waarbij modellen worden afgestemd op menselijke waarden door expliciet regels en principes te specificeren (bijv. gebaseerd op de VN-Verklaring van de Rechten van de Mens) tijdens reinforcement learning.
• Google: Gebruikt prompting- en tuningtechnieken (SFT, RLHF) om modellen af te stemmen op veiligheidsbeleid. De Model Alignment library helpt bij het creëren van veiligere prompt templates.
• Meta: Gebruikt een meerlaagse veiligheidsaanpak, inclusief SFT en RLHF, en tools zoals Llama Guard om output te modereren. De Responsible Use Guide biedt richtlijnen.
• Aleph Alpha: Focus op “human-centric AI” en gebruikerscontrole, wat impliceert dat modellen afgestemd kunnen worden op specifieke waarden en contexten.
• Perplexity AI: Implementeert content filtering en stelt gebruikers in staat de output te sturen, wat bijdraagt aan alignment.
• Algemeen: Het doel is om LLM-gedrag af te stemmen op menselijke waarden en het voorkomen van schadelijke output.

4.2. Regelgevende Implicaties per Geografie

EU AI Act:

• Classificatie: De EU AI Act classificeert General Purpose AI (GPAI) modellen, inclusief LLM’s en foundation modellen, op basis van systematische risiconiveaus. Modellen met een hoog risico hebben meer transparantievereisten (evaluatie, documentatie, rapportage). Modellen met meer dan 10^{25} FLOPs trainingscompute worden als systemisch risico beschouwd. Grote generatieve AI-modellen zijn typische voorbeelden van GPAI-modellen.
• Verplichtingen voor Aanbieders: Aanbieders van GPAI-modellen moeten risico’s beoordelen en mitigeren, ernstige incidenten documenteren en rapporteren, en zorgen voor adequate cyberbeveiliging. De wet is van toepassing op aanbieders die modellen op de EU-markt brengen, ongeacht hun vestigingsplaats.
• Transparantie: De EU AI Act stelt duidelijke richtlijnen voor transparantie in de werking van GPAI-modellen. Dit omvat het informeren van gebruikers wanneer ze interageren met een AI-systeem en het labelen van AI-gegenereerde content (deepfakes), tenzij geautoriseerd door de wet of onderworpen aan menselijke redactionele controle.
• Reacties van Aanbieders: Grote LLM-aanbieders zoals OpenAI, Google en Anthropic testen hun modellen voornamelijk tegen verschillende RAI-benchmarks, wat vergelijking bemoeilijkt. Er is een gebrek aan gestandaardiseerde rapportage over RAI. Mistral AI’s Le Chat Enterprise vermeldt data soevereiniteit en de EU AI Act , maar gedetailleerde complianceverklaringen van veel aanbieders zijn nog in ontwikkeling of niet centraal beschikbaar. Aleph Alpha positioneert zich als een soevereine Europese AI-aanbieder met een focus op compliance.

Data Soevereiniteit:

• Definitie: Data soevereiniteit verwijst naar het feit dat data onderworpen is aan de wet- en regelgeving van het land of de regio waar deze is verzameld of opgeslagen. Data residentie (fysieke locatie van dataopslag) is een gerelateerd concept.
• Europese Context (GDPR): De GDPR stelt strenge eisen aan de verwerking van persoonsgegevens van EU-burgers, ongeacht waar de data wordt opgeslagen. De EU AI Act stelt ook eisen aan data governance voor trainingsdatasets.

Oplossingen van Aanbieders:

• OpenAI: Biedt data residentie in Europa voor API, ChatGPT Enterprise en Edu, waarbij API-verzoeken in de regio worden afgehandeld met zero data retention.
• Google Cloud Vertex AI: Biedt data residentie opties in Europa voor Gemini-modellen.
• Anthropic: Biedt geen standaard regionale data residentie voor Claude; vereist maatwerk overeenkomsten voor strikte residentie compliance. Heeft wel custom data retentie controles.
• Mistral AI: La Plateforme kan on-premise of in de (private) cloud in Europa worden geïmplementeerd, waardoor data binnen de eigen muren blijft.
• Cohere: Biedt private cloud (VPC) en on-premise implementaties voor maximale data soevereiniteit.
• Aleph Alpha: Sterk gericht op Europese data soevereiniteit met on-premise en (Europese) cloud-opties.
• Strategieën: Het gebruik van lokale cloudinfrastructuur, private clouds (VPC), en on-premise implementaties zijn strategieën om aan data soevereiniteitseisen te voldoen.

5. Vergelijkend Evaluatiekader

Om een holistisch beeld te geven van de relatieve positionering van de LLM-aanbieders, wordt een vergelijkend evaluatiekader gebruikt. Dit kader beoordeelt modellen op meerdere assen.

5.1. Assen voor Vergelijking

• Nauwkeurigheid & Redeneren: Dit omvat prestaties op benchmarks zoals MMLU, GPQA, MATH, en het vermogen tot complexe, logische en multi-step redenering. Modellen zoals OpenAI’s o-serie, Google’s Gemini 2.5 Pro, en Anthropic’s Claude 3.7 Sonnet (met extended thinking) tonen hier sterke prestaties.
• Snelheid & Latentie: Tokens per seconde en time-to-first-token (TTFT). Kleinere modellen zoals GPT-4.1 nano, Claude Haiku, en Gemini Flash zijn geoptimaliseerd voor snelheid. Perplexity’s Default model is ook geoptimaliseerd voor snelheid.
• Toolgebruik Integratie: Het vermogen van modellen om externe tools, API’s en functies aan te roepen en te gebruiken. OpenAI’s o-serie, Anthropic’s Claude 3.7 Sonnet, Google’s Gemini 2.5 Pro, Cohere’s Command A/R+, en Mistral Large 2 hebben geavanceerde toolgebruik- en agentische capaciteiten.
• Kostenefficiëntie: Prijs per miljoen input/output tokens, en de totale kosten van eigendom voor zelfgehoste oplossingen. Kleinere modellen (OpenAI nano/mini, Claude Haiku, Gemini Flash, Mistral Small/NeMo, Llama 3/4 small) zijn over het algemeen kostenefficiënter. MoE-architecturen (LLaMA 4, Mixtral, potentieel Mistral Large 2 en Gemini 1.5/2.5) streven naar een betere prestatie/kostenverhouding.
• Uitbreidbaarheid (Extensibility): Mogelijkheden voor fine-tuning, RAG-implementatie, en aanpassing via system prompts of Assistants API’s. Open-source/open-gewicht modellen (Llama, Mistral open-modellen, Gemma) bieden de meeste uitbreidbaarheid [

Geciteerd werk

1. Practical Guide for Model Selection for Real‑World Use Cases – OpenAI Cookbook, https://cookbook.openai.com/examples/partners/model_selection_guide/model_selection_guide 2. Number of Parameters in GPT-4 (Latest Data) – Exploding Topics, https://explodingtopics.com/blog/gpt-parameters 3. Introducing GPT-4.1 in the API – OpenAI, https://openai.com/index/gpt-4-1/ 4. GPT-4.1: Features, Access, GPT-4o Comparison, and More …, https://www.datacamp.com/blog/gpt-4-1 5. GPT-4.1 is released and we put it to the test. – Monica, https://monica.im/blog/gpt-4-1-release/ 6. Introducing OpenAI o3 and o4-mini, https://openai.com/index/introducing-o3-and-o4-mini/ 7. Reasoning best practices – OpenAI API, https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning-best-practices 8. Fine-tuning – OpenAI API, https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning 9. arxiv.org, https://arxiv.org/abs/2410.21276 10. GPT-4o Model Card – PromptHub, https://www.prompthub.us/models/gpt-4o 11. What is the context window of gpt 4 – API – OpenAI Developer Community, https://community.openai.com/t/what-is-the-context-window-of-gpt-4/701256 12. GPT-4o vs o4-mini – Detailed Performance & Feature Comparison, https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4o/o4-mini 13. OpenAI o3 and o4‑mini models – FAQ [ChatGPT Enterprise & Edu], https://help.openai.com/en/articles/9855712-openai-o3-and-o4-mini-models-faq-chatgpt-enterprise-edu 14. O4-mini, O3, GPT-4.1: Comparison of OpenAI Models – Bind AI, https://blog.getbind.co/2025/04/17/openai-o4-mini-o3-gpt4-1-comparison-of-openai-models/ 15. OpenAI Introduces o3 and o4-mini System Card – Ampcome, https://www.ampcome.com/post/openai-introduces-o3-and-o4-mini-system-card 16. Open AI O3 vs GPT-4: Top Differences That You Should Know in …, https://yourgpt.ai/blog/updates/open-ai-o3-vs-gpt-4-top-differences-that-you-should-know-in-2025 17. OpenAI Platform, https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/preparing-your-dataset 18. OpenAI Platform – OpenAI API, https://platform.openai.com/docs/models/overview 19. The Claude 3 Model Family: Opus, Sonnet, Haiku – Anthropic, https://www.anthropic.com/claude-3-model-card 20. All models overview – Anthropic API, https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models/all-models 21. Anthropic Claude 3 – Klu.ai, https://klu.ai/glossary/anthropic-claude-3 22. Introducing the next generation of Claude – Anthropic, https://www.anthropic.com/news/claude-3-family 23. Claude 3 Opus – Vertex AI – Google Cloud console, https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/anthropic/model-garden/claude-3-opus 24. Claude Models Comparison From Haiku to 3.7 Sonnet – TeamAI, https://teamai.com/blog/large-language-models-llms/understanding-different-claude-models/ 25. Claude 3.7 Sonnet: How it Works, Use Cases & More | DataCamp, https://www.datacamp.com/blog/claude-3-7-sonnet 26. *NEW* Anthropic Claude 3.7 Sonnet – Amazon Bedrock, https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-parameters-anthropic-claude-37.html 27. Compare Claude 3 Opus vs. Claude 3 Haiku – Context.ai, https://context.ai/compare/claude-3-opus/claude-3-haiku 28. anthropic.com, https://anthropic.com/claude-3-7-sonnet-system-card 29. Use Anthropic’s Claude models | Generative AI on Vertex AI – Google Cloud, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/use-claude 30. Intro to Claude – Anthropic API, https://docs.anthropic.com/en/docs/intro-to-claude 31. Best practices and lessons for fine-tuning Anthropic’s Claude 3 Haiku on Amazon Bedrock, https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/best-practices-and-lessons-for-fine-tuning-anthropics-claude-3-haiku-on-amazon-bedrock/ 32. Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock – Anthropic, https://www.anthropic.com/news/fine-tune-claude-3-haiku 33. Newsroom \ Anthropic, https://www.anthropic.com/news 34. Introducing Contextual Retrieval – Anthropic, https://www.anthropic.com/news/contextual-retrieval 35. Claude 3.7 Sonnet and Claude Code \ Anthropic, https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet 36. Claude 3.7 Sonnet \ Anthropic, https://www.anthropic.com/claude/sonnet 37. First look: Claude 3.7 Sonnet and Box AI | Box Blog, https://blog.box.com/first-look-claude-37-sonnet-and-box-ai 38. Claude 3.7 Sonnet vs. OpenAI’s O3: Which Hybrid Reasoning Model …, https://latenode.com/blog/claude-37-sonnet-vs-openais-o3-which-hybrid-reasoning-model-wins-in-real-world-tasks 39. Meet Claude \ Anthropic, https://www.anthropic.com/product 40. Google Gemini Product Brief | UC Davis IET, https://iet.ucdavis.edu/aggie-ai/commercial-ai-tools/gemini-product-brief 41. Gemini (language model) – Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Gemini_(language_model) 42. Learn about supported models | Vertex AI in Firebase – Google, https://firebase.google.com/docs/vertex-ai/models 43. The Gemini ecosystem – Google AI, https://ai.google/get-started/gemini-ecosystem/ 44. You Can Explore the New Gemini Large Language Model Even if You’re Not a Data Scientist – Pure AI, https://pureai.com/articles/2023/12/20/try-gemini.aspx 45. Gemini 2.5: Our newest Gemini model with thinking – Google Blog, https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/ 46. Gemini 2.5 on Vertex AI: Pro, Flash & Model Optimizer Live | Google Cloud Blog, https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-2-5-pro-flash-on-vertex-ai 47. Gemini models | Gemini API | Google AI for Developers, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models 48. Gemini thinking | Gemini API | Google AI for Developers, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking 49. Gemini 2.5 Pro | Generative AI on Vertex AI – Google Cloud, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/2-5-pro 50. Multilingual Machine Translation with Open Large Language Models at Practical Scale: An Empirical Study – arXiv, https://arxiv.org/html/2502.02481v2 51. Google Gemini 2.5 Pro vs DeepSeek V3.1: The 2025 AI Model Showdown – MPG ONE, https://mpgone.com/google-gemini-2-5-pro-vs-deepseek-v3-1-the-2025-ai-model-showdown/ 52. Gemini 2.0 Flash | Generative AI on Vertex AI – Google Cloud, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/2-0-flash 53. Gemini 1.5 Flash | Generative AI on Vertex AI – Google Cloud, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/1-5-flash 54. Fine-tuning with the Gemini API | Google AI for Developers, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/model-tuning 55. Prepare supervised fine-tuning data for Gemini models | Generative AI on Vertex AI, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini-supervised-tuning-prepare 56. Tune Gemini models by using supervised fine-tuning | Generative AI on Vertex AI, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini-use-supervised-tuning 57. About supervised fine-tuning for Gemini models | Generative AI on Vertex AI – Google Cloud, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini-supervised-tuning 58. What is Mistral AI? | IBM, https://www.ibm.com/think/topics/mistral-ai 59. Large Enough | Mistral AI, https://mistral.ai/news/mistral-large-2407 60. Models Overview | Mistral AI Large Language Models, https://docs.mistral.ai/getting-started/models/ 61. Meet Mistral Large 2: Mistral AI’s Innovation that Redefines AI Boundaries – Hyperight, https://hyperight.com/meet-mistral-large-2-mistral-ais-innovation-that-redefines-ai-boundaries/ 62. Model selection | Mistral AI Large Language Models, https://docs.mistral.ai/getting-started/models/picking/ 63. Benchmarks | Mistral AI Large Language Models, https://docs.mistral.ai/getting-started/models/benchmark/ 64. Top LLM Benchmarks Explained: MMLU, HellaSwag, BBH, and Beyond – Confident AI, https://www.confident-ai.com/blog/llm-benchmarks-mmlu-hellaswag-and-beyond 65. La Plateforme – frontier LLMs – Mistral AI, https://mistral.ai/products/la-plateforme 66. Mistral AI’s Mistral Large 2 – AI Model Details – DocsBot AI, https://docsbot.ai/models/mistral-large-2 67. Mistral Large Model Card – PromptHub, https://www.prompthub.us/models/mistral-large 68. Latest news | Mistral AI, https://mistral.ai/news/ 69. La Plateforme – frontier LLMs | Mistral AI, https://mistral.ai/technology/ 70. Mistral AI: What It Is, How It Works, and Use Cases – Voiceflow, https://www.voiceflow.com/blog/mistral-ai 71. What Is Mistral Large 2? How It Works, Use Cases & More | DataCamp, https://www.datacamp.com/blog/mistral-large-2 72. Best LLMs for Coding (May 2025 Report) – PromptLayer, https://blog.promptlayer.com/best-llms-for-coding/ 73. Au Large | Mistral AI, https://mistral.ai/news/mistral-large 74. Mistral – Models in Amazon Bedrock – AWS, https://aws.amazon.com/bedrock/mistral/ 75. Mistral AI models | Generative AI on Vertex AI – Google Cloud, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/mistral 76. Tackle complex reasoning tasks with Mistral Large, now available on Amazon Bedrock, https://aws.amazon.com/blogs/aws/tackle-complex-reasoning-tasks-with-mistral-large-now-available-on-amazon-bedrock/ 77. Mistral AI adds Medium 3 to its family of models, claiming low cost and high performance, https://siliconangle.com/2025/05/07/mistral-ai-adds-medium-3-family-models-claiming-low-cost-high-performance/ 78. How Ollama and Mistral are Shaping the Future of AI Deployment for Enterprise Use in 2025, https://www.belsterns.com/post/ollama-and-mistral 79. Mistral: Mixtral 8x7B (base) – OpenRouter, https://openrouter.ai/mistralai/mixtral-8x7b/parameters?tab=parameters 80. Mistral Nemo Instruct 2407 – ai – Docker Hub, https://hub.docker.com/r/ai/mistral-nemo 81. Mistral Nemo Model Card – PromptHub, https://www.prompthub.us/models/mistral-nemo 82. Mixtral 8x7B Model Card – PromptHub, https://www.prompthub.us/models/mixtral-8x7b 83. Mixtral 8x7B Instruct: Intelligence, Performance & Price Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/mixtral-8x7b-instruct 84. Introducing Qwen1.5 | Qwen, https://qwenlm.github.io/blog/qwen1.5/ 85. mixtral-8x7b-instruct-v0.1 Model by Mistral AI – NVIDIA NIM APIs, https://build.nvidia.com/mistralai/mixtral-8x7b-instruct/modelcard 86. Mixtral 8x7B: A game-changing AI model by Mistral AI | SuperAnnotate, https://www.superannotate.com/blog/mistral-ai-mixtral-of-experts 87. Mixtral of experts – Mistral AI, https://mistral.ai/news/mixtral-of-experts 88. Mixtral 8x22B – Prompt Engineering Guide, https://www.promptingguide.ai/models/mixtral-8x22b 89. Mixtral 8x22B Model Card – PromptHub, https://www.prompthub.us/models/mixtral-8x22b 90. Mixtral 8x22B Instruct: Intelligence, Performance & Price Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/mistral-8x22b-instruct 91. mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1 · Benchmarks are here! – Hugging Face, https://huggingface.co/mistral-community/Mixtral-8x22B-v0.1/discussions/4 92. mistralai/Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 · MT-Bench Results – Hugging Face, https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1/discussions/8 93. Mixtral 8x22B V0.1 By mistral-community – LLM Explorer – EXTRACTUM, https://llm.extractum.io/model/mistral-community%2FMixtral-8x22B-v0.1,XCnYIK6d6MVKStW33QzTW 94. Mistral Codestral 25.01: Is it the best model for coding? – Bind AI, https://blog.getbind.co/2025/01/15/mistral-codestral-25-01-is-it-the-best-model-for-coding/ 95. Its all about the context window. Even the new Mistral Codestral-2501 256K CW do… | Hacker News, https://news.ycombinator.com/item?id=42934887 96. An Overview of Cohere’s Models, https://docs.cohere.com/v2/docs/models 97. CohereLabs/c4ai-command-a-03-2025 – Hugging Face, https://huggingface.co/CohereLabs/c4ai-command-a-03-2025 98. Command A – Cohere Documentation, https://docs.cohere.com/v2/docs/command-a 99. Cohere / Command-R-plus – Langbase · Serverless AI Developer Platform, https://langbase.com/models/cohere/command-r-plus 100. CohereLabs/c4ai-command-r-plus – Hugging Face, https://huggingface.co/CohereLabs/c4ai-command-r-plus 101. Cohere – Models in Amazon Bedrock – AWS, https://aws.amazon.com/bedrock/cohere/ 102. cohere.com, https://cohere.com/research/papers/command-a-technical-report.pdf 103. The best large language models (LLMs) in 2025 | YourGPT, https://yourgpt.ai/blog/general/best-llms 104. Introducing Command A: Max performance, minimal compute – Cohere, https://cohere.com/blog/command-a 105. Cohere Command R+ · GitHub Models, https://github.com/marketplace/models/azureml-cohere/Cohere-command-r-plus 106. An Overview of The Cohere Platform, https://docs.cohere.com/v2/docs/the-cohere-platform 107. What are large language models? LLMs explained – Cohere, https://cohere.com/blog/large-language-models 108. Discover Cohere Models: API for AI Applications, https://apipie.ai/docs/Models/Cohere 109. An Overview of the Developer Playground — Cohere, https://docs.cohere.com/v2/docs/playground-overview 110. \thetable We rank open benchmarks from Table on their popularity in model release reports. For each model we indicate in how many of its supported languages the model is evaluated. For WMT General Benchmarks, we report the union of all subsets. – arXiv, https://arxiv.org/html/2504.11829v2 111. Meta AI: What is Llama 4 and why does it matter? – Zapier, https://zapier.com/blog/llama-meta/ 112. Llama 3 vs GPT 4: A Detailed Comparison | Which to Choose?, https://blog.promptlayer.com/llama-3-vs-gpt-4/ 113. Meta Llama – Models in Amazon Bedrock – AWS, https://aws.amazon.com/bedrock/llama/ 114. Meta’s Llama 4 Models Spark Momentum — and Scrutiny — for Open-Source AI, https://www.vktr.com/ai-market/metas-llama-4-models-spark-momentum-and-scrutiny-for-open-source-ai/ 115. Model Cards and Prompt formats – Llama 3, https://www.llama.com/docs/model-cards-and-prompt-formats/meta-llama-3/ 116. llama-models/models/llama3_3/MODEL_CARD.md at main – GitHub, https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama3_3/MODEL_CARD.md 117. The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively … – Meta AI, https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/ 118. Llama 4 models from Meta now available in Amazon Bedrock … – AWS, https://aws.amazon.com/blogs/aws/llama-4-models-from-meta-now-available-in-amazon-bedrock-serverless/ 119. Top LLMs To Use in 2025: Our Best Picks | Splunk, https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/llms-best-to-use.html 120. Connect 2024: The responsible approach we’re taking to generative AI, https://ai.meta.com/responsible-ai/ 121. llama-models/models/llama3/MODEL_CARD.md at main · meta …, https://github.com/meta-llama/llama-models/blob/main/models/llama3/MODEL_CARD.md 122. Meta’s Llama 3.2 models now available on watsonx, including multimodal 11B and 90B models | IBM, https://www.ibm.com/think/news/meta-llama-3-2-models 123. Llama 4 API Service – Vertex AI – Google Cloud Console, https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/meta/model-garden/llama-4-maverick-17b-128e-instruct-maas 124. Batch predictions | Generative AI on Vertex AI – Google Cloud, https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/partner-models/llama-batch 125. Meta Llama in the Cloud | Llama Everywhere, https://www.llama.com/docs/llama-everywhere/running-meta-llama-in-the-cloud/ 126. Llama 4 Maverick – Labelbox, https://labelbox.com/product/model/foundry-models/llama-4-maverick/ 127. Meta’s Llama 4 models now available on Amazon Web Services, https://www.aboutamazon.com/news/aws/aws-meta-llama-4-models-available 128. Meta Introduces Llama 4 Models with 10 Million Context Window – Swipe Insight, https://web.swipeinsight.app/posts/meta-introduces-llama-4-models-with-10-million-context-window-15896 129. Meta Llama 4 Maverick and Llama 4 Scout now available in watsonx.ai | IBM, https://www.ibm.com/new/announcements/Meta-llama-4-maverick-and-llama-4-scout-now-available-in-watsonx-ai 130. Llama 4 Maverick – Intelligence, Performance & Price Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/llama-4-maverick 131. Meta’s Llama 4 now available fully managed in Amazon Bedrock – AWS, https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/04/metas-llama-4-managed-amazon-bedrock/ 132. Benchmark results for Llama 4 Maverick and Scout for DevQualityEval v1.0 – Reddit, https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1jv9xxo/benchmark_results_for_llama_4_maverick_and_scout/ 133. Meta Releases Llama 4 Models, Claims Edge Over AI Competitors – DeepLearning.AI, https://www.deeplearning.ai/the-batch/meta-releases-llama-4-models-claims-edge-over-ai-competitors/ 134. Meta’s Llama 4: Features, Access, How It Works, and More – DataCamp, https://www.datacamp.com/blog/llama-4 135. Evaluating Meta’s Llama 4 Models for Enterprise Content with Box AI, https://blog.box.com/evaluating-metas-llama-4-models-enterprise-content-box-ai 136. Best LLMs for Writing in 2025 based on Leaderboard & Samples …, https://intellectualead.com/best-llm-writing/ 137. The Best LLMs to Use in 2025 – Chatbase, https://www.chatbase.co/blog/best-llms 138. Best 44 Large Language Models (LLMs) in 2025 – Exploding Topics, https://explodingtopics.com/blog/list-of-llms 139. Llama 4 Comparison with Claude 3.7 Sonnet, GPT-4.5, and Gemini 2.5 – Bind AI, https://blog.getbind.co/2025/04/06/llama-4-comparison-with-claude-3-7-sonnet-gpt-4-5-and-gemini-2-5/ 140. Llama 4 family of models from Meta are now available in SageMaker JumpStart – AWS, https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/llama-4-family-of-models-from-meta-are-now-available-in-sagemaker-jumpstart/ 141. Llama 4 Maverick Model Card – PromptHub, https://www.prompthub.us/models/llama-4-maverick 142. Luminous & Pharia | AI Agent Tools – Beam AI, https://beam.ai/llm/luminous-pharia/ 143. Luminous-Explore – A model for world-class semantic representation – Aleph Alpha, https://aleph-alpha.com/luminous-explore-a-model-for-world-class-semantic-representation/ 144. Settings of models. – Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/products/apis/pharia-inference/4.2.2/model-settings/ 145. Completion | Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/products/apis/pharia-inference/4.2.2/complete/ 146. Aleph Alpha Luminous Benchmarks, https://aleph-alpha.com/wp-content/uploads/Performance-Report_Luminous_Aleph-Alpha.pdf 147. Luminous Performance Benchmarks – ALEPH ALPHA, https://aleph-alpha.com/luminous-performance-benchmarks/ 148. Page 2 – Import AI, https://jack-clark.net/page/2/ 149. Aleph Alpha: Luminous – Stanford CRFM, https://crfm.stanford.edu/fmti/May-2024/company-reports/Aleph%20Alpha_Luminous.html 150. Blog Archives – ALEPH ALPHA, https://aleph-alpha.com/category/blog/ 151. Technical Performance | The 2025 AI Index Report | Stanford HAI, https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/technical-performance 152. PhariaAI – Sovereign full stack AI suite – Aleph Alpha, https://aleph-alpha.com/phariaai/ 153. Aleph Alpha (Luminous) API Integrations – Pipedream, https://pipedream.com/apps/luminous 154. What’s new – Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/docs/changelog/ 155. Aleph Alpha Docs: Welcome to the Aleph Alpha documentation!, https://docs.aleph-alpha.com/docs/introduction 156. AI Research and Innovations | ALEPH ALPHA, https://aleph-alpha.com/research/#responsible-ai 157. Europe’s Open-Source AI Pioneers: 10 groups Shaping LLMs Under the EU AI Act – Finalist / Tech Blog, https://techblog.finalist.nl/blog/europes-open-source-ai-pioneers-10-groups-shaping-llms-under-eu-ai-act 158. Announcing support for numerous additional open-source models through vLLM-based worker | Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/docs/changelog/2024-10-14-releasing-vllm-based-worker/ 159. Announcing release of Pharia embedding model – Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/docs/changelog/2024-10-09-pharia-embedding/ 160. Model recommendations for PhariaAssistant – Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/products/pharia-ai/pharia-assistant/model-recommendations-for-pharia-assistant/ 161. Installation process | Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/products/pharia-ai/installation/installation-process/ 162. PhariaAI Helm Chart – Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/products/pharia-ai/helm-chart/ 163. Aleph-Alpha/Pharia-1-LLM-7B-control at refs/pr/1 – Hugging Face, https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Pharia-1-LLM-7B-control/blame/refs%2Fpr%2F1/README.md 164. Aleph-Alpha/Pharia-1-LLM-7B-control · Hugging Face, https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Pharia-1-LLM-7B-control 165. Pharia 1 LLM 7B Control Hf By Aleph-Alpha – LLM Explorer – EXTRACTUM, https://llm.extractum.io/model/Aleph-Alpha%2FPharia-1-LLM-7B-control-hf,y0YLVQDhNXeJHtX4QPDs6 166. Accessing the model card – Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/products/pharia-1-llm/model-card_Pharia-1-LLM/ 167. What advanced AI models are included in a Perplexity Pro …, https://www.perplexity.ai/hub/technical-faq/what-advanced-ai-models-does-perplexity-pro-unlock 168. Perplexity Sonar Dominates New Search Arena Evaluation, https://www.perplexity.ai/hub/blog/perplexity-sonar-dominates-new-search-arena-evolution 169. Improved Sonar Models: Industry Leading Performance at Lower Costs – Perplexity, https://www.perplexity.ai/hub/blog/new-sonar-search-modes-outperform-openai-in-cost-and-performance 170. Llama 3.1 70B – Intelligence, Performance & Price Analysis | Artificial …, https://artificialanalysis.ai/models/llama-3-1-instruct-70b 171. Azure Llama 3.1 benchmarks : r/LocalLLaMA – Reddit, https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1e9hg7g/azure_llama_31_benchmarks/ 172. Introducing Perplexity Deep Research, https://www.perplexity.ai/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research 173. How to Use Perplexity AI API – BytePlus, https://www.byteplus.com/en/topic/536834 174. Perplexity AI API Documentation | Complete Guide 2025 – BytePlus, https://www.byteplus.com/en/topic/536561 175. Perplexity: Home, https://docs.perplexity.ai/docs/rate-limits 176. What Is Perplexity AI? How It Works & How to Use It, https://www.meetjamie.ai/blog/what-is-perplexity-ai 177. A Complete How-To Guide to Perplexity AI – Learn Prompting, https://learnprompting.org/blog/guide-perplexity 178. 40 Large Language Model Benchmarks and The Future of Model Evaluation – Arize AI, https://arize.com/blog/llm-benchmarks-mmlu-codexglue-gsm8k 179. Large Language Model (LLM): Everything You Need to Know – WEKA, https://www.weka.io/learn/guide/ai-ml/what-is-llm/ 180. 20 LLM evaluation benchmarks and how they work – Evidently AI, https://www.evidentlyai.com/llm-guide/llm-benchmarks 181. LLM Benchmarks Explained: Significance, Metrics & Challenges | Generative AI Collaboration Platform, https://orq.ai/blog/llm-benchmarks 182. 14 Popular LLM Benchmarks to Know in 2025 – Analytics Vidhya, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/03/llm-benchmarks/ 183. arXiv:2503.10657v1 [cs.CL] 8 Mar 2025, https://arxiv.org/pdf/2503.10657 184. 7 LLM Benchmarks for Performance, Capabilities, and Limitations …, https://dev.to/yayabobi/7-llm-benchmarks-for-performance-capabilities-and-limitations-39dc 185. Chatbot Arena | OpenLM.ai, https://openlm.ai/chatbot-arena/ 186. (PDF) A Review of Benchmarks for Evaluating the Mathematical …, https://www.researchgate.net/publication/388556839_A_Review_of_Benchmarks_for_Evaluating_the_Mathematical_Abilities_of_Modern_LLM_in_Advanced_Problem_Solving 187. MMLU Pro – Vals AI, https://www.vals.ai/benchmarks/mmlu_pro-05-11-2025 188. Mistral Large 2 (Nov ’24) – Intelligence, Performance & Price Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/mistral-large-2 189. Anthropic release Claude 3, claims >GPT-4 Performance – AI Alignment Forum, https://www.alignmentforum.org/posts/JbE7KynwshwkXPJAJ/anthropic-release-claude-3-claims-greater-than-gpt-4 190. Google Gemini Vs ChatGPT: Everything You Need To Know [Jan 2024] – Nerdynav, https://nerdynav.com/google-gemini/ 191. Adept Fuyu-Heavy: A new multimodal model, https://www.adept.ai/blog/adept-fuyu-heavy 192. Mistral Large 2 vs Codestral-22B – LLM Stats, https://llm-stats.com/models/compare/mistral-large-2-2407-vs-codestral-22b 193. GSM8K Benchmark – Klu.ai, https://klu.ai/glossary/GSM8K-eval 194. Mistral / Benchmarks – Langbase · Serverless AI Developer Platform, https://langbase.com/models/mistral/mistral-large-2/benchmarks 195. PromptCoT: Synthesizing Olympiad-level Problems for Mathematical Reasoning in Large Language Models – arXiv, https://arxiv.org/html/2503.02324v1 196. A Benchmark for Evaluating Mathematical Creativity of Large Language Models – arXiv, https://arxiv.org/pdf/2505.08744? 197. LLM Benchmarks in 2024: Overview, Limits and Model Comparison, https://www.vellum.ai/blog/llm-benchmarks-overview-limits-and-model-comparison 198. Which LLM is Best for Coding in 2025? – BytePlus, https://www.byteplus.com/en/topic/416069 199. Web-Bench: A LLM Code Benchmark Based on Web Standards and Frameworks – arXiv, https://arxiv.org/html/2505.07473v1 200. CVE-Bench: Benchmarking LLM-based Software Engineering Agent’s Ability to Repair Real-World CVE Vulnerabilities – ACL Anthology, https://aclanthology.org/2025.naacl-long.212.pdf 201. BigCodeBench: Benchmarking Code Generation with Diverse Function Calls and Complex Instructions | OpenReview, https://openreview.net/forum?id=YrycTjllL0 202. HumanEval Benchmark (Code Generation) – Papers With Code, https://paperswithcode.com/sota/code-generation-on-humaneval 203. How the MT-Bench test measures and compares LLMs – Telnyx, https://telnyx.com/resources/what-is-mt-bench 204. What is MT-Bench ? | Deepchecks, https://www.deepchecks.com/glossary/mt-bench/ 205. SimulBench, https://simulbench.github.io/ 206. How to Build an LLM Evaluation Framework & Top 20 Performance …, https://blog.lamatic.ai/guides/llm-evaluation-framework/ 207. CohereLabs/c4ai-command-r-v01 · Official results for common benchmarks like MMLU, GSM8K and others – Hugging Face, https://huggingface.co/CohereLabs/c4ai-command-r-v01/discussions/23 208. Chatbot Arena Leaderboard Week 8: Introducing MT-Bench and Vicuna-33B | LMSYS Org, https://lmsys.org/blog/2023-06-22-leaderboard/ 209. MT-Bench (Multi-turn Benchmark) – Klu.ai, https://klu.ai/glossary/mt-bench-eval 210. MMT-Bench, https://mmt-bench.github.io/ 211. Gemini 2.5 Pro benchmarks released : r/singularity – Reddit, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1jjoeq6/gemini_25_pro_benchmarks_released/ 212. LLM Evaluation: Benchmarks to Test Model Quality – Label Your Data, https://labelyourdata.com/articles/llm-fine-tuning/llm-evaluation 213. Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context – arXiv, http://arxiv.org/pdf/2403.05530 214. Command R+ – Vals AI, https://www.vals.ai/models/cohere_command-r-plus 215. Deploy Llama 4 Models on your AWS account – Tensorfuse, https://tensorfuse.io/docs/guides/modality/text/llama_4 216. Llama 4 Japanese Performance – Shisa.AI, https://shisa.ai/posts/llama4-japanese-performance/ 217. Models Table – Dr Alan D. Thompson – LifeArchitect.ai, https://lifearchitect.ai/models-table/ 218. (PDF) Improving Model Alignment Through Collective Intelligence of Open-Source LLMS, https://www.researchgate.net/publication/391492661_Improving_Model_Alignment_Through_Collective_Intelligence_of_Open-Source_LLMS 219. Mistral | Open Laboratory, https://openlaboratory.ai/models/families/Mistral 220. Chatbot Arena (formerly LMSYS): Free AI Chat to Compare & Test Best AI Chatbots, https://lmarena.ai/ 221. arXiv:2501.09959v1 [cs.CL] 17 Jan 2025, https://arxiv.org/pdf/2501.09959 222. Evaluating LLM-based Agents for Multi-Turn Conversations: A Survey – arXiv, https://arxiv.org/html/2503.22458v1 223. Best llm for chatbot in 2025 – Callin, https://callin.io/best-llm-for-chatbot/ 224. GPT-4.1 vs Claude 3.7 Sonnet – Detailed Performance & Feature Comparison – DocsBot AI, https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4-1/claude-3-7-sonnet 225. GPT-4.1 Mini vs Claude 3.7 Sonnet – Detailed Performance & Feature Comparison, https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4-1-mini/claude-3-7-sonnet 226. LLM Leaderboard 2025 – Vellum AI, https://www.vellum.ai/llm-leaderboard 227. Claude 3.0, 3.5, 3.7 OpenAI-MRCR benchmark results : r/singularity – Reddit, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1kccxie/claude_30_35_37_openaimrcr_benchmark_results/ 228. LLM Benchmarking for Business Success – Teradata, https://www.teradata.com/insights/ai-and-machine-learning/llm-benchmarking-business-success 229. Top LLM Chatbot Evaluation Metrics: Conversation Testing Techniques – Confident AI, https://www.confident-ai.com/blog/llm-chatbot-evaluation-explained-top-chatbot-evaluation-metrics-and-testing-techniques 230. A Complete Guide to LLM Evaluation For Enterprise AI Success …, https://www.galileo.ai/blog/llm-evaluation-step-by-step-guide 231. LLM Summarization: Techniques, Metrics, and Top Models, https://www.projectpro.io/article/llm-summarization/1082 232. Chatbot Arena Leaderboard – a Hugging Face Space by lmarena-ai, https://huggingface.co/spaces/lmarena-ai/chatbot-arena-leaderboard 233. What Is GPT-4o? | Built In, https://builtin.com/artificial-intelligence/what-is-gpt4o 234. Claude v3 Opus – Relevance AI, https://relevanceai.com/llm-models/unlock-the-power-of-claude-v3-opus-for-your-ai-tasks 235. Claude 3 Sonnet vs Opus: Comprehensive AI Model Comparison – AI-Pro.org, https://ai-pro.org/learn-ai/articles/claude-3-sonnet-vs-opus-unveiling-the-differences-between-anthropics-advanced-ai-models/ 236. Benchmarking GPT‑4o – How Well Does It Follow Complex Prompts?, https://www.softforge.co.uk/blogs/all-topics/benchmarking-gpt-4o-how-well-does-it-follow-complex-prompts 237. Introduction to Claude 3 – ChatGPT and Generative AI Legal …, https://law-arizona.libguides.com/c.php?g=1301273&p=10306029 238. Anthropic’s new Claude 3.7 Sonnet AI model beats all LLMs at legal tasks – Robin AI, https://www.robinai.com/newsroom/anthropics-claude-87-better-at-legal-tasks 239. Unlocking the Power of AI in Law: Top 10 GPT-4O Applications for …, https://www.cimphony.ai/insights/quick-unlocking-the-power-of-ai-in-law-top-10-gpt-4o-applications-for-lawyers 240. Evaluating DeepSeek for Legal Research: Capabilities, Risks, and Comparisons, https://www.criminallawlibraryblog.com/evaluating-deepseek-for-legal-research-capabilities-risks-and-comparisons/ 241. LegalBench – Vals AI, https://www.vals.ai/benchmarks/legal_bench-02-25-2025 242. Legal AI Benchmarking: Evaluating Long Context Performance for …, https://www.thomsonreuters.com/en-us/posts/innovation/legal-ai-benchmarking-evaluating-long-context-performance-for-llms/ 243. 7 Best AI Tools for Legal Research for 2025 – Wordsmith AI, https://www.wordsmith.ai/blog/7-best-ai-tools-for-legal-research-for-2025 244. Using AI for Legal Research: How It Works and Best Solutions – Springs, https://springsapps.com/knowledge/using-ai-for-legal-research-how-it-works-and-best-solutions 245. Gemini 2.5 Pro Preview: even better coding performance – Google Developers Blog, https://developers.googleblog.com/en/gemini-2-5-pro-io-improved-coding-performance/ 246. Google’s Gemini 2.5 Pro model tops LMArena by close to 40 points – R&D World, https://www.rdworldonline.com/googles-gemini-2-5-pro-model-tops-lmarena-by-40-points-outperforms-competitors-in-scientific-reasoning/ 247. Gemini 2.5 Pro: Features, Tests, Access, Benchmarks & More | DataCamp, https://www.datacamp.com/blog/gemini-2-5-pro 248. Google releases Gemini 2.5 as model competition continues – ContentGrip, https://www.contentgrip.com/google-releases-gemini-2-5/ 249. Introducing web search on the Anthropic API, https://www.anthropic.com/news/web-search-api 250. Anthropic Introduces Web Search Functionality for Claude Models – InfoQ, https://www.infoq.com/news/2025/05/anthropic-web-search/ 251. Cohere: The Secure AI Platform for Enterprise, https://cohere.com/ 252. Automating LLM Performance Evaluation: Reducing Time from 2 …, https://www.allganize.ai/en/blog/automating-llm-performance-evaluation-reducing-time-from-2-hours-to-10-minutes 253. RAG systems: Best practices to master evaluation for accurate and reliable AI., https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/optimizing-rag-retrieval 254. Consistently Hallucination-Proof Your LLMs with Automated RAG | Kong Inc., https://konghq.com/blog/enterprise/automated-rag-hallucination-proof-llms 255. What are RAG models? A guide to enterprise AI in 2025 – Glean, https://www.glean.com/blog/rag-models-enterprise-ai 256. 8 High-Impact Use Cases of RAG in Enterprises, https://www.signitysolutions.com/blog/use-cases-of-rag-in-enterprises 257. Top 9 RAG Tools to Boost Your LLM Workflows, https://lakefs.io/blog/rag-tools/ 258. 5 LLM Evaluation Tools You Should Know in 2025 – Humanloop, https://humanloop.com/blog/best-llm-evaluation-tools 259. The best large language models (LLMs) in 2025 – YourGPT, https://yourgpt.ai/blog/growth/best-llms 260. Meet Claude – Anthropic, https://www.anthropic.com/claude 261. Evaluating Creative Short Story Generation in Humans and Large Language Models – arXiv, https://arxiv.org/html/2411.02316v4 262. (PDF) Evaluating Creativity: Can LLMs Be Good Evaluators in Creative Writing Tasks?, https://www.researchgate.net/publication/389726188_Evaluating_Creativity_Can_LLMs_Be_Good_Evaluators_in_Creative_Writing_Tasks 263. Customer support agent – Anthropic API, https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/use-case-guides/customer-support-chat 264. ChatGPT – OpenAI, https://openai.com/chatgpt/overview/ 265. Evaluating LLMs for Text Summarization: An Introduction – SEI Blog, https://insights.sei.cmu.edu/blog/evaluating-llms-for-text-summarization-introduction/ 266. SATS: simplification aware text summarization of scientific documents – Frontiers, https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2024.1375419/full 267. Distilling Structured Rationale from Large Language Models to Small Language Models for Abstractive Summarization – AAAI Publications, https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34727/36882 268. Exploring large language models for summarizing and interpreting an online brain tumor support forum, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12034948/ 269. An Empirical Comparison of Text Summarization: A Multi-Dimensional Evaluation of Large Language Models – arXiv, https://arxiv.org/html/2504.04534v1 270. aclanthology.org, https://aclanthology.org/2025.naacl-long.280.pdf 271. Mufu: Multilingual Fused Learning for Low- Resource Translation with LLM – OpenReview, https://openreview.net/pdf?id=0eMsrRMmCw 272. Niek/chatgpt-web: ChatGPT web interface using the OpenAI API – GitHub, https://github.com/Niek/chatgpt-web 273. A Complete Guide to the Anthropic API vs Claude Web Interface – Lamatic.ai Labs, https://blog.lamatic.ai/guides/anthropic-api-vs-claude/ 274. Use the Gemini web app – Computer – Google Help, https://support.google.com/gemini/answer/13275745?hl=en&co=GENIE.Platform%3DDesktop 275. Sign in to the Gemini web app – Google Help, https://support.google.com/gemini/answer/13278668?hl=en 276. 10 Tasks Mistral’s Le Chat Handles Better Than Any Other AI – Analytics Vidhya, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/02/mistrals-le-chat/ 277. Le Chat enterprise AI assistant | Mistral AI, https://mistral.ai/products/le-chat 278. Differences Between Azure OpenAI GPT-4o and OpenAI’s Public GPT-4o – Learn Microsoft, https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2153786/differences-between-azure-openai-gpt-4o-and-openai 279. Build with Claude – Anthropic, https://www.anthropic.com/api 280. Generative AI in Google Workspace Privacy Hub, https://support.google.com/a/answer/15706919?hl=en 281. Google Introduces Unified Security Platform and AI-Driven Security Agents | MSSP Alert, https://www.msspalert.com/news/google-introduces-unified-security-platform-and-ai-driven-security-agents 282. Gemini API using Vertex AI in Firebase – Google, https://firebase.google.com/docs/vertex-ai 283. Vertex AI Vs. You AI/Mind Studio: Key Feature Comparison – SmythOS, https://smythos.com/ai-agents/comparison/vertex-ai-vs-you-ai-mind-studio-key-feature-comparison/ 284. Build with Gemini on Google Cloud | Gemini API | Google AI for Developers, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/migrate-to-cloud 285. Deployment Options – Overview — Cohere, https://docs.cohere.com/v2/docs/deployment-options-overview 286. Introduction to Cohere on Azure AI Foundry (v1 API), https://docs.cohere.com/v1/docs/cohere-on-azure/cohere-on-azure-ai-foundry 287. Best Tools for Self-Hosted LLM in 2025, https://research.aimultiple.com/self-hosted-llm 288. 6 reasons banks opt for private AI deployments – Cohere, https://cohere.com/blog/private-ai-deployments-for-banks 289. Private Deployments for Ultimate AI Security – Cohere, https://cohere.com/private-deployments 290. Unveiling the Landscape of LLM Deployment in the Wild: An Empirical Study – arXiv, https://arxiv.org/html/2505.02502v1 291. Understanding Large Language Models in Your Pockets: Performance Study on COTS Mobile Devices – arXiv, https://arxiv.org/html/2410.03613v2 292. On-Device AI: Building Smarter, Faster, And Private Applications – Smashing Magazine, https://www.smashingmagazine.com/2025/01/on-device-ai-building-smarter-faster-private-applications/ 293. Google Deploys On-Device AI to Thwart Scams on Chrome and Android, https://www.infosecurity-magazine.com/news/google-ai-gemini-nano-scams-chrome/ 294. Google deploys Gemini Nano in Chrome to protect users from online scams, https://indianexpress.com/article/technology/tech-news-technology/google-gemini-nano-chrome-boost-scam-detection-9992385/ 295. Phi Open Models – Small Language Models | Microsoft Azure, https://azure.microsoft.com/en-us/products/phi 296. microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct – Hugging Face, https://huggingface.co/microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct 297. Large Language Models and Regulations: Navigating the Ethical and Legal Landscape, https://scytale.ai/resources/large-language-models-and-regulations-navigating-the-ethical-and-legal-landscape/ 298. How to Use Large Language Models (LLMs) with Enterprise and Sensitive Data, https://www.startupsoft.com/llm-sensitive-data-best-practices-guide/ 299. Enterprise privacy at OpenAI | OpenAI, https://openai.com/enterprise-privacy 300. Safety & responsibility | OpenAI, https://openai.com/safety 301. Privacy policy | OpenAI, https://openai.com/policies/privacy-policy 302. Introducing data residency in Europe – OpenAI, https://openai.com/index/introducing-data-residency-in-europe/ 303. OpenAI Introduces European Data Residency for Enterprises and Developers – Maginative, https://www.maginative.com/article/openai-introduces-european-data-residency-for-enterprises-and-developers/ 304. Custom Data Retention Controls for Claude Enterprise | Anthropic Privacy Center, https://privacy.anthropic.com/en/articles/10440198-custom-data-retention-controls-for-claude-enterprise 305. GDPR Compliance Showdown: A Side-by-Side Comparison of Microsoft Copilot, ChatGPT, Claude & Gemini, https://pivotaledge.ai/blog/ai-assistant-gdpr-compliance-showdown 306. Are there AI models for analyzing GCP logs? : r/googlecloud – Reddit, https://www.reddit.com/r/googlecloud/comments/1ind3i5/are_there_ai_models_for_analyzing_gcp_logs/ 307. Amazon Bedrock vs Azure OpenAI vs Google Vertex AI: An In-Depth Analysis​, https://www.cloudoptimo.com/blog/amazon-bedrock-vs-azure-openai-vs-google-vertex-ai-an-in-depth-analysis/ 308. Legit SLA Management & Governance – Built for Enterprise-Scale AppSec, https://www.legitsecurity.com/blog/legit-sla-management-and-governance 309. The Security Risks of Using LLMs in Enterprise Applications – Coralogix, https://coralogix.com/ai-blog/the-security-risks-of-using-llms-in-enterprise-applications/ 310. Connect 2024: The responsible approach we’re taking to generative AI – Meta AI, https://ai.meta.com/blog/responsible-ai-connect-2024/ 311. Expanding our open source large language models responsibly – Meta AI, https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1-ai-responsibility/ 312. Best Open Source LLMs in 2025: Top Models for AI Innovation – TRG Datacenters, https://www.trgdatacenters.com/resource/best-open-source-llms-2025/ 313. Responsible Generative AI Toolkit | Google AI for Developers – Gemini API, https://ai.google.dev/responsible 314. Responsible AI Progress Report – Google AI, https://ai.google/static/documents/ai-responsibility-update-published-february-2025.pdf 315. Gemma model card | Google AI for Developers – Gemini API, https://ai.google.dev/gemma/docs/model_card 316. gemma-7b Model by Google – NVIDIA NIM APIs, https://build.nvidia.com/google/gemma-7b/modelcard 317. Shared responsibility model | Aleph Alpha Docs, https://docs.aleph-alpha.com/products/pharia-ai/installation/before-you-start/shared-responsibility-model/ 318. If you thought training AI models was hard, try building enterprise apps with them – The Register, https://www.theregister.com/2025/02/23/aleph_alpha_sovereign_ai/ 319. Concept-Level Explainability for Auditing & Steering LLM Responses ! This paper contains model-generated content that might be offensive.! – arXiv, https://arxiv.org/html/2505.07610v1 320. Concept-Level Explainability for Auditing & Steering LLM Responses – arXiv, https://www.arxiv.org/pdf/2505.07610 321. Best Tools for LLM Observability: Monitor & Optimize LLMs – PromptLayer, https://blog.promptlayer.com/best-tools-to-measure-llm-observability/ 322. LLM Observability Tools: 2025 Comparison – lakeFS, https://lakefs.io/blog/llm-observability-tools/ 323. Anthropic’s Citations API: A Step Forward for AI Agent Explainability | Anthus, https://anth.us/blog/null/ 324. Sharing new open source protection tools and advancements in AI privacy and security, https://ai.meta.com/blog/ai-defenders-program-llama-protection-tools/ 325. Global Trends in AI Governance – World Bank Documents & Reports, https://documents1.worldbank.org/curated/en/099120224205026271/pdf/P1786161ad76ca0ae1ba3b1558ca4ff88ba.pdf 326. Who is Responsible? Data, Models, or Regulations, A Comprehensive Survey on Responsible Generative AI for a Sustainable Future. – arXiv, https://arxiv.org/html/2502.08650v4 327. Ensuring Explainability and Auditability in Generative AI Copilots for FinCrime Investigations, https://lucinity.com/blog/ensuring-explainability-and-auditability-in-generative-ai-copilots-for-fincrime-investigations 328. OpenAI: G7 Hiroshima AI Process (HAIP) Transparency Report, https://transparency.oecd.ai/reports/b167db92-67c8-47d8-966a-427e2ce8c008 329. OpenAI’s Approach to External Red Teaming for AI Models and Systems – arXiv, https://arxiv.org/html/2503.16431v1 330. Responsible Scaling Policy | Anthropic, https://anthropic.com/responsible-scaling-policy 331. Charting a Path to AI Accountability – Anthropic, https://www.anthropic.com/news/charting-a-path-to-ai-accountability 332. Introducing Cohere’s Secure AI Frontier Model Framework, https://cohere.com/blog/secure-model-framework 333. LLM security and safety: responsible AI at NeurIPS 2024 – Capital One, https://www.capitalone.com/tech/ai/llm-safety-security-neurips-2024/ 334. Responsible AI – AI Index, https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024_Chapter3.pdf 335. Is perplexity safe to use? A comprehensive guide to AI tool safety – BytePlus, https://www.byteplus.com/en/topic/498504 336. www.ibm.com, https://www.ibm.com/think/insights/eu-ai-act#:~:text=The%20EU%20AI%20Act%20requires,model%20evaluation%2C%20documentation%20and%20reporting. 337. The EU AI Act – Ten key things to know – TLT LLP, https://www.tlt.com/insights-and-events/insight/the-eu-ai-act—ten-key-things-to-know/ 338. European Union Artificial Intelligence Act: a guide, https://www.twobirds.com/-/media/new-website-content/pdfs/capabilities/artificial-intelligence/european-union-artificial-intelligence-act-guide.pdf 339. General-Purpose AI Models in the AI Act – Questions & Answers | Shaping Europe’s digital future, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/general-purpose-ai-models-ai-act-questions-answers 340. EU AI Act: A Guide to Navigating AI Regulation in Europe – Appinventiv, https://appinventiv.com/blog/ai-regulation-and-compliance-in-europe/ 341. Mistral AI Models Fail Key Safety Tests, Report Finds – Bank Info Security, https://www.bankinfosecurity.com/mistral-ai-models-fail-key-safety-tests-report-finds-a-28358 342. Terms of use | Mistral AI, https://mistral.ai/terms 343. A Review of Large Language Models (LLMs) Development – Preprints.org, https://www.preprints.org/frontend/manuscript/55011f84f4aa54ecbce871965cfa42d5/download_pub 344. AI Privacy Risks & Mitigations – Large Language Models (LLMs) – European Data Protection Board, https://www.edpb.europa.eu/system/files/2025-04/ai-privacy-risks-and-mitigations-in-llms.pdf 345. Data Sovereignty and AI: Why You Need Distributed Infrastructure – The Equinix Blog, https://blog.equinix.com/blog/2025/05/14/data-sovereignty-and-ai-why-you-need-distributed-infrastructure/ 346. Artificial Intelligence (AI) Policy | Agile Business Consortium, https://www.agilebusiness.org/copyright-legal-policies/artificial-intelligence-ai-policy.html 347. Understanding European Tech Sovereignty: Challenges and Opportunities – Hivenet, https://www.hivenet.com/post/understanding-european-tech-sovereignty-challenges-and-opportunities 348. OpenAI claims GPT-4.1 sets new 90%+ standard in MMLU reasoning benchmark, https://www.rdworldonline.com/openai-claims-gpt-4-1-sets-new-90-standard-in-mmlu-reasoning-benchmark/ 349. arXiv:2503.16416v1 [cs.AI] 20 Mar 2025, https://arxiv.org/pdf/2503.16416 350. arXiv:2503.01763v1 [cs.CL] 3 Mar 2025, https://arxiv.org/pdf/2503.01763?