AI-tools

Klein AI-model uit Londen verslaat grote systemen van OpenAI en Anthropic bij onderzoek

Een piepklein AI-model van het Londense Inherent doet wetenschappelijk onderzoek beter na dan veel grotere en duurdere systemen van OpenAI en Anthropic.

Op basis van TechCrunch, Business AM en Techmeme

23 augustus 2026 5 min lezen 3 bronnen

Samengesteld met AI-assistentie uit de onderstaande bronnen, onder redactie van Frederiek Pascal. Hoe dit werkt

In het kort

Inherent, opgericht door oud-medewerkers van Google DeepMind, haalde recent 50 miljoen dollar aan startkapitaal op.
Zijn AI-agent Faraday draait op een model met 27 miljard parameters, veel kleiner dan de systemen van Anthropic en OpenAI waarmee het werd vergeleken.
Faraday moest wetenschappelijke studies zelfstandig navertellen zonder de uitkomst vooraf te kennen, en deed dat beter dan de grotere concurrenten.
Los daarvan wint OpenAI volgens cijfers van betaaldienst Ramp opnieuw terrein op Anthropic bij Amerikaanse zakelijke klanten.
Voor Vlaamse bedrijven toont dit dat een kleiner, goedkoper AI-model soms beter presteert op een specifieke taak dan een duur topmodel.

Wat dit voor jou betekent

Het Londense AI-bedrijf Inherent, opgericht door voormalige onderzoekers van Google DeepMind, zegt dat zijn nieuwe AI-agent Faraday beter presteert dan veel grotere en bekendere modellen van Anthropic en OpenAI. Het ging om een specifieke test: het zelfstandig navertellen van de bevindingen uit gepubliceerde wetenschappelijke studies, zonder dat het model de uitkomst vooraf kreeg voorgeschoteld. Opvallend is dat Faraday dat deed met een veel kleiner en dus vermoedelijk goedkoper model dan zijn concurrenten.

Wat is er precies getest?

Onderzoekers gaven Faraday de opdracht om te reproduceren wat wetenschappers in gepubliceerde papers hadden gevonden, zonder de antwoorden vooraf te kennen. Dat is een oefening die ook beginnende onderzoekers, zoals doctoraatsstudenten, vaak als eerste krijgen, zegt medeoprichter en hoofdwetenschapper Edward Hughes. Faraday werd afgerekend op meer dan alleen juistheid: het moest ook tonen dat het aanvoelde welke experimenten de moeite waard zijn en hoe je die goed opzet. Inherent noemt dat ‘onderzoekssmaak’, een instinct dat moeilijk in vaste regels te vatten is.

Om dat gevoel toch aan te leren, gebruikte Inherent een trainingsmethode die het systeem beloont voor goede uitkomsten in plaats van vaste regels op te leggen. Volgens Hughes is dat een bewuste keuze: het bedrijf wil dat zijn technologie zich op termijn kan aanpassen aan veel verschillende wetenschapsgebieden.

Hoe klein is dat model eigenlijk?

Faraday draait op een model met 27 miljard parameters, terwijl het werd vergeleken met veel grotere systemen van Anthropic en OpenAI. Parameters zijn ruwweg een maatstaf voor hoe groot een AI-model is, en meestal ook voor hoe duur het is om te trainen en te laten draaien. Een kleiner model dat toch beter scoort dan een groter, is dus opvallend: het suggereert dat de manier van trainen belangrijker kan zijn dan de ruwe rekenkracht.

Inherent koos er bewust voor om niet alles zelf te bouwen. Voor het schrijven van code liet het Faraday gebruikmaken van een bestaande tool van OpenAI, in plaats van daar zelf iets voor te ontwikkelen. Dat past bij hoe menselijke onderzoekers werken: zij bouwen ook niet elk stukje software zelf, maar grijpen naar wat al bestaat.

Verandert dit iets aan de concurrentiestrijd tussen AI-bedrijven?

Dit resultaat gaat over een nichetoepassing, wetenschappelijk onderzoek, en zegt niets rechtstreeks over de bredere zakelijke markt. Daar zien we net een andere verschuiving: cijfers van betaaldienst Ramp, gebaseerd op de bestedingen van meer dan 70.000 Amerikaanse bedrijven, tonen dat OpenAI recent terrein herovert op Anthropic. Anthropic had eerder dit jaar nog een voorsprong opgebouwd, maar die lijkt nu weer te slinken.

Volgens een econoom die de cijfers analyseerde, trekt OpenAI vooral ontwikkelaars aan met zijn nieuwste producten, terwijl Anthropic’s meer gespecialiseerde model tegen kritiek aanliep over kosten en over hoe lang gebruikersgegevens worden bewaard. Die cijfers geven geen volledig beeld, want grote bedrijven die andere systemen voor uitgavenbeheer gebruiken vallen erbuiten. Toch tonen ze dat bedrijven vlot wisselen van AI-leverancier zodra er een nieuwe modelversie uitkomt.

Wat betekent dit voor gewone gebruikers?

Beide verhalen wijzen in dezelfde richting: de AI-sector is voortdurend in beweging en groot of bekend is niet automatisch beter. Faraday is voorlopig gericht op wetenschappelijk onderzoek en niet op alledaagse taken zoals klantenservice of tekstopmaak. Er is dus geen reden om je huidige AI-tools daardoor in vraag te stellen. Wel toont het aan dat kleinere, goedkoper te trainen modellen soms verrassend goed kunnen presteren op een afgebakende taak.

Wat betekent dit voor jou

Waarom kleiner soms slimmer is dan groter

Vlaamse kmo's die AI-tools kiezen Het duurste of grootste AI-model is niet automatisch de beste keuze voor elke taak, wat betekent dat je bij een aankoopbeslissing best test op je eigen use case in plaats van op merknaam te vertrouwen.
Bedrijven die AI-abonnementen afwegen De marktcijfers van Ramp tonen dat bedrijven vaak wisselen tussen OpenAI en Anthropic naargelang de nieuwste release, wat aangeeft dat loyaliteit aan één leverancier voorlopig geen vanzelfsprekendheid is.
Marketeers en communicatieprofessionals Voor courante taken zoals tekst of klantcontact verandert er door dit onderzoeksresultaat niets, want Faraday is specifiek gebouwd voor wetenschappelijk werk en niet voor algemene AI-toepassingen.

Veelgestelde vragen

Wat is Faraday precies?

Faraday is een AI-agent van het Londense bedrijf Inherent, gebouwd op een relatief klein model met 27 miljard parameters. Het is ontworpen om zelfstandig wetenschappelijke experimenten te ontwerpen en resultaten van gepubliceerde studies na te bootsen, met als einddoel ooit zelf nieuwe wetenschappelijke ontdekkingen te doen.

Kan ik Faraday nu al gebruiken voor mijn bedrijf?

De bronnen vermelden niets over commerciële beschikbaarheid voor bedrijven. Faraday is gericht op wetenschappelijk onderzoek, niet op zakelijke toepassingen zoals klantenservice of marketing, dus het is momenteel niet relevant als kant-en-klare tool voor een kmo.

Betekent een kleiner AI-model dat het ook goedkoper is?

Doorgaans wel: het aantal parameters is een indicator voor hoeveel rekenkracht en dus kosten nodig zijn om een model te trainen en te laten draaien. Dat Faraday met minder parameters toch beter scoorde dan grotere concurrenten, suggereert dat een goedkopere aanpak niet per se zwakkere resultaten oplevert.

Waarom wint OpenAI opnieuw terrein op Anthropic?

Volgens cijfers van betaaldienst Ramp trekt OpenAI momenteel meer ontwikkelaars aan dankzij zijn nieuwste producten, terwijl Anthropic's gespecialiseerde model kritiek kreeg over kosten en over de bewaartermijn van gebruikersgegevens. Die trend kan snel omslaan, want de sector is erg volatiel.

Moet ik als ondernemer nu overstappen naar een kleiner AI-model?

Niet op basis van dit bericht: het gaat om een specifieke onderzoekstaak, niet om algemene zakelijke toepassingen. Wel is het een goed moment om te testen of een goedkoper model voor jouw concrete taak even goed presteert als een duurder alternatief, in plaats van automatisch voor het grootste of bekendste model te kiezen.

Bronnen

Deel dit artikel