Welk taalmodel gebruik ik voor welke taak?

Of je nu in Copilot, Claude, ChatGPT of Google werkt: vaak staat het model automatisch gekoppeld aan een taalmodel. De meeste mensen gebruiken het automatisch gselecteerde model voor hun vraag of opdracht.

Maar kijk je net wat verder dan zie je dat je ook kunt kiezen uit meerdere andere taalmodellen. En dat is precies wat je moet doen, want deze keuze kan het verschil maken tussen een matig antwoord en een fantastische uitvoering van jouw taak.

In deze blog maken we de taalmodellen voor jou inzichtelijk.

De nieuwe taalmodellen volgen elkaar razendsnel op. Een jaar geleden koos je in ChatGPT tussen twee namen maar inmiddels kun je in sommige tools uit ruim tien modellen kiezen, van modellen die in één seconde antwoorden tot modellen die er minuten over doen om met een compleet doorgerekend voorstel komen. Voor de beginnende en gemiddelde gebruiker van AI is het lastig om te bepalen wat al die verschillende modellen nu precies doen.

Zo werd onlangs door Anthropic het best scorende model Fable 5.1 gelanceerd, slechts enkele weken na Fable 5. OpenAI kwam met een familie aan GPT 5.6 modellen en Google breidde de keuze aan Gemini Flash modellen uit.

Voordat we de vergelijking gaan maken tussen de taalmodellen is het goed om nog een punt te verduidelijken: Een AI-tool en een taalmodel zijn twee verschillende dingen. De tool is alles wat je ziet en aanklikt: het chatvenster, de knoppen, de koppeling met je mail, je agenda, je bestanden en het internet.

Zo open je de AI-tools Claude of ChatGPT waarschijnlijk in de webbrowser of in een app. Maar gebruik je Microsoft 365 Copilot, dan kun je deze ook benaderen in Outlook of Excel. De manier hoe je jouw vragen stelt of prompts opstelt doe je in de AI tool. Deze tools hebben echter hun eigen taalmodellen onder de motorkap liggen.

Zo'n taalmodel is een programma dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst en dat woord voor woord voorspelt welke tekst het beste past bij jouw vraag. Het weet niets van jou of jouw bedrijf tot de tool deze informatie - de context - aanlevert.

Als we in metaforen denken dan kunnen we zeggen dat de AI-tool het automerk is waarbij je kan kiezen welke motor je rijdt: een slimme, een snelle of een zuinige motor. De brandstof voor deze motor heet bij AI tokens. Een token is een stukje tekst van ongeveer vier letters, en tools rekenen in tokens af, ook als jij een abonnement hebt met een maandlimiet. Een zwaar model verbruikt per antwoord een veelvoud van een licht model. Zet je voor elke standaardmail het zwaarste model aan, dan zit je halverwege de maand tegen je limiet, terwijl jouw mail er niet per definitie beter van werd.

Hieronder staan de modellen die op dit moment in Copilot, Claude, ChatGPT en Gemini geladen kunnen worden. Het kan zijn dat je niet alle modellen kunt zien in jouw AI-tool: dit is bijvoorbeeld afhankelijk van jouw abonnement of van de locatie. Zo worden de meeste modellen eerder uitgerold in de USA dan in Europa.

De lijst begint met het 'slimste' model bovenaan. Op de website Artificial Analysis Intelligence Index kun je een onafhankelijke ranglijst vinden die modellen op dezelfde reeks tests en naast elkaar zet. Sommige modellen zitten in meer dan één tool, want Microsoft koopt zowel bij OpenAI als bij Anthropic in.

Gebruik je een andere tool dan de hierboven genoemde tools? Kijk dan ook op de Artificial Analysis Intelligence Index om te zien hoe deze taalmodellen presteren.

Deze lijst is een momentopname van begin september 2026. Iedere maand komen er meerdere modellen bij, ook van andere AI tools. Kijk dus regelmatig voor een nieuwe update!

Neem de mailbox van een installatiebedrijf van acht man. De standaardbevestiging naar een klant die een afspraak verzet kun je met een licht model verwerken zoals Luna, Flash of Haiku: een seconde werk en bijna geen verbruik. De maandrapportage uit het boekhoudpakket samenvatten voor de vergadering kun je met een gemiddeld model zoals Sonnet 5 of Terra. En als je wilt weten welke drie klanten structureel te laat betalen en wat dat je aan rente kost, zet je slimmere modellen Opus 5 of Sol aan het werk en geef je hem het exportbestand mee.

Deze laatste type vraag is waar de meeste organisaties en medewerkers nog niet aan toekomen. Uit meerdere onderzoeken blijkt dat de meest gebruikte toepassing in het werk nog steeds het genereren van tekst is. Dat ligt niet zozeer aan de modellen - die juist steeds beter worden in analyse, rekenwerk en onderzoek - maar aan de adoptie van AI binnen organisaties. Zo weten veel organisaties of hun medewerkers nog niet precies voor welke werkzaamheden ze AI-tools kunnen inzetten. Bovendien worstelen organisaties met privacy en veilig gebruik.

De bruikbaarste vuistregel die we tegenkwamen: kies op hoe moeilijk het denkwerk is, niet op hoe lang jouw prompt of document is. Een offerte van vier kantjes doorlezen op taalfouten is licht werk, ook al is het veel tekst. Uitzoeken waarom de marge op één project vijf procent lager uitvalt dan begroot is zwaar werk, ook al past je vraag in twee zinnen.

Wees ook eerlijk over de andere kant. Een zwaarder model is bij een korte mail niet beter, alleen langzamer. Het verzint nog steeds af en toe iets wat niet klopt, ook bij het duurste model in de lijst, dus een bedrag of een datum controleer je zelf. En de tool die bij jouw bestanden mag, wint het in de praktijk vaak van de tool met het slimste model, omdat het antwoord staat of valt met de informatie die erin gaat.

Boven op de modelkeuze hebben sommige tools nog een tweede knop, en die wordt het vaakst over het hoofd gezien. De keuze om de denkinspanning aan te geven: kort en snel, gemiddeld of uitgebreid redeneren. In het laatste geval laat je het model dan langer nadenken voordat het begint met antwoorden.

Wat er onder water gebeurt, is dat het model eerst een eigen redeneerspoor uitschrijft dat jij niet te zien krijgt. Het splitst je vraag op, probeert een aanpak, controleert de eigen tussenstappen en gooit doodlopende paden weg. Pas daarna typt het het antwoord.

Elke tool laat die keuze anders zien. Claude noemt de modellen bij naam en laat je nog een keuze maken in 'effort': low - medium - high. Je kiest hier dus eerst het taalmodel en dan de mate van denkinspanning op dit model. ChatGPT heeft de taalmodellen juist weggehaald en toont op dit moment een schuifbalk om de denkinspanning aan te geven. Copilot doet iets daartussenin met Snelle reactie en Think Deeper en Gemini noemt dit uitgebreid nadenken.

Maar let op: de keuze van jouw licentie en het moment van gebruik bepaalt sterk hoe jouw omgeving er uitziet.

De praktische aanpak is simpeler dan de lijst hierboven doet vermoeden. Zet je tool op de middenstand en laat hem daar staan. Merk je dat een antwoord te oppervlakkig is of dat er een rekenfout in zit, schakel dan één stap omhoog en stel dezelfde vraag opnieuw. Na een week of twee heb je door bij welke taken dat loont, en dat is waardevoller dan welk overzicht dan ook.

Wil je meer weten over welke tools of taalmodellen je kunt inzetten en wat je hiermee kunt voor jouw organisatie of werk? Schrijf je dan in voor de (gratis) DigiDonderdag, Q&A sessies of één van onze trainingen.

Bronnen: Artificial Analysis Intelligence Index, Anthropic (modellen en effort-instellingen in Claude), OpenAI (GPT-5.6 en de ChatGPT-release notes), Microsoft (gespreksmodi in Copilot en de documentatie over Anthropic-modellen in Microsoft 365), Google (Gemini release notes) en CBS (Gebruik van AI-technologie door Nederlandse microbedrijven).