Llama en GPT: wat is het verschil?

Het verschil tussen Llama en GPT in het kort

Het belangrijkste verschil bij Llama vs gpt zit in waar het model draait en wie het beheert. De kwaliteit ligt voor veel taken dichter bij elkaar dan je zou denken.

Llama is een familie open taalmodellen van Meta, het bedrijf achter Facebook en Instagram. Llama 4 heeft een mixture-of-experts-opbouw: van alle parameters is per woord maar een klein deel actief. Daardoor is het sneller dan de totale grootte doet vermoeden. Je downloadt het model en zet het op een server die jij kiest: in je eigen kantoor, bij een Nederlandse hostingpartij of in je eigen cloud.

GPT is de modellenreeks van OpenAI, bekend van ChatGPT. Je krijgt het model nooit zelf in handen. Je stuurt je tekst naar OpenAI, het model rekent daar, en je krijgt het antwoord terug. Je betaalt per gebruik.

Simpel gezegd: Llama koop je als een machine die je zelf neerzet, GPT huur je als dienst.

De verschillen in een tabel

Prijspeil september 2026. De grootte en het contextvenster van Llama 4 komen uit de modelbibliotheek van Ollama, een veelgebruikt programma om open modellen lokaal te draaien. Daar is Scout een download van 67 GB en Maverick van 245 GB.

Let op de licentie van Llama

Open betekent bij Llama niet dat alles mag. De Llama 4 Community License heeft een paar voorwaarden die je moet kennen:

• Grote bedrijven. Had je bedrijf, samen met gelieerde bedrijven, in de maand ervoor meer dan 700 miljoen maandelijkse gebruikers, dan heb je eerst toestemming van Meta nodig. Voor het mkb speelt dit niet.
• Naamsvermelding. Verspreid je iets dat op Llama is gebouwd, dan moet je duidelijk Built with Llama vermelden, bijvoorbeeld op je website of in de documentatie.
• Gebruiksbeleid. Je moet je houden aan het Acceptable Use Policy van Meta.

Voor Europese gebruikers is Meta Platforms Ireland de contractpartij. Wil je een open model met minder voorwaarden, dan is gpt-oss van OpenAI een optie. Dat valt onder Apache 2.0, een gewone open-sourcelicentie. Ollama biedt het aan in 20B (ongeveer 14 GB) en 120B (ongeveer 65 GB).

Wanneer je Llama nodig hebt en wanneer GPT

Llama of een ander open model

• Je werkt met data die je niet buiten de deur wilt hebben: medische dossiers, personeelsgegevens, financiële stukken van klanten.
• Je hebt heel veel volume en wilt geen rekening per token.
• Je wilt niet afhankelijk zijn van prijswijzigingen of voorwaarden van een Amerikaanse leverancier.
• Je hebt iemand die een server kan beheren, of je besteedt dat uit.

GPT

• Je wilt meteen beginnen, zonder hardware.
• Je wilt het sterkste model voor lastige analyses of complexe teksten.
• Het volume is laag of wisselend, zodat betalen per gebruik goedkoper is dan een eigen server.
• Je data mag naar een externe verwerker, eventueel in de Europese regio van OpenAI.

Veel bedrijven combineren het. Een lokaal model doet het werk met gevoelige data, GPT doet de rest. Hoe dat werkt, lees je in ons stuk over lokale taalmodellen.

Een voorbeeld uit het mkb

Een fictief voorbeeld. Een accountantskantoor met twintig medewerkers wil dat AI binnenkomende stukken van klanten sorteert, samenvat en de belangrijkste bedragen eruit haalt. Het gaat om jaarstukken, loonstroken en bankafschriften. Die wil het kantoor niet naar een Amerikaanse cloud sturen.

De oplossing: een open model zoals Llama 4 Scout of gpt-oss op een eigen server, gekoppeld aan het documentsysteem. De stukken verlaten het kantoor niet. Voor de nieuwsbrief en algemene vragen van medewerkers gebruikt het kantoor gewoon ChatGPT Business, daar zit geen klantdata in.

Wij werken met taalmodellen van OpenAI, Anthropic, Google en Mistral, en met open modellen die lokaal draaien. De keuze tussen Llama en GPT maken we per proces, op basis van drie vragen: hoe gevoelig is de data, hoeveel volume is er, en wie gaat het beheren? Wil je weten wat een eigen model voor jouw bedrijf betekent, kijk dan bij private AI of laat het meenemen in een AI Kansenonderzoek.

Wat je nodig hebt om Llama zelf te draaien

Een groot open model vraagt serieuze hardware. De kleinere versies van gpt-oss draaien op een goede werkplek met veel geheugen, de grote Llama 4-modellen vragen een server met krachtige videokaarten. Reken naast de aanschaf op stroom, beveiliging, updates en iemand die ingrijpt als het stilvalt.

Wil je eerst proberen of een open model goed genoeg is voor je taak, begin dan klein. Test een kleiner model op een paar honderd echte voorbeelden en vergelijk de uitkomst met GPT. Pas als het resultaat goed genoeg is, investeer je in een zwaardere server. Meer uitleg over taalmodellen in het algemeen staat in wat is een LLM en over de modellen van OpenAI in wat is GPT.

Veelgestelde vragen

Verder lezen

Meer vergelijkingen

Terug naar de kennisbank