Jan Sverre illustrerer Kolibri-1 med stor total kapasitet og lav aktiv parameterbruk

Kolibri-1 bruker 3,46 av 78 milliarder parametre per token

Kolibri-1 har 78,1 milliarder parametre, men bruker bare 3,46 milliarder per token. Se maskinvarekrav, kontekst, reasoning og åpne vekter for egen drift.
Jan Sverre illustrerer hvordan NVIDIA Kumo Tabular forutsier nye tabellrader uten modelltrening

NVIDIA Kumo Tabular gir tabellprediksjoner uten å trene en ny modell

NVIDIA Kumo Tabular gjør klassifisering og regresjon på tabeller uten ny modelltrening. Her er kapasiteten, begrensningene og hvem modellen passer for.
Jan Sverre vurderer åpne AI-modeller mot dyrere frontier-modeller og kostnadsforskjellen

Åpne AI-modeller er fire måneder bak – og kan koste en femdel

Åpne AI-modeller ligger 4,4 måneder bak frontier-modellene. I en nøytral terminaltest kostet den åpne modellen rundt en femdel per fullførte oppgave.
Jan Sverre utforsker GLM-5.3-Flash med én million tokens og multimodal AI

GLM-5.3-Flash gir deg én million tokens til småpenger

GLM-5.3-Flash gir én million tokens, multimodal agentbruk og åpne vekter til lav API-pris. Se hva modellen koster, krever og egner seg til i praksis nå.
Jan Sverre med IBM Granite 4.2 som lokal AI-agent på egen maskin

IBM Granite 4.2 gjør lokale AI-agenter mer praktiske

IBM Granite 4.2 har 3B-, 8B- og 30B-modeller for lokale AI-agenter, med justerbar reasoning og agenttrening. Se hvorfor 8B er det naturlige startpunktet.
Jan Sverre vurderer friheten og avhengigheten i kinesiske åpne AI-modeller

Kinas åpne AI-modeller kan bli den nye avhengigheten

Kinesiske AI-modeller gir lavere priser, selvhosting og mer frihet. Se hvordan norske bedrifter kan unngå ny leverandørlås i modell, sky og maskinvare.
Jan Sverre møter Qwen3.8-Max i konkurransen mot Claude og GPT

Qwen3.8-Max utfordrer Claude og GPT – åpne vekter kommer neste uke

Alibaba gjør Qwen3.8-Max bredt tilgjengelig og lover åpne vekter neste uke. Modellen utfordrer Claude og GPT på ytelse, pris og kontroll.
Jan Sverre illustrerer Inkling-Small med 12 milliarder aktive parametre og åpen modell

Inkling-Small har åpne vekter – men er alt annet enn liten

Inkling-Small har 276 milliarder parametre, 12 milliarder aktive og modellfiler fra 74,8 GB. Vektene er åpne, men å kjøre lokalt krever svært mye minne.
Jan Sverre ved en enorm Kimi K3-modell med åpne vekter

Kimi K3-vektene er ute – og de fyller 1,56 TB

Moonshot har sluppet Kimi K3-vektene på 1,56 TB. Se hva størrelsen, kvantiseringen, lisensen og lokal drift betyr for norske utviklere og bedrifter i praksis.
Jan Sverre mellom kinesisk Kimi K3 og amerikanske AI-modeller i konkurranse

Kimi K3 utfordrer Claude og GPT – men størrelsen har en pris

Kimi K3 er en kinesisk AI-modell med 2,8 billioner parametere og én million tokens. Her er pris, tilgang, åpne vekter og begrensninger for norske utviklere.
Jan Sverre illustrerer Solar Open 2 og lokale AI-agenter med lang kontekst

Solar Open 2 gir AI-agenter én million tokens – men krever fire H200

Solar Open 2 kombinerer én million tokens med 15B aktive parametere for AI-agenter. Den fulle 250B-modellen krever minst fire Nvidia H200-kort lokalt.
Jan Sverre integrert i visualisering av Laguna S 2.1 på lokal maskin

Laguna S 2.1 gjør avansert AI-koding mulig på én maskin

Laguna S 2.1 er en open-weight kodemodell for langvarig agentarbeid. Den kan kjøre på én kraftig 128 GB-maskin, men krever både minne og tålmodighet.
Jan Sverre bryter gjennom barrierer rundt kinesiske åpne AI-modeller i USA

USA kan stenge ute kinesiske AI-modeller uten et formelt forbud

USA vurderer tiltak som kan gi et de facto-forbud mot kinesiske AI-modeller. Det kan ramme pris, konkurranse og utviklere selv uten et formelt forbud.
Jan Sverre undersøker Kimi K3 mens pelikan-testen avslører ekstrem tokenbruk

Kimi K3 er enorm – men maks tenking har en pris

Kimi K3 har 2,8 billioner parametere og millionkontekst, men maks tenking gjør selv små oppgaver dyre. Pelikan-testen viser hva benchmarktabellen skjuler.