# Open-source alternatieven voor Jev deugen niet, hier is de benchmark > Ik testte drie LLM-routers op 563 echte prompts in 14 talen. Jev routeerde 84% correct. Twee lokale open modellen deden amper beter dan altijd "medium". - Source: https://jays.fyi/nl/blog/open-source-jev-alternatieven-benchmark - Author: Jay Derinbogaz - Published: 2026-09-23 - Language: nl - Tags: ai, open-source, benchmarks - Reading time: 7 min - Machine translated: yes — original: https://jays.fyi/blog/local-llm-routers-lost-to-always-answering-medium --- Elk chatproduct met een modelkeuzemenu schuift zijn gebruikers een routeringsklus toe. Ze moeten raden of hun vraag het dure model verdient of het goedkope, en de meeste mensen kiezen één keer en raken het daarna nooit meer aan. Dus betalen ze te veel voor "wat is kalverliefde?" en te weinig voor een bewijs over Bernoulli-steekproeven. We bouwen bij [TextCortex](https://textcortex.com/) automatische modelselectie, zodat niemand meer hoeft te raden. Een router leest de prompt en kiest de goedkoopste tier die hem nog goed beantwoordt. De voor de hand liggende manier om er een te bouwen is een klein open model op je eigen hardware: geen kosten per call, ongeveer 60 milliseconden per call, en de prompt verlaat het gebouw nooit. Ik ging ervan uit dat we daar zouden uitkomen. Dus heb ik het gemeten. Op 563 echte chatbotprompts in 14 talen routeerde het gehoste model Jev er **84,5%** naar de juiste tier. Laya en Von, open modellen op mijn laptop, kwamen maximaal uit op 61,6% en 58,8%. Een router die op elke prompt "medium" antwoordt, scoort 56,3%. Noem dat de constante router. Vier van de zes runs van Laya en Von verloren ervan. ## Een router is één meerkeuzevraag die vóór elke prompt wordt gesteld. Alle drie de systemen spreken dezelfde API. Je stuurt de prompt, plus een vraag met benoemde opties en een zin die elke optie beschrijft. Je krijgt per optie een kans terug.
Typesafe AI-playground: jev-latest routeert 'Calculate fibonacci' naar de goedkoopste van drie tiers met 84%, zekerheid 76%.
Mijn eerste routeringsvraag in de Typesafe AI-playground, met verzonnen tiernamen. De benchmark gebruikte nieuwe formuleringen en neutrale tiernamen.
"Calculate fibonacci" gaat naar de goedkope tier. Uiteraard. Ik testte alle drie de routers eerst op zulke prompts, en ook die ronde won Jev, maar de prompts die ik voor een router schrijf zijn prompts waarvan ik het antwoord al ken. Het bewees bijna niets. ## Ik gebruikte echte prompts, omdat de mijne te makkelijk waren. De prompts komen uit [WildChat-1M](https://huggingface.co/datasets/allenai/WildChat-1M), een publieke dataset van echte chatbotgesprekken (ODC-BY-licentie, toxische gesprekken eruit gefilterd). Ik nam 40 eerste berichten in elk van het Engels, Duits, Frans, Spaans, Italiaans, Portugees, Nederlands, Pools, Turks, Russisch, Arabisch, Chinees, Japans en Koreaans, en voegde daar 168 langere of technischere prompts aan toe, omdat echt verkeer bijna geen moeilijke bevat. Twee blinde annotators op verschillende modellen, Claude Opus en Claude Sonnet, labelden alle 728 prompts als small, medium of frontier. Ze waren het eens over 77,5% (Cohens κ = 0,60). Ik hield de 563 over waarover ze het eens waren: 225 small, 317 medium, 21 frontier. Elk systeem beantwoordde drie vragen per prompt, 5.067 calls zonder één harde fout: - **Q1, beschreven.** "Kies de goedkoopste tier die hem nog goed beantwoordt", met voorbeeldtaken per tier. - **Q2, minimaal.** "Eenvoudige", "matig complexe" en "zeer moeilijke verzoeken". - **Q3, score.** Een moeilijkheidsscore met drie niveaus, omgezet naar tiers. ## Twee van de drie routers verslaan een constante maar net.
Staafdiagram: Jev 84,5%, 84,2% en 70,5%; Laya en Von tussen 42,3% en 61,6%, tegenover 56,3% voor altijd medium antwoorden.
Nauwkeurigheid op de 563 prompts waarover de annotators het eens waren, met 95%-bootstrapintervallen. De lengteregel stuurt prompts onder 60 tekens naar small, onder 1.500 naar medium en de rest naar frontier.
Jev scoorde 84,5% met beschrijvingen van twee en drie woorden en 84,2% met de volledige rubric. Dat verschil is ruis, dus niemand in mijn team hoeft prompt engineer te worden om een routeringsvraag te schrijven. Laya's beste run versloeg de constante router met 5,3 punten. Die van Von met 2,5, met een 95%-interval (55% tot 63%) waar de constante nog steeds in valt. Een regel die alleen naar de lengte van de prompt kijkt, scoorde 54,7%, boven twee lokale runs en binnen een punt van nog twee. Een router die verliest van `return "medium"` is een randomgenerator met een modeldownload erbij. ## De lokale modellen gokken "medium" en noemen dat een beslissing.
Gestapelde staven met de gekozen tiers per run. Von Q2 stuurde 550 van de 563 naar medium. Laya Q1 stuurde er 86 naar frontier. Jev stuurde er hooguit 7 naar frontier.
Wat elke run antwoordde, afgezet tegen de gouden labels.
Von antwoordde op Q2 550 van de 563 keer "medium". Op Q3 zei hij niet één keer small, en stuurde hij 139 prompts naar frontier terwijl er 21 thuishoren. Laya stuurde op Q1 86 prompts naar frontier en had er zes goed. Zijn meertalige checkpoint verwerkte 1.329 van zijn 1.689 calls, en toch scoorde hij 29% op Frans. ## Von en Laya geven op tot 55% van de prompts te veel uit.
Divergerende staven: Von en Laya sturen 20% tot 55% van de prompts naar een duurdere tier; de missers van Jev op Q2 en Q3 neigen naar goedkoper.
Aandeel prompts dat goedkoper (links) of duurder (rechts) werd gerouteerd dan het gouden label.
Von stuurt op Q3 55% van alle prompts naar een duurdere tier dan ze nodig hebben. Die router verhoogt de rekening die hij juist moet verlagen. Jev helt op Q2 en Q3 de andere kant op, en dat is per fout erger. Een te duur antwoord kost het prijsverschil. Een te zwak antwoord kost je een gebruiker die een moeilijke vraag stelde en een zelfverzekerd fout antwoord kreeg. Op Q2 waren 51 van Jevs missers mediumprompts die naar small gingen. Op Q3 waren het er 113. ## Taal maakte voor Jev nauwelijks uit en voor de rest des te meer.
Dotplot per taal: Jev 74% tot 92%, boven de baseline in alle 14; Von 42% tot 69%; Laya 29% tot 67%.
Nauwkeurigheid per taal op Q1. Met 31 tot 53 prompts per taal verschuift één prompt een score met 2 tot 3 punten.
Jev bleef tussen 74% (Duits) en 92% (Engels), en scoorde 84% op zowel Latijnse als niet-Latijnse schriften. Von liep van 42% in het Duits tot 69% in het Portugees, Laya van 29% in het Frans tot 67% in het Nederlands. Een router die Frans in minder dan een derde van de gevallen goed heeft, mag niet in de buurt van Franse klanten komen. ## Jev mist juist de prompts die het zwaarst wegen. Van de 21 frontierprompts stuurde Jev op Q1 er zes naar frontier en 15 naar medium. Op Q2 stuurde hij er drie. Juist daar richt goedkoop routeren de meeste schade aan: een statistiekvraagstuk in het Turks, beslisregels voor investeringen in het Duits, een opzet over quantum key distribution. Eenentwintig is een kleine steekproef, en dat zeg ik er meteen bij. Jevs kansen helpen. Escaleer naar frontier zodra Jev die optie meer dan 0,2 geeft, en Q1 vangt 14 van de 21, terwijl maar 18 van de 563 prompts escaleren. Q2 vangt er met dezelfde drempel zeven. Ik koos 0,2 nadat ik deze data had gezien, dus zie het als een startpunt om bij te stellen. Nog drie dingen spreken de kop tegen: - **84% flatteert Jev.** De gouden set bestaat uit de prompts waarover beide annotators het eens waren, de makkelijkere. Op de volledige set waren de annotators het maar in 77,5% van de gevallen eens, dus ongeveer 80% is een realistisch plafond voor elke router met deze tiers. - **Dit zijn inschattingslabels.** Twee modellen gokten welke tier een prompt nodig heeft. Niemand controleerde wat elke tier daadwerkelijk opleverde. - **Jev is trager.** De mediane latency was ongeveer 330 ms per call vanaf mijn laptop, grotendeels netwerk, tegenover 56 tot 170 ms voor de lokale modellen. ## De goedkope router is de dure. We konden Jev uiteindelijk niet inzetten: er is geen EU-deployment van. Dus heb ik Laya gefinetuned op onze eigen labels, en die router [draait nu op één CPU-server in Duitsland](/nl/blog/llm-router-op-hetzner-cpu-server). Een lokale router kost niets per call. Als hij 41% van je verkeer naar een tier stuurt die het niet nodig heeft, zoals Von op Q2 deed, betaal je daarvoor bij elk van die calls, en die kosten staan op geen enkele model card die ik heb gelezen. Dus tel. Neem WildChat of je eigen logs, label een paar honderd prompts met twee annotators, gooi de prompts eruit waarover ze het oneens zijn, en scoor je router tegen `return "medium"`. Als hij daar niet minstens tien punten boven zit, heb je geen router. De betere test, die we hierna draaien, is gebaseerd op uitkomsten: stuur echt verkeer door elke tier, noteer de goedkoopste tier waarvan het antwoord goed genoeg was, en scoor de router daartegen. Als Jevs 84% daar instort, publiceer ik dat ook.