# benchmark.llmnet.nl > Benchmark & Evaluatie — Nederlandstalige artikelen over AI en LLM's. Onderdeel van het llmnet.nl-netwerk: 10 Nederlandstalige AI-specialisaties (met /en/ Engelse versie). ## Belangrijkste artikelen (NL) - [A/B-Testen van Prompts: Systematisch Betere Resultaten](https://benchmark.llmnet.nl/ab-testen-prompts.md): Leer hoe je prompts systematisch A/B-test voor betere LLM-resultaten. Ontdek de juiste opzet, meetbare uitkomsten en vermijd veelvoorkomende valkuilen. - [Hoe je een AI-agent evalueert: Van taaksucces tot](https://benchmark.llmnet.nl/agent-evaluatie.md): Leer hoe je autonome AI-agents test. Ontdek methodes voor trajectanalyse, tool-evaluatie, het meten van stapsucces en gebruik het praktische… - [Benchmark-contaminatie uitgelegd | llmnet.nl Benchmark](https://benchmark.llmnet.nl/benchmark-contaminatie-uitgelegd.md): Ontdek wat benchmark-contaminatie bij LLM - [Hoe lees je LLM-benchmarks? | llmnet.nl Benchmark](https://benchmark.llmnet.nl/benchmarks-lezen.md): Ontdek hoe je LLM-benchmarks zoals MMLU en HumanEval correct interpreteert. Leer valkuilen herkennen, zoals data contaminatie en cherry-picking. - [Gegenereerde Code Evalueren: Waarom 'Het Compileert' Niet](https://benchmark.llmnet.nl/codegeneratie-evalueren.md): Leer hoe u gegenereerde code van LLM's objectief evalueert. Ontdek het belang van pass@k, functionele tests, stijlcontroles en veiligheidsaudits voor… - [Een eigen benchmark opzetten: praktisch stappenplan](https://benchmark.llmnet.nl/eigen-benchmark-opzetten-stappenplan.md): Ontdek hoe je een eigen, op maat gemaakte benchmark voor LLM - [Embedding-modellen evalueren voor zoek- en RAG-toepassingen](https://benchmark.llmnet.nl/embedding-modellen-evalueren.md): Leer hoe je embedding-modellen objectief evalueert voor RAG. Ontdek het bouwen van een gouden testset, metrieken zoals recall, en de impact van de… - [Van Productielogs naar Evaluatiedata](https://benchmark.llmnet.nl/evaluatiedata-uit-productie.md): Leer hoe je echte gebruikersvragen uit productielogs veilig omzet in een levende testset, regressies voorkomt en je LLM-applicatie continu verbetert. - [Hallucinaties meten: hoe test je de feitelijkheid van een](https://benchmark.llmnet.nl/hallucinaties-meten.md): Ontdek hoe je hallucinaties in Large Language Models (LLMs) meet. Leer over feitelijkheid, groundedness en bekijk een praktische testopzet. - [Instructievolgzaamheid meten via IFEval](https://benchmark.llmnet.nl/ifeval-instructie-volgzaamheid-meten.md): Hoe meet je of een taalmodel zich aan strikte formatting-regels houdt? Een diepgaande analyse van de IFEval-methodologie voor LLM - [Kosten per Taak Vergelijken tussen Modellen](https://benchmark.llmnet.nl/kosten-per-taak.md): Ontdek waarom de prijs per token misleidend is en leer hoe u eerlijk de werkelijke kosten per taak tussen AI-modellen vergelijkt. Inclusief rekenmethode. - [De kosten van evalueren beheersen bij LLM-toepassingen](https://benchmark.llmnet.nl/kosten-van-evalueren.md): Leer hoe je de kosten van LLM-evaluatie beheerst met proxy-checks, slim budgetteren, en een praktisch beslisraamwerk voor elke type wijziging. - [Kwaliteit versus kosten: de afweging bij modelkeuze](https://benchmark.llmnet.nl/kwaliteit-vs-kosten.md): Ontdek hoe u de optimale balans vindt tussen AI-modelprestaties en operationele kosten. Leer strategisch kiezen voor de beste prijs-kwaliteitverhouding. - [LLM-as-a-Judge: Modellen die Modellen Beoordelen | llmnet.nl](https://benchmark.llmnet.nl/llm-as-a-judge.md): Ontdek hoe - [Menselijke evaluatie opzetten: annotatie-richtlijnen die](https://benchmark.llmnet.nl/menselijke-evaluatie.md): Ontdek hoe u effectieve annotatie-richtlijnen opzet voor menselijke LLM-evaluatie. Leer over inter-annotator agreement, valkuilen en best practices. - [Multimodale AI evalueren: Beeld](https://benchmark.llmnet.nl/multimodale-evaluatie.md): Ontdek hoe je multimodale AI evalueert op beeld- en audio-invoer. Leer waarom tekstbenchmarks falen en hoe je een multimodale testset opbouwt. - [Nederlandse Taalvaardigheid van AI-Modellen Testen](https://benchmark.llmnet.nl/nederlands-testen.md): Ontdek waarom en hoe je de Nederlandse taalvaardigheid van AI-modellen effectief test. Leer over dt-fouten, idiomen en bouw je eigen evaluatieset. - [Needle-in-a-haystack-testmethode voor LLM-contextvensters](https://benchmark.llmnet.nl/needle-in-a-haystack-testmethode.md): Leer hoe je de needle-in-a-haystack-methode inzet om de werkelijke betrouwbaarheid van grote contextvensters bij taalomgevingen te testen en te kwantificeren. - [Prompt A/B-test tool: twee varianten scoren](https://benchmark.llmnet.nl/prompt-ab-test-tool.md): Vergelijk twee promptvarianten en modeloutputs live in de browser. Bereken gewogen scores, vergelijk tekens en schat tokens met de blinde A/B-testtool. - [RAG-Evaluatie: Het Meten van Retrieval en Generatie](https://benchmark.llmnet.nl/rag-evaluatie.md): Leer hoe je een RAG-systeem effectief evalueert door retrieval (precisie/recall) en generatie (groundedness) apart te meten en regressies te voorkomen. - [Red teaming en veiligheidstests voor LLM-toepassingen](https://benchmark.llmnet.nl/red-teaming-en-veiligheidstests.md): Ontdek hoe je zelf een LLM-toepassing op veiligheid test vóór de livegang. Leer over promptinjectie, testsets opbouwen en geautomatiseerd scoren. - [Regressietesten voor prompts: voorkomen dat kwaliteit](https://benchmark.llmnet.nl/regressietesten-prompts.md): Ontdek hoe je regressietesten voor prompts opzet om kwaliteitsverlies bij updates te voorkomen. Inclusief praktische testset, drempels en CI-integratie. - [Reproduceerbaarheid van AI-evaluaties](https://benchmark.llmnet.nl/reproduceerbaarheid.md): Ontdek hoe je AI-evaluaties volledig reproduceerbaar maakt. Leer alles over temperature, seed-instellingen, modelversies loggen en praktische checklists. - [Latency, doorvoer en tokens/seconde](https://benchmark.llmnet.nl/snelheid-meten.md): Ontdek hoe u de prestaties van Large Language Models meet. Leer alles over latency, tokens per seconde, doorvoer en een eerlijke meetopzet. - [Statistiek voor LLM-evaluaties](https://benchmark.llmnet.nl/statistiek-voor-evaluaties.md): Begrijp de statistiek achter LLM-evaluaties. Leer over steekproefgroottes, betrouwbaarheidsintervallen en significantie om modellen correct te vergelijken. - [Een eigen testset bouwen zonder datacontaminatie naar het](https://benchmark.llmnet.nl/testset-zonder-datalek.md): Leer hoe je een eigen testset bouwt voor LLM-benchmarks zonder datacontaminatie. Ontdek strategieën voor betrouwbare en objectieve model-evaluaties. - [Zelf je LLM evalueren: een praktisch evaluatie-raamwerk](https://benchmark.llmnet.nl/zelf-evalueren-raamwerk.md): Een praktisch en direct toepasbaar raamwerk voor het evalueren van Large Language Models. Inclusief testsets, kerncriteria en een voorbeeld scorekaart.