Pernahkah Anda bertanya-tanya seberapa cepat dunia **Large Language Model (LLM)** bergerak? Di **PyCon US 2026**, sebuah sesi lightning talk berjudul "The last six months in LLMs in five minutes" mencoba meringkas perkembangan pesat ini. Enam bulan terakhir, yang sering disebut sebagai "periode liburan LLM," memang membawa banyak perubahan signifikan. Mari kita selami lebih dalam apa saja yang terjadi di balik layar inovasi LLM.

### November: Bulan Krusial untuk LLM Coding

Bulan November menjadi titik balik penting, terutama untuk pengembangan **LLM coding**. Dalam rentang waktu singkat itu, predikat model "terbaik" berpindah tangan hingga lima kali di antara tiga penyedia besar. Sebagai ilustrasi, tes unik **pelican on a bicycle** digunakan untuk menunjukkan perbedaan kemampuan model. Tes ini dipilih karena menggambar pelikan itu sulit, menggambar sepeda itu sulit, dan tidak ada laboratorium AI yang akan melatih model khusus untuk tugas konyol seperti itu.

Pada awal November, **Claude Sonnet 4.5** yang dirilis bulan September menjadi model unggulan. Model ini berhasil menggambar pelikan. Tak lama kemudian, **Gemini 3** mengambil alih posisi tersebut, sebelum **Anthropic** kembali merebutnya dengan **Opus 4.5**. Simon Willison, pembicara di PyCon, menilai Gemini 3 menghasilkan gambar pelikan terbaik dari batch awal, tetapi Opus 4.5 memegang mahkota model terbaik selama beberapa bulan berikutnya.

Namun, kabar terbesar dari November adalah lonjakan kualitas **agen coding**. Sepanjang tahun 2025, OpenAI dan Anthropic telah banyak melakukan **"red team" exercises**. Tujuannya adalah meningkatkan kualitas kode yang dihasilkan model mereka, terutama saat dipasangkan dengan agen seperti Codex dan Claude Code. Hasilnya terlihat jelas di November: agen coding yang sebelumnya "sering berfungsi" kini menjadi "sebagian besar berfungsi." Mereka melintasi batas kualitas sehingga bisa menjadi alat harian untuk pekerjaan nyata, tanpa perlu membuang waktu memperbaiki kesalahan konyol.

Di penghujung November, terjadi pula *commit* pertama pada repositori yang saat itu tidak dikenal bernama "Warelay," oleh seseorang bernama Pete. Ini adalah awal dari sesuatu yang besar.

### Liburan Akhir Tahun: Eksperimen Liar dan Kelahiran Claw

Selama periode liburan dari Desember hingga Januari, banyak pengembang memanfaatkan waktu luang untuk mencoba model dan agen coding baru ini. Mereka menemukan banyak hal menarik. Simon Willison bahkan mengaku mengalami "psikosis LLM" singkat. Ia memulai proyek-proyek ambisius untuk melihat sejauh mana batas kemampuan model-model baru.

Salah satu proyeknya adalah implementasi JavaScript berorientasi *vibe-coded* di Python, sebuah porting longgar dari **micro-javascript**. Anda bisa mencobanya di browser melalui **Pyodide playground**. Demo tersebut menunjukkan kode JavaScript yang berjalan menggunakan *micro-javascript*, di Python, dalam Pyodide, di WebAssembly, di JavaScript, dan terakhir, di browser! Konsepnya memang keren, tetapi nyatanya, tidak ada yang benar-benar membutuhkan implementasi JavaScript di Python yang *buggy*, lambat, tidak aman, dan setengah matang. Simon sendiri mengakui telah banyak memensiunkan proyek-proyek ambisius dari masa liburan tersebut.

### Februari: Kedatangan Para Claw dan Pelikan yang Makin Canggih

Proyek Warelay yang dimulai di November, mengalami tiga kali *rebrand* pada Desember dan Januari. Pada Februari, proyek itu mendunia dengan nama finalnya: **OpenClaw**. Popularitasnya sungguh mencengangkan untuk proyek yang baru berusia kurang dari tiga bulan.

**OpenClaw** adalah "asisten AI pribadi." Model-model sejenis ini kemudian diberi nama generik **Claws**, seperti NanoClaw dan ZeroClaw. Di Silicon Valley, penjualan **Mac Mini** sempat melonjak karena banyak orang membelinya untuk menjalankan Claw mereka. Sebuah metafora menarik dari Jason Scott adalah bahwa Mac Mini adalah "akuarium" sempurna untuk Claw Anda, mirip hewan peliharaan digital baru. Simon Willison juga menyukai metafora Doc Ock dari Spider-Man 2 tahun 2004, di mana cakar Alfred Molina ditenagai AI dan aman selama chip penghambatnya tidak rusak.

Pada Februari pula, **Gemini 3.1 Pro** dirilis. Model ini menghasilkan gambar pelikan yang luar biasa, lengkap dengan ikan di keranjangnya. Bahkan, Jeff Dean dari Google kemudian membagikan gambar pelikan animasi yang mengendarai sepeda, katak di sepeda roda satu, jerapah mengemudi mobil mini, dan banyak lagi. Ini menunjukkan bahwa laboratorium AI mulai memperhatikan tes **pelican on a bicycle** tersebut.

### Bulan Lalu: Model Open-Weight Mendominasi

Perkembangan di bulan terakhir juga tidak kalah seru. Seri model **Mistral** muncul sebagai model *open weight* paling mumpuni dari perusahaan AS. Sementara itu, laboratorium AI asal Tiongkok, GLM, merilis **GLM-5.1**. Ini adalah model *open weight* seberat 1.5TB yang sangat efektif, meskipun membutuhkan perangkat keras yang mumpuni untuk menjalankannya.

GLM-5.1 mampu menggambar pelikan yang sangat kompeten mengendarai sepeda, meskipun sepeda tersebut sedikit melengkung dan memantul. Seorang teman Simon menyarankan untuk mencoba tantangan **North Virginia Opossum on an E-scooter**. Hasilnya sangat baik dengan GLM-5.1, lengkap dengan tulisan "Cruising the commonwealth since dusk" yang menangkap *vibe*-nya dengan sempurna. Model lain bahkan tidak mendekati kemampuannya dalam tugas ini.

Model *open weight* menarik lainnya dari Tiongkok di bulan April berasal dari Qwen. **Qwen-1.8B-Chat** adalah model *open weight* seberat 20.9GB yang bisa berjalan di laptop. Ini menunjukkan bahwa tes **pelican on a bicycle** mulai melampaui batasnya sebagai *benchmark* yang berguna, karena model-model kecil pun sudah semakin canggih. Sebagai perbandingan, Simon menunjukkan lagi gambar pelikan Claude Sonnet 4.5 dari September.

### Dua Tema Utama Enam Bulan Terakhir

Enam bulan terakhir ini menyoroti dua tema besar:
1.  **Agen coding menjadi jauh lebih baik.** Mereka kini bisa diandalkan untuk pekerjaan sehari-hari.
2.  **Model yang tersedia di laptop**, meskipun lebih lemah dari model *frontier* besar, mulai menunjukkan kinerja yang jauh melampaui ekspektasi.

Jika Anda ingin tetap *up-to-date* dengan perkembangan LLM yang cepat, Anda bisa berlangganan ringkasan email bulanan tentang perkembangan LLM terpenting dari Simon Willison di blognya.

## Referensi
https://simonwillison.net/2026/May/19/5-minute-llms/

Jelajahi enam bulan terakhir perkembangan LLM yang cepat, dari agen coding yang sangat mahir hingga model open-weight yang kini bisa berjalan di laptop.

Enam Bulan Terakhir di Dunia LLM: Dari Agen Coding Super Canggih hingga Model yang Bisa Jalan di Laptop

Reggi

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#open-weight-model

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini