Vyb: Coco Labs' eerste ontwerpmodel bouwt marketinggraphics in bewerkbare lagen

Coco Labs heeft Vyb op 20 oktober 2026 aangekondigd: een ontwerpmodel dat marketingafbeeldingen element voor element opbouwt in plaats van één platte afbeelding te schilderen. De propositie is nauw afgebakend en concreet. Geef Vyb één keer de website of de assetbestanden van een merk, en elk ontwerp dat het maakt, komt terug als een stapel bewerkbare lagen — de kop is een tekstobject dat je opnieuw kunt typen, het logo is een vector, de productfoto bestaat uit de originele pixels op volledige resolutie. Verander de kop en niets anders in het bestand verschuift. Bij lanceringen van ontwerpgereedschap wordt zelden gepubliceerd hoe de pipeline in productie faalt, en de geregistreerde incidenten worden gecatalogiseerd in the OrcaRouter AI Incident Archive waarbij elke vermelding zijn eigen bronnen, ernst, betrouwbaarheidsgraad en betwiste markering bevat.

Die laatste zin is het hele product. Iedereen die ooit een typfout heeft proberen te corrigeren in een door AI gegenereerde advertentie, kent het alternatief: de prompt opnieuw uitvoeren, een iets ander ontwerp krijgen en de lay-out verliezen die je al had goedgekeurd. Vyb is Coco Labs' poging om die cyclus te doorbreken, en het is de eerste modelrelease van het bedrijf in welke vorm dan ook.

Wat er daadwerkelijk is uitgebracht

De lanceringspost is van David Zats en Anusha Ramesh en beschrijft Vyb als "het eerste ontwerpmodel dat de smaak van een gebruiker begrijpt." Het mechanisme is belangrijker dan de slogan. Vyb stelt een ontwerp samen in een intern formaat dat Coco Labs Cocolang noemt — een beknopte, gestructureerde beschrijving van het ontwerp die zowel mensen als modellen kunnen lezen en bewerken. Tekst, vectorvormen en afbeeldingen behouden hun eigen formaat binnen die structuur in plaats van te worden platgeslagen tot één raster. Omdat de uitvoer gestructureerd is, kan deze "verliesvrij" worden geëxporteerd naar externe ontwerptools zoals Figma, waar elk element op een eigen laag terechtkomt.

Vyb kan ook beeldgeneratoren en bewerkingstools inschakelen wanneer een klus iets nodig heeft dat het zelf niet kan tekenen, wat de verstandige taakverdeling is: genereer de foto, plaats die als laag en houd de tekst en lay-out eromheen scherp.

Wat niet is uitgebracht, is bijna net zo belangrijk. Er is geen prijslijst. Er is geen openbare API. Er is geen gepubliceerd aantal parameters, geen architectuurbeschrijving en geen openbaarmaking van trainingsgegevens, afgezien van het feit dat Coco Labs een eigen pipeline heeft gebouwd voor gelaagde ontwerpen omdat er weinig openbare gelaagde ontwerpen bestaan om op te trainen. Toegang gaat via een wachtlijst, en bij aanmelding krijg je $10 aan generatiecredits. Op het moment van schrijven is het product aangekondigd en alleen op uitnodiging, niet algemeen beschikbaar.

De drie cijfers waarmee Coco Labs voor de dag komt

Coco Labs heeft een benchmark gepubliceerd die het VybBench noemt, met 145 G​oogle-lettertypen, 100 kleuren en 200 bewerkingen tegen drie concurrenten: ChatGPT Image (gpt-image-2.5), Muse (muse-image) en Recraft v4.1. Alle onderstaande cijfers zijn door de leverancier gerapporteerd. Niemand buiten Coco Labs heeft ze uitgevoerd, en de auteur van de benchmark is het bedrijf waarvan het model de benchmark wint.

• Lettertypegetrouwheid — score voor vormovereenkomst ten opzichte van een programmatische rendering van hetzelfde woord: Vyb 90,3%, ChatGPT Image 76,0%, Muse 50,9%, Recraft 46,2%. Coco Labs heeft een ruisplafond van 94,4% gemeten door identieke renderings tegen elkaar te scoren, dus 90,3% ligt dicht bij het praktische maximum voor deze test.

• Kleurgetrouwheid — gemiddelde maximale fout per kanaal van 255, lager is beter: Vyb 0.00, ChatGPT Image 3.94, Muse 5.67, Recraft 27.19. Een letterlijke nul is hier mogelijk omdat een kleur als waarde kan worden geschreven in plaats van geschilderd; dat is het gelaagde formaat dat het werk doet, niet een betere schilder.

• Lokaliteit van bewerkingen — gemiddeld aandeel gewijzigde pixels over 200 bewerkingsinstructies: Vyb 11,9%, ChatGPT Image 95,5%, Muse 91,8%, Recraft 98,9%. Een onafhankelijke LLM-beoordelaar beoordeelde ook of elke gevraagde bewerking daadwerkelijk was voltooid: Vyb 94,7%, ChatGPT Image 100%, Muse 98,0%, Recraft 50,3%.

Lees de derde rij aandachtig, want die bepaalt of het product echt is. Een pixel-diff-model kan niet per ongeluk 11,9% van een afbeelding veranderen; het verandert bijna alles omdat het bijna alles regenereert. Vyb verandert weinig omdat het een document bewerkt. Het acceptatiepercentage van 94,7% naast een 100% van ChatGPT Image is de eerlijke prijs daarvoor: Vyb weigert af en toe een instructie die het als slecht design beoordeelt, zoals een wijziging waardoor tekst onleesbaar zou worden, en de beoordelaar telde de weigering als een misser.

Coco Labs maakt één methodologische asymmetrie in zijn eigen benchmark bekend: Vyb kreeg gelaagde SVG-invoer voor de bewerkingstest, terwijl de andere drie afgeplatte PNG's kregen, omdat ze geen lagen kunnen accepteren. Dat is geen truc — het is juist het verschil dat wordt gemeten — maar het betekent wel dat de vergelijking twee verschillende invoercontracten test, niet twee modellen die identiek werk krijgen.

Het argument onder de benchmark

De lanceringspost van Vyb besteedt een alinea aan het aanvallen van een concurrerende aanpak, en het is de moeite waard de strekking ervan weer te geven in plaats van de bewoording. De bewering is dat het omzetten van een afgewerkte platte afbeelding terug naar lagen — de-layering — geen echte tekst- of vectorlagen kan herstellen, omdat de tekst in een platte afbeelding alleen pixels is, en elk gebied dat achter een ander element verborgen zit, moet worden geraden. Coco Labs betoogt dat de enige manier om een echte laagstack te krijgen is er een te genereren, en dat post-hoc-decompositie een demo is die geen stand houdt bij contact met de werkelijke bestanden van een merk.

Dat is een verdedigbare positie, en het is ook een marketingpositie van het bedrijf dat het alternatief verkoopt. Het klopt dat tekst die in een platte afbeelding is gerasterd, niet met perfecte trouw aan de oorspronkelijke lettertypemetrieken opnieuw kan worden getypt. Het klopt ook dat de meeste marketingteams al een bibliotheek met goedgekeurde platte assets hebben die ze graag bewerkbaar zouden maken, en Vyb heeft hen voor die bestanden niets te bieden. De twee benaderingen lossen verschillende problemen op, en het lanceringsbericht is geschreven alsof slechts één ervan telt.

Waar het in een echte workflow terechtkomt

Een gelaagd ontwerpmodel haalt de rest van de pipeline niet weg. Iemand moet nog steeds de kop schrijven, het aanbod bepalen en controleren of de claim legaal is in de markt waarin die wordt ingezet. Wat Vyb verandert, is de stap daarna: de copy wordt als tekst geplaatst, in het lettertype van het merk, in een lay-out die door een ontwerper kan worden aangepast in plaats van opnieuw te worden gegenereerd door een prompt.

De teksthelft van die pipeline is ook de helft die een router kan bedienen. OrcaRouter draait één API over 200+ modellen, waarbij de lijstprijzen van providers tegen 0% markup worden doorgegeven, zodat het model dat de kop schrijft en het model dat die tegen merkenregels controleert achter één sleutel kunnen zitten zonder een tweede contract. Automatische failover is hier om een saaie reden belangrijk: een stap voor het genereren van copy die midden in een batch mislukt, laat een ontwerptaak achter met een lege laag, en een fallbackmodel kost minder dan een vastgelopen wachtrij. Vyb zelf is via geen enkele router aanroepbaar — het heeft geen publieke API — dus de eerlijke architectuur eind 2026 is een tekstmodel voor de woorden en Vyb, zodra je toegang hebt, voor het artwork.

Wat is nog steeds onbewezen?

Vier dingen, in aflopende volgorde van de mate waarin ze een aankoopbeslissing zouden moeten beïnvloeden.

• Prijs. Er bestaat geen tarievenkaart. Coco Labs geeft $10 aan credits weg aan mensen die zich op de wachtlijst inschrijven, wat je niets zegt over wat een afgeronde campagne kost.

• Onafhankelijke tests. Elk cijfer in dit artikel is afkomstig van de leverancier. De lettertypebenchmark omvat alleen openbaar beschikbare Google-lettertypen; Coco Labs zegt te verwachten dat de kloof groter wordt bij aangepaste merkletters, maar heeft die niet gemeten – precies het geval waar een merk om geeft.

• Bestandstrouw in de praktijk. "Verliesloze export naar Figma" is een bewering over de exporter, niet over of de resulterende laagstructuur er een is waarin een designer wil werken. Niemand buiten het bedrijf heeft een van deze bestanden geopend.

• Dekking. De lancering toont posters, advertenties, citaatkaarten en aankondigingen. Documenten met meerdere pagina's, verpakkingsstanslijnen en alles met een printkleurprofiel komen in het tot nu toe gepubliceerde materiaal niet aan bod.

Niets daarvan maakt het product vaporware. Een ontwerpmodel waarvan de output een document is in plaats van een afbeelding, is een werkelijk andere categorie dan een beeldgenerator, en het cijfer voor bewerkingslokaliteit is het soort resultaat dat alleen uit die architectuur voortkomt. Maar een wachtlijst en een leveranciersbenchmark vormen een aankondiging, geen trackrecord, en de nuttige vraag voor een marketingteam is niet of Vyb ChatGPT Image verslaat op het gebied van lettertypen — het is of de bestanden die het oplevert een ontwerper meer tijd besparen dan het handmatig opnieuw opmaken van de lay-out zou hebben gekost. Die vraag wordt beantwoord wanneer de wachtlijst opengaat, en niet eerder.

Wat te kijken

Drie signalen zouden Vyb van interessant naar geadopteerd brengen. Een gepubliceerde prijs per ontwerp of per credit, zodat de kosten te vergelijken zijn met het uurtarief van een freelancer. Een benchmark voor aangepaste lettertypen, want elk echt merk gebruikt minstens één lettertype dat niet op Google Fonts staat. En een API, want zodra Vyb aanroepbaar is, is het geen tool meer maar een component die naast al het andere in een contentpipeline kan worden gerouteerd. Tot die tijd is het $10-tegoed de goedkoopste manier om erachter te komen of de laagstructuur zo schoon is als de benchmark suggereert.