Le classement des modèles d'IA de décembre vient de Goutte quelques changements intéressants.

Il existe cette nouvelle version—appelons-la le "démon de vitesse agentique"—qui est laser-focalisée sur trois choses : appeler les outils de manière efficace, gérer des flux de travail complexes en plusieurs étapes et tout faire rapidement. Vraiment rapidement.

Voici où cela se situe sur les classements :

τ²-Bench Telecom? A dominé les classements. Ce benchmark lance des tâches d'agent ridiculement complexes aux modèles, du genre qui fait que la plupart des systèmes s'étouffent. Pas celui-ci.

Berkeley Function Calling Benchmark ? Également classé #1. Traduction : quand vous lui demandez d'utiliser des outils externes ou des API, il réalise effectivement le travail avec précision au lieu d'halluciner des absurdités.

Ce qui rend cela remarquable n'est pas seulement les classements—de nombreux modèles revendiquent les premières places sur des tests soigneusement sélectionnés. C'est la combinaison : vitesse + précision de l'outil + complexité du flux de travail. Ce trio est important si vous construisez quelque chose au-delà des chatbots.

L'architecture du modèle privilégie clairement l'exécution pratique au détriment de l'ampleur des connaissances générales. Des compromis, toujours des compromis. Mais pour les applications agentiques ? Cette position a un impact différent.