12月のAIモデルランキングがいくつかの興味深い変化をドロップしました。

新しいバージョンがあります—"エージェンティック・スピード・デーモン"と呼びましょう—これは、効率的にツールを呼び出し、複雑なマルチステップのワークフローを処理し、すべてを迅速に行うことにレーザーのように集中しています。本当に速いです。

リーダーボードでの位置はここです:

τ²-Bench Telecom? チャートのトップに立ちました。このベンチマークは、ほとんどのシステムが窒息するような、モデルに非常に複雑なエージェントタスクを投げかけます。しかし、このモデルは違います。

バークレー関数呼び出しベンチマーク？また、#1にいます。翻訳：外部ツールやAPIを使用するように依頼すると、実際にナンセンスを思い込むのではなく、正確に仕事をこなします。

この注目すべき点は、単にランキングだけではありません。多くのモデルが選び抜かれたテストでトップの座を主張しています。それは組み合わせです：速度 + ツールの精度 + ワークフローの複雑さ。この三位一体は、チャットボット以上のものを構築している場合には重要です。

モデルアーキテクチャは、一般的な知識の幅よりも実際の実行を明確に優先しています。トレードオフ、常にトレードオフ。しかし、エージェンティックなアプリケーションの場合？このポジショニングは異なる影響を与えます。