1
Définir les charges de travail
Utilisez des prompts représentatifs et des critères d’acceptation.
Choisissez sur la base de preuves
Comparaison des modèles
Comparez la qualité des modèles, les tarifs, le contexte, la latence et l’adéquation à la charge de travail à l’aide de cadres de décision reproductibles.
Sélectionnez un modèle en fonction de la tâche, pas du titre du classement.
Parcours d'apprentissage structuré
Apprenez dans l'ordre dans lequel les développeurs construisent.
Commencez par la décision, passez à l'implémentation et terminez par les vérifications de production.
2
Comparer la qualité
Évaluez l’achèvement des tâches, la cohérence et les besoins de correction.
3
Comparer l’économie
Incluez les nouvelles tentatives, la longueur des sorties, la mise en cache et l’usage des outils.
4
Choisir un portefeuille
Mappez les charges de travail aux modèles principaux et de repli.
Guides clés
Construisez une autorité thématique, pas des îlots d'articles.
Comparaison de plateforme01
API OpenAI vs CometAPI
L’accès direct au fournisseur comparé à une API de modèles unifiée.
Ouvrir le guideComparaison de modèles02
API Claude vs API OpenAI
Comparez le code, le long contexte, les outils et les tarifs.
Ouvrir le guideComparaison de plateforme03
OpenRouter vs CometAPI
Compromis entre routage, tarifs, support et flux de travail développeur.
Ouvrir le guideGuide d'achat04
Meilleure passerelle API LLM
Une liste de vérification pratique pour une infrastructure multi-modèles.
Ouvrir le guideBenchmark05
Méthodologie de benchmark d'API IA
Mesurez le TTFT, le débit, la fiabilité et la qualité des tâches.
Ouvrir le guide Cas d'usage
Choisir des modèles pour un produit SaaS IA
Évaluez séparément le chat d'intégration, l'analyse de documents et les workflows d'agent au lieu d'imposer un seul modèle à l'ensemble du produit.
Jeu de tests spécifique à la charge de travail
Seuil d’acceptation de la qualité
Budget de coût et de latence
Compatibilité de repli
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Je n’ai pas d’informations publiques vérifiables sur Grok 4.7 ni MiMo V2.6. Pour éviter toute approximation, merci de partager leurs fiches techniques ou liens officiels. En attendant, voici un cadre de comparaison prêt à l’emploi couvrant vos axes: - Coding - Langages et frameworks pris en charge (Python, JS/TS, Java, C/C++, SQL, etc.). - Qualité de génération et de refactorisation, respect des conventions, insertion contextuelle. - Outils intégrés: exécution de code sandbox, linters, tests unitaires auto, résolution de bugs. - Compréhension de grands dépôts (symbol search, cross-file reasoning). - Benchmarks code: HumanEval, MBPP, SWE-bench (conditions, temperature, pass@k). - Sécurité: détection de vulnérabilités, secrets, dépendances. - Agents - Schéma de tool-calling (JSON Schema, function calling), robustesse des arguments. - Planification multi-étapes, décomposition de tâches, auto-correction. - Intégrations outils: recherche web, RAG, bases de données, navigateurs, exécution locale. - Mémoire: éphémère vs persistante, profilage et reprise de sessions. - Orchestration: mono-agent vs multi-agent, coordination et supervision. - Observabilité: logs, traces, métriques, tests d’agent, garde-fous. - Multimodal support - Entrées: texte, images (OCR, charts, tableaux), audio, vidéo, PDF. - Sorties: texte, TTS, image (génération), contraintes de format. - Latence et streaming (ASR temps réel, chunking), WER pour l’ASR. - Capacités vision: VQA, DocVQA, compréhension de diagrammes/tableaux. - Limites: taille d’image/vidéo, fps, durée maximale, nombre de pages PDF. - Benchmarks multimodaux: MMMU, ChartQA, ScienceQA, TextCaps, DocVQA. - Context limits - Fenêtre de contexte (tokens) et tokens de sortie maximum. - Mécanismes long-contexte: cache, sliding window, ré-ancrage, summaries. - Fidélité long-contexte: tests Needle-In-A-Haystack ou équivalents. - Coûts associés au long contexte et limites de débit. - Support du retrieval externe et du chunking auto. - Benchmarks - Raisonnement: MMLU/MMLU-Pro, BIG-bench Hard. - Math: GSM8K, MATH, AIME24 (paramètres, chain-of-thought autorisé ou non). - Code: HumanEval, MBPP, SWE-bench, EvalPlus. - Multimodal: MMMU, DocVQA, ChartQA. - Agents: AgentBench, WebArena (setup, outils autorisés). - Métriques opérationnelles: latence p50/p95, tokens/s, stabilité run-to-run. - Pricing - Tarifs par 1K tokens entrée/sortie, paliers volume, gratuité/démo. - Limites de taux (TPM/RPM), priorités, files dédiées. - Capacités dédiées, déploiements managés, isolation. - Coûts de fine-tuning, adaptation, hébergement sur région spécifique. - Rétention de données, options d’opt-out/zero data retention. - Deployment options - API et SDKs (Python, JS, REST), compatibilité écosystèmes (OpenAI-compatible, etc.). - Cloud managé, VPC/Private Link, régions et résidence des données. - On-premises, appliances, options air-gapped. - Edge/on-device, tailles de modèles, quantifications. - Fine-tuning, adapters (LoRA/QLoRA), outils d’évaluation et rollback. - Conformité: SOC 2, ISO 27001, HIPAA, RGPD, SLA et support. Partagez les spécifications ou documents pour Grok 4.7 et MiMo V2.6 et je remplirai cette comparaison, point par point, de façon précise et sourcée.
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Foire aux questions
Comment les équipes doivent-elles benchmarker les LLM ?
Utilisez des tâches privées et représentatives avec des prompts fixes, des critères d’acceptation et des mesures répétées pour la qualité, la latence et le coût total.
Un seul modèle doit-il alimenter chaque fonctionnalité ?
Généralement non. Les différentes charges de travail bénéficient de profils différents en matière de qualité, de vitesse, de modalité et de coût.