7 Coding LLMs, 1 Prompt—Here’s What I Found

Summary

Dans cette vidéo, l'auteur teste sept modèles d'IA en utilisant un même prompt pour évaluer leur performance. Il analyse leurs capacités à rechercher des informations sur le web, suivre des instructions et utiliser des outils de manière agentique. Les résultats sont variés, certains modèles comme Gemini 2.5 Pro sont salués pour leur rapport qualité/prix, tandis que d'autres comme Opus 4 et Sonnet 4 montrent des forces et des faiblesses dans des tâches complexes. L'auteur conclut que la combinaison de plusieurs modèles est souvent plus efficace que de se fier à un seul modèle.

Takeaways

• 😀 L'auteur a testé sept modèles différents avec le même prompt pour comparer leurs performances.
• 😀 Il a examiné des modèles comme Opus 4, Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro, et d'autres pour voir comment ils se comportent dans des tâches complexes.
• 😀 Les modèles sont jugés selon deux critères : leur capacité à suivre les instructions et leur aptitude à utiliser les outils disponibles sans halluciner d'informations.
• 😀 Opus 4 semble particulièrement efficace pour les tâches longues nécessitant l'utilisation de plusieurs outils, avec une bonne gestion de la mémoire et de l'exécution parallèle.
• 😀 Sonnet 4, bien que performant, n'a pas surpassé les autres grands modèles comme Opus 4 dans les benchmarks liés aux tâches complexes.
• 😀 Sur le tableau de bord Ader LLM, Opus 4 est classé à 72%, tandis que Sonnet 4 se trouve derrière la version précédente de 3.7.
• 😀 En termes de coûts, Opus 4 est relativement cher, avec un tarif de 75 $ par million de tokens, tandis que Gemini 2.5 Pro est plus économique à 15 $ par million de tokens.
• 😀 Les modèles capables de faire des appels d'outils séquentiels, comme O3 et Opus 4, obtiennent de meilleurs résultats en termes de synthèse d'informations.
• 😀 L'auteur souligne que même les modèles avancés, comme Opus 4, peuvent générer des résultats erronés ou incomplets dans certaines tâches.
• 😀 Le modèle Gemini 2.5 Pro est recommandé pour son rapport coût-efficacité, tandis que des modèles comme Opus 4 ou Sonnet sont plus performants mais peuvent entraîner des limitations sur le nombre de requêtes.
• 😀 La conclusion de l'auteur est qu'aucun modèle n'est parfait et que l'utilisation d'une combinaison de modèles peut être nécessaire pour des tâches plus complexes.

Q & A

Quels sont les sept modèles testés dans cette vidéo ?

Les sept modèles testés sont : Sonnet 3.7, Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro, Opus 4, Claude 4, Quinn 2.5 Max et DeepSeek R1.

Pourquoi Opus 4 est-il décrit comme un bon assistant de codage ?

Opus 4 est considéré comme un excellent assistant de codage en raison de sa capacité à exécuter des tâches longues et complexes, son amélioration de la mémoire et sa gestion efficace de l'exécution parallèle des outils.

Quels modèles sont utilisés pour effectuer des recherches sur le web dans les tests ?

Tous les modèles testés possèdent la capacité de rechercher sur le web, mais certains utilisent la recherche web de manière séquentielle, tandis que d'autres s'appuient uniquement sur l'information initiale recueillie.

Quelle est la différence entre l'utilisation de la recherche web dans Opus 4 et Gemini 2.5 Pro ?

Opus 4 utilise la recherche web de manière séquentielle, en effectuant plusieurs appels de recherche pour améliorer les informations au fur et à mesure. En revanche, Gemini 2.5 Pro ne fait qu'un seul appel à la recherche web, se reposant ensuite uniquement sur les informations initiales.

Quel modèle semble manquer certaines informations concernant les dates de sortie et les benchmarks ?

Le modèle qui semble manquer certaines informations est celui qui a fourni un rendu correct pour les modèles Cloud 4 et Opus 4, mais qui a des erreurs sur les dates de sortie (par exemple, Cloud 4 listé comme étant sorti un jour avant la date réelle).

Quels sont les coûts des modèles Opus 4, Sonnet Cloud et Gemini 2.5 Pro par million de tokens ?

Opus 4 coûte 75 $ par million de tokens, Sonnet Cloud 15 $ par million, et Gemini 2.5 Pro 15 $ par million de tokens, avec un tarif encore plus avantageux pour des utilisations inférieures à 200 000 tokens.

Pourquoi certains modèles ont-ils des difficultés avec les tâches complexes ou multi-agents ?

Certains modèles ont des difficultés avec les tâches complexes ou multi-agents car, même s'ils peuvent traiter des informations et interagir avec les outils, leurs capacités de gestion de tâches complexes sont limitées sans ajustements spécifiques ou modèles optimisés.

Quel modèle a été jugé le plus efficace en termes de coût selon l'auteur de la vidéo ?

Le modèle Gemini 2.5 Pro est jugé le plus efficace en termes de coût, étant le modèle le plus rentable parmi ceux testés.

Quels sont les principaux points faibles des modèles dans ce test, même les meilleurs ?

Les principaux points faibles sont les erreurs dans la gestion des informations (hallucinations), des problèmes de dates de sortie incorrectes, et des difficultés avec des benchmarks spécifiques, ce qui montre que même les modèles les plus avancés ne sont pas parfaits.

Comment les résultats de ces modèles peuvent-ils varier selon les tâches ou les besoins spécifiques ?

Les résultats des modèles varient considérablement en fonction des tâches. Certains modèles sont plus adaptés aux tâches simples et à l'affichage d'informations tandis que d'autres, comme Opus 4, sont meilleurs pour les tâches longues et complexes nécessitant un traitement séquentiel des outils.