Blum45

TOP LLMs PAR CAS D'UTILISATION
rn il n'existe pas de modèle super universel pour toutes les tâches
les modèles se spécialisent désormais pour des cas d'usage spécifiques
donc utiliser différents modèles pour différents besoins donne de meilleurs résultats et augmente l'efficacité du travail
construit à partir de Arena (vote par les humains) + LiveBench (données de référence propres)
> conversation générale et raisonnement
meilleurs modèles pour dialogues, Q&R, analyse de texte
- Claude Opus 4.6 Thinking
- Gemini 3.1 Pro Preview
> codage
à la pointe pour génération de code, refactoring, débogag

claude - le concurrent qui se meut le plus rapidement pour la direction
pas tout le monde comprend à quel point anthropic écrase la course à l'IA
ces mecs fous ont fait 72 versions en seulement 52 jours
de plus, beaucoup de celles-ci sont absolument exceptionnelles
les principales:
> modèles & plateforme centrale
- opus 4.6: flagship amélioré avec contexte de 1m
- sonnet 4.6: mise à niveau de modèle mi-gamme capable
- fast opus 4.6: flagship expérimental 2.5x plus rapide
- contexte 1m: contexte massive pour les plans payants
> outils développeur
- agent teams: agents parallèles pour tâches com

3 erreurs courantes des agents IA + solutions
ignorez-les d'abord -> ils vous ignoreront
donc, corrigez en amont :
1. appel d'outil infini - drainage de ressources même à votre insu
l'agent appelle l'outil, il échoue, redémarre répétitivement jusqu'à l'effondrement (Ralph Loop)
> solution : définir des limites + timeouts
2. oubli en cours de flux - amnésie de l'agent
l'agent a pris une étape, oublié la précédente, perdu l'objectif
> solution : Redis/stockage mémoire JSON avec schéma clair
3. erreurs silencieuses - accumulation de désastres
l'agent reçoit une erreur, l'ignore, accumule les er