Test pratique du modèle de Tencent : performant pour les workflows agents, faible pour le codage complexe
Un développeur sur r/openclaw a partagé son expérience de test du modèle de Tencent pour des tâches agentiques et de codage réelles. Le modèle fonctionne bien pour les workflows autonomes d'entrée à intermédiaire, mais atteint un plafond sur la complexité du code.
Usage agentique : 8/10
Le modèle est rapide, fiable et hallucine moins que les anciennes versions de GPT (par exemple, GPT-4.1). Il gère les tâches d'entrée à intermédiaire dans des frameworks agentiques comme OpenClaw avec un minimum de mensonges ou de sorties fabriquées.
Codage : 6/10
Adapté aux tâches isolées et minimales. Cependant, il échoue sur le travail structurel et le débogage approfondi. Le testeur rapporte un échec complet à générer une simple logique de connexion Python, et pire, il a perdu du temps à essayer de corriger un appel API Notion de base et un problème de schéma. Évitez-le pour tout ce qui est structurellement complexe, surtout la logique backend.
Recherche : 7/10
Correct pour les détails d'entreprise et la recherche de prospects commerciaux. Renvoie des données pertinentes avec un minimum de suppositions.
Particularités
Le modèle répond parfois en chinois. Interrogé sur la raison, il a répondu : « J'ai l'habitude de lire des documents chinois. »
Conclusion
Considérez le modèle de Tencent pour les workflows agentiques, mais éloignez-le de vos schémas d'API Notion et de votre code backend.
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