テンセントのモデルを試用：エージェントワークフローに強く、複雑なコーディングに弱い

r/openclawの開発者が、Tencentのモデルを実際のエージェントタスクとコーディングタスクでテストした経験を共有しました。このモデルは初級から中級の自律ワークフローでは良好に動作しますが、コーディングの複雑さにおいて明確な限界があります。

エージェント利用: 8/10

高速で信頼性が高く、古いGPTバージョン（例：GPT-4.1）よりも幻覚が少ない。OpenClawのようなエージェントフレームワークでの初級から中級タスクを、嘘や捏造出力を最小限に抑えて処理します。

コーディング: 6/10

独立した最小限のタスクには適しています。しかし、構造的な作業や深いデバッグでは失敗します。テスターは、簡単なPythonログインロジックの生成に完全に失敗し、さらに悪いことに、基本的なNotion API呼び出しとスキーマの問題を修正しようと試行錯誤して時間を浪費したと報告しています。 構造的に複雑なもの、特にバックエンドロジックには避けてください。

リサーチ: 7/10

企業詳細や営業リードのリサーチにはまずまず。推測を最小限に抑え、関連データを返します。

癖

たまに中国語で返信することがあります。その理由を尋ねると、「中国語のドキュメントを読むのに慣れているからです」と応答しました。

まとめ

Tencentのモデルはエージェントワークフローには検討に値しますが、Notion APIスキーマやバックエンドコードには近づけないでください。