Que sont les LLM Open Source pour les Flux de Travail d'Agents ?
Les LLM open source pour les flux de travail d'agents sont des grands modèles linguistiques spécialisés conçus pour exécuter de manière autonome des tâches complexes par le raisonnement, la planification, l'utilisation d'outils et l'interaction avec des environnements externes. Contrairement aux modèles de chat traditionnels, ces LLM capables d'agents peuvent décomposer des objectifs complexes, prendre des décisions, invoquer des fonctions, naviguer sur le web, écrire et exécuter du code, et résoudre des problèmes de manière itérative. Ils excellent dans l'appel de fonctions, l'intégration d'API et l'exécution de tâches en plusieurs étapes. Cette technologie permet aux développeurs de construire des agents IA autonomes capables de gérer tout, du développement logiciel et de l'analyse de données à l'automatisation web et à l'orchestration de flux de travail d'entreprise, tout en maintenant la transparence, la personnalisation et la rentabilité grâce à l'accessibilité open source.
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air est un modèle fondamental spécifiquement conçu pour les applications d'agents IA, construit sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE). Il a été largement optimisé pour l'utilisation d'outils, la navigation web, le développement logiciel et le développement front-end, permettant une intégration transparente avec des agents de codage tels que Claude Code et Roo Code. GLM-4.5 utilise une approche de raisonnement hybride, lui permettant de s'adapter efficacement à un large éventail de scénarios d'application, des tâches de raisonnement complexes aux cas d'utilisation quotidiens.
GLM-4.5-Air : Modèle de Fondation d'Agent Conçu à cet Effet
GLM-4.5-Air est un modèle fondamental spécifiquement conçu pour les applications d'agents IA, construit sur une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec un total de 106 milliards de paramètres et 12 milliards de paramètres actifs. Il a été largement optimisé pour l'utilisation d'outils, la navigation web, le développement logiciel et le développement front-end, permettant une intégration transparente avec des agents de codage tels que Claude Code et Roo Code. GLM-4.5 utilise une approche de raisonnement hybride, lui permettant de s'adapter efficacement à un large éventail de scénarios d'application, des tâches de raisonnement complexes aux cas d'utilisation quotidiens. Avec une fenêtre contextuelle de 131K et une tarification SiliconFlow compétitive à 0,86 $/M jetons de sortie et 0,14 $/M jetons d'entrée, il offre une valeur exceptionnelle pour les flux de travail d'agents.
Avantages
- Conçu spécifiquement pour les applications d'agents IA avec l'efficacité MoE.
- Largement optimisé pour l'utilisation d'outils et la navigation web.
- Intégration transparente avec des agents de codage comme Claude Code.
Inconvénients
- Nombre de paramètres actifs plus petit que les modèles phares.
- Peut nécessiter un réglage fin pour des domaines hautement spécialisés.
Pourquoi nous l'aimons
- C'est le seul modèle open source explicitement conçu dès le départ pour les flux de travail d'agents IA, offrant une utilisation optimisée des outils, la navigation web et une intégration transparente avec les agents de codage, le tout avec une efficacité et un coût exceptionnels.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct est un modèle de code de la série Qwen3 développé par l'équipe Qwen d'Alibaba. En tant que modèle rationalisé et optimisé, il maintient des performances et une efficacité impressionnantes tout en se concentrant sur des capacités de codage améliorées. Il démontre des avantages de performance significatifs parmi les modèles open source sur des tâches complexes telles que le codage agentique, l'utilisation de navigateur agentique et d'autres tâches de codage fondamentales.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct : Une Puissance de Codage Agentique Spécialisée
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct est un modèle de code spécialisé de la série Qwen3 avec un total de 30,5 milliards de paramètres et 3,3 milliards de paramètres activés. Il démontre des avantages de performance significatifs parmi les modèles open source sur des tâches complexes telles que le codage agentique, l'utilisation de navigateur agentique et les tâches de codage fondamentales. Le modèle prend en charge nativement un long contexte de 256K jetons (262K), qui peut être étendu jusqu'à 1M de jetons, permettant une meilleure compréhension et un meilleur traitement à l'échelle du dépôt. Il fournit un support de codage agentique robuste pour des plateformes comme Qwen Code et CLINE, avec un format d'appel de fonction spécialement conçu. Avec une tarification SiliconFlow à 0,4 $/M jetons de sortie et 0,1 $/M jetons d'entrée, il offre une valeur exceptionnelle pour les flux de travail de codage agentique.
Avantages
- Performances de pointe dans les tâches de codage agentique.
- Excellence dans l'utilisation de navigateur agentique et l'intégration d'outils.
- Contexte natif de 256K, extensible à 1M de jetons.
Inconvénients
- Spécialisé pour le codage ; moins polyvalent que les modèles phares.
- Nécessite l'intégration d'un cadre agentique pour de meilleurs résultats.
Pourquoi nous l'aimons
- C'est le spécialiste définitif des flux de travail de codage agentique, offrant des performances de pointe en matière de génération de code autonome, de compréhension de dépôt et de codage basé sur des outils, avec un contexte massif et des fonctionnalités d'agent conçues à cet effet.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 est le dernier modèle de réflexion de la série Qwen3, publié par l'équipe Qwen d'Alibaba. En tant que modèle Mixture-of-Experts (MoE) avec 30,5 milliards de paramètres au total et 3,3 milliards de paramètres actifs, il est axé sur l'amélioration des capacités pour les tâches complexes. Le modèle démontre des performances significativement améliorées sur les tâches de raisonnement et excelle dans les capacités agentiques.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 : Raisonnement Avancé pour Agents Complexes
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 est le dernier modèle de réflexion de la série Qwen3 avec un total de 30,5 milliards de paramètres et 3,3 milliards de paramètres actifs. Il démontre des performances significativement améliorées sur les tâches de raisonnement, y compris le raisonnement logique, les mathématiques, la science, le codage et les benchmarks académiques qui nécessitent généralement une expertise humaine. Le modèle montre des capacités générales nettement meilleures, telles que le suivi des instructions, l'utilisation d'outils, la génération de texte et l'alignement avec les préférences humaines. Il prend en charge nativement une capacité de compréhension de contexte long de 256K, qui peut être étendue à 1 million de jetons. Cette version est spécifiquement conçue pour le 'mode de réflexion' afin de résoudre des problèmes très complexes par un raisonnement étape par étape et excelle dans les capacités agentiques. La tarification SiliconFlow est de 0,4 $/M jetons de sortie et 0,1 $/M jetons d'entrée.
Avantages
- Mode de 'réflexion' spécialisé pour les tâches de raisonnement complexes.
- Performances exceptionnelles en raisonnement mathématique et logique.
- Excellentes capacités agentiques avec utilisation d'outils.
Inconvénients
- Le mode de réflexion peut entraîner des temps de réponse plus longs.
- Nécessite une ingénierie d'invite minutieuse pour un comportement d'agent optimal.
Pourquoi nous l'aimons
- Il combine un raisonnement avancé avec des capacités agentiques, permettant aux agents IA de s'attaquer à des problèmes très complexes et multi-étapes grâce à une réflexion approfondie et étape par étape, tout en maintenant l'utilisation d'outils, un contexte massif et une efficacité exceptionnelle.
Comparaison des LLM Capables d'Agents
Dans ce tableau, nous comparons les principaux LLM open source de 2025 pour les flux de travail d'agents, chacun avec une force unique. Pour les applications d'agents conçues à cet effet, GLM-4.5-Air offre une utilisation optimisée des outils et la navigation web. Pour le codage agentique spécialisé, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct offre des performances de pointe. Pour les agents de raisonnement complexes, Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 offre des capacités de réflexion avancées. Cette vue côte à côte vous aide à choisir le bon modèle pour vos besoins spécifiques en matière de flux de travail d'agents.
| Numéro | Modèle | Développeur | Sous-type | Tarification SiliconFlow (Sortie) | Force principale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5-Air | zai | Raisonnement, MoE, 106B | 0,86 $/M jetons | Fondation d'agent conçue à cet effet |
| 2 | Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | Qwen | Codeur, MoE, 30B | 0,4 $/M jetons | Codage agentique de pointe |
| 3 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | Raisonnement, MoE, 30B | 0,4 $/M jetons | Raisonnement avancé pour les agents |
Foire Aux Questions
Nos trois meilleurs choix pour 2025 sont GLM-4.5-Air, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct et Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Chacun de ces modèles s'est distingué par ses capacités d'agent, y compris l'utilisation d'outils, l'appel de fonctions, le raisonnement et l'exécution autonome de tâches dans des applications agentiques du monde réel.
Notre analyse approfondie montre plusieurs leaders pour différents besoins d'agents. GLM-4.5-Air est le premier choix pour les applications d'agents à usage général avec une utilisation étendue d'outils et une optimisation de la navigation web. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct est le meilleur pour les flux de travail de codage agentique, excellant dans la génération de code autonome et la compréhension de dépôt. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 est idéal pour les agents nécessitant un raisonnement avancé et une résolution de problèmes étape par étape. Pour une échelle maximale, des modèles comme Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ou moonshotai/Kimi-K2-Instruct offrent des capacités d'agents de niveau entreprise.