Les benchmarks dans le monde des modèles linguistiques sont comme des tests standardisés dans l'éducation. Un score élevé au SAT ne garantit pas le succès dans chaque filière universitaire. De même, un score élevé au benchmark ne garantit pas qu'un modèle excelle dans chaque tâche. Voici comment les interpréter judicieusement. 🧵

Trois types de références sont importants pour les utilisateurs de Cline : > capacité de codage - peut-il comprendre et générer du code ? > connaissance du domaine - connaît-il votre domaine ? > utilisation des outils - peut-il travailler avec les intégrations MCP ? Différentes références testent différents aspects de l'intelligence.

Pour le codage : SWE-Bench se démarque. Il teste les modèles contre de véritables problèmes GitHub provenant de projets open-source populaires. Pas de problèmes artificiels - des bugs et des fonctionnalités réels auxquels les développeurs sont confrontés quotidiennement.

Un bon score SWE-Bench = bon pour corriger des bugs, mettre en œuvre des fonctionnalités, refactoriser du code réel.

Les benchmarks spécifiques au domaine sont importants pour un travail spécialisé : • MMLU - 57 matières académiques (santé, finance, science) • GPQA - Biologie, physique, chimie au niveau des études supérieures • AIME - Raisonnement mathématique avancé Vous construisez des applications de santé ? Vérifiez les scores en biologie.

Modélisation financière ? La performance mathématique compte. Les benchmarks d'utilisation des outils testent les capacités de l'MCP : Le modèle peut-il : • Formater correctement les appels d'outils ? • Choisir les outils appropriés ? • Chaîner plusieurs outils ensemble ?

Critique pour les configurations Cline utilisant le web scraping, l'automatisation de navigateur ou des systèmes de mémoire étendue.

La limitation : Les benchmarks ne racontent qu'une partie de l'histoire. Deux modèles avec des scores SWE-Bench similaires peuvent exceller dans des domaines totalement différents.