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Déclarer ses outils : comment un 1,5B passe de 6 % à 94,5 %
Agents-outils sous 2B · N°1

Déclarer ses outils : comment un 1,5B passe de 6 % à 94,5 %

Déclarer ses outils : comment un 1,5B passe de 6 % à 94,5 % Résumé exécutif Mes agents-outils tournent sur Qwen 2.5 3B + LoRA, sur CPU, sans GPU. En voulant réévaluer si ce socle était encore le bon en 2026, j’ai construit un banc d’exactitude d’appel d’outil : 214 cas figés, 40 fonctions OPNsense, plus 14 cas où la bonne réponse est de ne rien appeler. Le premier chiffre m’a arrêté net.

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Le refus : ce qu'aucun palmarès ne mesure
Agents-outils sous 2B · N°2

Le refus : ce qu'aucun palmarès ne mesure

Le refus : ce qu’aucun palmarès ne mesure Résumé exécutif Tous les bancs d’appel d’outil que j’ai croisés mesurent la même chose : le modèle appelle-t-il la bonne fonction avec les bons arguments ? Aucun ne mesure l’inverse — sait-il ne PAS appeler ? Mon propre corpus d’entraînement ne le mesurait pas davantage : 1978 exemples, zéro sans appel d’outil. J’ai donc construit 14 cas où la bonne réponse est de se taire, répartis en quatre genres.

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