작업 도구 사용의 계단: 작은 개방 무게 모델이 얼마나 높은 계단을 올라갈 수 있을까?
작업 도구 사용의 계단을 따라가며, 작은 개방 무게 모델이 얼마나 높은 계단을 올라갈 수 있을까? 작동 도구 시스템은 사용자 요청당 많은 모델 호출을 하며, 대부분의 호출은 짧고 구조화된 루틴 작업이다. 이로 인해 기존 평가가 직접적으로 대답하지 못하는 실용적인 라우팅 문제가 발생한다. 작동 도구 워크플로의 어떤 부분이 대규모 전진 지능이 필요하고, 어떤 부분이 작은 모델로 처리할 수 있을까? 작동 도구 워크플로의 어떤 부분이 대규모 전진 지능이 필요하고, 어떤 부분이 작은 모델로 처리할 수 있을까?
작업 도구 사용의 계단
작동 도구 시스템은 사용자 요청당 많은 모델 호출을 하며, 대부분의 호출은 짧고 구조화된 루틴 작업이다. 이로 인해 기존 평가가 직접적으로 대답하지 못하는 실용적인 라우팅 문제가 발생한다. 작동 도구 워크플로의 어떤 부분이 대규모 전진 지능이 필요하고, 어떤 부분이 작은 모델로 처리할 수 있을까?
AgentFloor
AgentFloor는 30개의 작업을 포함하는 결정론적 6단계의 능력 계단을 제공한다. 이 계단은 지시 따르기, 작업 사용, 다단계 조정, 그리고 지속적인 제약 하에 장기 계획을 포함한다. AgentFloor는 16개의 개방 무게 모델과 GPT-5를 포함하여 16,542개의 점수 매긴 실행을 평가한다.
결과
작업 도구 사용의 계단을 따라가며, 작은 개방 무게 모델이 얼마나 높은 계단을 올라갈 수 있을까? 작동 도구 시스템은 사용자 요청당 많은 모델 호출을 하며, 대부분의 호출은 짧고 구조화된 루틴 작업이다. 이로 인해 기존 평가가 직접적으로 대답하지 못하는 실용적인 라우팅 문제가 발생한다. 작동 도구 워크플로의 어떤 부분이 대규모 전진 지능이 필요하고, 어떤 부분이 작은 모델로 처리할 수 있을까?
작업 도구 사용의 계단
- 작업 도구 사용의 계단을 따라가며, 작은 개방 무게 모델이 얼마나 높은 계단을 올라갈 수 있을까?
- 작동 도구 시스템은 사용자 요청당 많은 모델 호출을 하며, 대부분의 호출은 짧고 구조화된 루틴 작업이다.
- 작동 도구 워크플로의 어떤 부분이 대규모 전진 지능이 필요하고, 어떤 부분이 작은 모델로 처리할 수 있을까?
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