Comment Shopify a fait battre un modèle de 0,8 milliard de paramètres face à GPT-5.6

Le PDG de Shopify Tobi Lütke a présenté un modèle Qwen3.5 affiné de seulement 0,8 milliard de paramètres, qui surpasse GPT-5.6 Sol sur une tâche précise de génération de profils acheteurs, en réduisant le prompt système de 9 100 à 1 100 tokens et en portant le débit de 2 à 72 millions de profils par jour. La méthode, documentée en détail par Shopify sur son agent GraphQL Sidekick : les échecs en production sont notés par des juges LLM calibrés sur des annotations humaines, corrigés par des modèles de pointe, puis réinjectés comme données d'entraînement pour un modèle spécialisé moins cher — un service à 2 000 requêtes/minute passant ainsi d'un coût estimé à 27 millions de dollars par an avec un modèle de pointe à environ 1 million avec le modèle affiné.
Relayé le 6 septembre 2026