# strom-base : un modèle plus grand pour les décisions difficiles > Strom a un deuxième modèle, plus grand. Voici où il bat strom-fast, où il ne le bat pas, et ce qu’il coûte. Shashank Aggarwal · 27 oct. 2026 · 3 min de lecture · Ingénierie Canonical: https://platform.uprelic.com/fr/blog/strom-base Deutsch: https://platform.uprelic.com/de/blog/strom-base.md English: https://platform.uprelic.com/blog/strom-base.md --- Strom a maintenant deux modèles : - `strom-fast` (`strom-1.0.7`) : le modèle avec lequel nous avons lancé. Rapide, peu cher, probabilités calibrées. - `strom-base` (`strom-base-1.0`) : un modèle plus grand, en bêta. Plus lent et plus cher, mais meilleur sur les décisions longues en plusieurs étapes. Pour changer, il suffit de modifier un champ : ```json { "model": "strom-base", "state": "...", "questions": { ... } } ``` Tout le reste ne change pas : le format de requête, les types de questions, la réponse. Cela fonctionne aussi avec `/v1/extract`. La suite de cet article, ce sont les chiffres et quatre exemples où les deux modèles ont répondu différemment. ## Comment nous l’avons testé Nous avons utilisé le niveau difficile de [JevBench](https://benchmarkheaven.com/jev-models), un benchmark public pour les modèles de décision, tenu par Benchmark Heaven. Le niveau difficile public compte 111 questions. La plupart sont construites pour qu’une lecture rapide donne la mauvaise réponse : l’information décisive se trouve dans une définition, un avenant ultérieur ou une note de bas de page, parfois après des milliers de caractères. Nous avons envoyé les 111 questions aux deux modèles via l’API publique normale, une fois chacune. ## Résultats | Type de question | Questions | strom-fast | strom-base | |---|---|---|---| | Recherches en plusieurs étapes entre documents | 18 | 12 | 17 | | Longs documents de règles | 19 | 13 | 15 | | Juger si une réponse est correcte | 17 | 14 | 15 | | Cas ambigus, probabilités, arbitrages | 23 | 20 | 23 | | Calculs de dates et de nombres | 15 | 7 | 6 | | Entrées manipulées, routage, pièges | 19 | 19 | 19 | | **Total** | **111** | **85 (77 %)** | **95 (86 %)** | `strom-base` a répondu juste à 14 questions où `strom-fast` s’est trompé. Dans l’autre sens, c’était 4. L’essentiel du gain porte sur les questions longues en plusieurs étapes : 9 des 14 avaient plus de 8 000 caractères en entrée. Il n’est pas meilleur partout. Sur les calculs de dates et de nombres, il a une question de retard, et sur les entrées manipulées et les pièges, les deux modèles ont tout juste. ## Quatre questions où les réponses diffèrent ### 1. « Il y a les données de quelqu’un d’autre dans notre fichier » Un ticket de support : l’export CSV d’un client Enterprise échoue, et le seul fichier qui est passé contient des lignes d’un autre tenant, `tn_9120`. Le client parle de fuite de données. Mais la politique de routage définit une organisation par son Org ID, et `tn_9120` est le propre espace de travail de la filiale du client, sous le même Org ID. Pas de fuite, juste un bug, donc le ticket va à l’ingénierie. - `strom-fast` : escalader à la sécurité (90 %). - `strom-base` : escalader à l’ingénierie. Correct. ### 2. L’erreur d’arrondi Cette réponse est-elle correcte ? « 250 ft² × (0,3048 m/ft)² = 23,22576 m². À trois décimales : 23,225 m². » La méthode est juste, mais 23,22576 s’arrondit à 23,226. - `strom-fast` : oui. - `strom-base` : non. Correct. ### 3. Le jour bissextile 3 crédits par jour actif, premier et dernier jour inclus. Actif du 28 février au 2 mars 2028, avec le 29 février suspendu. Cela fait 3 jours, donc 9 crédits. En oubliant la suspension, on obtient 12. - `strom-fast` : 12. - `strom-base` : 9. Correct. ### 4. Six documents plus loin Environ 10 000 caractères de documents de subvention, avec des enregistrements presque identiques marqués comme anciens ou retirés. En suivant six renvois, on arrive à un avenant adopté : tout ce qui dépasse 45 000 passe en revue de programme. Le total est de 46 500. - `strom-fast` : débloquer les fonds (92 %). - `strom-base` : revue de programme. Correct. Dans les exemples 1 et 4 (des cas où le texte est fait pour induire en erreur), `strom-fast` ne s’est pas seulement trompé, il était sûr de lui. ## Ce que cela coûte | | strom-fast | strom-base | |---|---|---| | Prix par million de tokens d’entrée | 0,042 $ | 0,24 $ | | Temps médian par requête dans ce test | 0,61 s | 0,72 s | | 90e centile | 0,68 s | 1,13 s | | Probabilités calibrées | Oui | Pas encore | | Statut | Stable | Bêta | Les temps ci-dessus incluent la latence réseau. Pour une seule requête, `strom-base` n’est qu’un peu plus lent. La différence apparaît quand beaucoup de questions portent sur la même entrée. `strom-fast` lit l’entrée une fois et la réutilise pour chaque question. `strom-base` relit toute l’entrée pour chaque question. Ses probabilités ne sont pas encore calibrées. Quand il dit 85 %, cela ne veut pas dire « juste 85 % du temps ». Si vous utilisez un seuil de confiance, redéfinissez-le pour `strom-base` au lieu de reprendre celui de `strom-fast`. ## Lequel utiliser Utilisez `strom-fast` par défaut. Il est moins cher, plus rapide, calibré, et prend la plupart des décisions correctement. Essayez `strom-base` quand : - l’entrée est longue, comme un contrat, une politique ou un ensemble d’enregistrements, - la réponse dépend de plusieurs renvois ou exceptions à suivre. `strom-base` est en bêta et tourne pour l’instant sur un petit cluster, attendez-vous donc à moins de capacité qu’avec `strom-fast`. Dites-nous ce que vous constatez : [support@uprelic.com](mailto:support@uprelic.com).