---

mon use case est : (je demande à l'agent de :)
- de lire un fichier markdown. Ce fichier markdown décrit un ensemble de variables. 
- je demande ensuite à l'agent de me récupérer des variables ou groupes de variables. 

ce que je voudrais privilégier aussi, c'est la rapidité

---

Pour votre cas d'usage précis — lire un fichier Markdown décrivant des variables, puis extraire des variables ou groupes de variables à la demande — la rapidité est effectivement un critère clé, et le raisonnement complexe de modèles comme DeepSeek-R1 est largement superflu.

Voici mes recommandations, du plus léger au plus équilibré.

### 🎯 Recommandation principale : MiniCPM5-2B

MiniCPM5-2B est un modèle de 2,52 milliards de paramètres, récemment open-sourcé (septembre 2026) par OpenBMB . Il présente plusieurs avantages décisifs pour votre use case :

- **Extrêmement léger et rapide** : conçu pour le déploiement local sur appareils aux ressources limitées .
- **Excellent en agentique et appels d'outils** : il obtient un score de 20 sur l'Agentic Index, surpassant des modèles 4 à 6 fois plus gros comme Qwen3.5 9B ou Gemma 4 12B .
- **Efficacité en tokens** : il consomme environ 21k tokens de sortie pour les tâches de l'Intelligence Index, contre 34k pour Qwen3.5 9B, ce qui se traduit directement par une latence plus faible .
- **Bonne fenêtre de contexte** : 131 072 tokens, suffisant pour votre fichier Markdown .

Disponible via Ollama, LM Studio, llama.cpp et Apple Silicon, son intégration est simple .

### ⚡ Alternative ultra-légère : Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO

Si vous voulez pousser la rapidité à l'extrême, ce modèle de 0,8 milliard de paramètres est **spécifiquement fine-tuné pour le suivi d'instructions JSON** . Il est particulièrement adapté aux tâches d'extraction de données structurées, ce qui correspond exactement à votre besoin de récupérer des variables à partir d'un fichier Markdown. Avec seulement 0,8B de paramètres, sa vitesse d'inférence sera difficile à battre. La contrepartie est une capacité de raisonnement plus limitée, mais pour de l'extraction directe de variables, c'est rarement un problème.

### 🔧 Alternative polyvalente : Ring-lite-distill-preview

Si vous souhaitez conserver un peu plus de robustesse pour des cas limites (par exemple, des demandes d'extraction ambiguës ou des groupes de variables complexes), Ring-lite-distill-preview reste une option intéressante. Avec 16,8B de paramètres totaux mais seulement **2,75B activés** grâce à son architecture MoE, il offre un excellent équilibre vitesse/qualité, et surtout d'excellentes performances en suivi d'instructions et appels de fonctions . Il est plus lourd que MiniCPM5-2B, mais plus léger à l'usage que DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B.

### ⚙️ Conseils d'implémentation

1. **Désactivez le mode raisonnement** : comme le souligne la documentation de Knwler, « le mode réflexion est désactivé par défaut ; il ajoute de la latence sans améliorer la qualité » pour les tâches d'extraction . C'est un point crucial pour votre use case.
2. **Soignez le prompt d'extraction** : pour les tâches d'extraction structurée, la pratique recommandée est de fournir le texte d'entrée, de spécifier le schéma JSON exact attendu, d'inclure un exemple few-shot, et de demander au modèle de ne produire que du JSON, sans préambule .
3. **Prévoyez un post-traitement robuste** : les petits modèles produisent parfois des sorties avec des tokens parasites ou des accolades non fermées. Un nettoyage léger côté code est recommandé .
4. **Utilisez spaCy pour l'extraction simple** : si vos variables sont clairement identifiables (par exemple, des définitions `variable: valeur`), vous pourriez même envisager une approche hybride où spaCy extrait les entités de manière déterministe, et le LLM n'intervient que pour les cas ambigus .

### 💡 En résumé

Pour votre besoin de lire un Markdown et d'en extraire des variables rapidement, **MiniCPM5-2B** est le meilleur compromis actuel : il est très léger, rapide, et ses capacités agentiques sont remarquables pour sa taille. Si la vitesse pure est votre priorité absolue et que vos extractions sont simples, **Qwen3-0.6B-JSON-SFT-GRPO** sera encore plus rapide. Dans les deux cas, pensez à désactiver le mode raisonnement et à structurer vos prompts pour une sortie JSON directe.

Souhaitez-vous que je vous aide à formuler le prompt système optimal pour votre agent, ou à comparer ces modèles sur un exemple concret de votre fichier Markdown ?