Les deux versions sont alignées bloc par bloc, dans l’ordre du texte : titre, l’essentiel, puis paragraphe par paragraphe. Quand la traduction a fusionné ou scindé un paragraphe, la case correspondante reste vide — on ne rapproche jamais deux passages au jugé.
聊天窗口里的图片，开始有了新的处理方式。微信正在灰度测试“AI修图”，用户在图片预览页点击“AI处理”，就能进入小微对话框，调用3大类11项功能，美颜、滤镜、文字翻译、自动打码和超分都在其中。按钮没有把人带去另一个应用，修图就发生在原本的聊天路径里。
Les images dans les fenêtres de chat commencent à bénéficier d’un nouveau mode de traitement. WeChat teste progressivement la « retouche photo par IA » : depuis la page d’aperçu d’une image, l’utilisateur peut sélectionner « Traitement par IA » pour accéder à la boîte de dialogue de Xiaowei et utiliser 3 catégories et 11 fonctions, dont l’embellissement, les filtres, la traduction de texte, le floutage automatique et la super-résolution. Le bouton ne redirige pas vers une autre application : la retouche s’effectue directement dans le parcours de conversation habituel.
爱范儿的测试显示，小微在美肤、扩图、调整比例和消除杂物等编辑任务上表现尚可。瑕疵仍然看得出来，但对于边聊天边改一张图的轻量需求，已经够用。它更像一个随手可用的工具，而不是要替代专业修图软件的完整工作台。
Les tests d’ifanr montrent que Xiaowei donne des résultats corrects pour la retouche de la peau, l’agrandissement de l’image, le changement de proportions et la suppression d’objets. Les imperfections restent visibles, mais l’outil suffit pour les besoins légers consistant à retoucher une image tout en discutant. Il ressemble davantage à un outil pratique à utiliser à la volée qu’à une station de travail complète destinée à remplacer les logiciels de retouche professionnels.
差距出现在重绘和生成新内容时。用户需要更清楚地描述想要什么，提示词质量会直接影响结果。通过直接询问小微，爱范儿了解到它目前使用的是微信定制的WeLM模型，大概率是此前已在对话和小程序中上线的WeLM-80B版本，这一判断并非微信正式公布的型号确认。
L’écart se creuse lorsqu’il faut redessiner une image ou générer du contenu inédit. L’utilisateur doit décrire plus précisément ce qu’il souhaite, car la qualité du prompt influence directement le résultat. En interrogeant directement Xiaowei, ifanr a appris que le service utilise actuellement un modèle WeLM personnalisé par WeChat, probablement la version WeLM-80B déjà déployée dans les conversations et les mini-programmes. Cette déduction ne constitue pas une confirmation officielle du modèle utilisé par WeChat.
小微的设计重点，也许不在于成为一个醒目的独立入口。微信正尝试把小微拆进既有功能，而不是先打造一个独立的AI应用。腾讯披露，微信团队定制WeLM时重点考虑了微信场景和推理效率；公开的WeLM-HD4-80B和WeLM-HD4-617B总参数量分别达到800亿和6170亿，但实际激活参数只有30亿和230亿。微信及WeChat截至今年6月合并月活达到14.39亿，在这样的用户规模上，每次模型推理都要面对现实的算力账单。腾讯最新季度资本开支达到528亿元，同比增长176%，自由现金流转为负138亿元；腾讯称，这些基础设施正在支持模型、WorkBuddy、CodeBuddy以及微信AI项目的训练和推理。
La conception de Xiaowei n’a peut-être pas pour objectif d’en faire une porte d’entrée indépendante et très visible. WeChat tente de l’intégrer à ses fonctions existantes, plutôt que de commencer par créer une application d’IA autonome. Tencent a indiqué que l’équipe WeChat avait accordé une attention particulière aux scénarios propres à WeChat et à l’efficacité d’inférence lors de la personnalisation de WeLM. Les modèles WeLM-HD4-80B et WeLM-HD4-617B, rendus publics, comptent respectivement 80 milliards et 617 milliards de paramètres au total, mais seulement 3 milliards et 23 milliards de paramètres activés. En juin de cette année, le nombre mensuel combiné d’utilisateurs actifs de Weixin et WeChat atteignait 1 439 milliards. Avec une telle base d’utilisateurs, chaque inférence de modèle doit composer avec une facture bien réelle en capacités de calcul. Les dépenses d’investissement de Tencent ont atteint 52,8 milliards de yuans au dernier trimestre, en hausse de 176 % sur un an, tandis que le flux de trésorerie disponible est passé à -13,8 milliards de yuans ; Tencent précise que ces infrastructures servent à l’entraînement et à l’inférence des modèles, de WorkBuddy, de CodeBuddy et des projets d’IA de WeChat.
具体来说，用户现在能获得的是更顺手的轻量图片编辑，而不是一次完成的高质量生成。微信的价值在于把小微放进人们已经每天使用的图片、搜索和内容场景，降低尝试AI的门槛；代价则是效果需要继续打磨，且成本压力已经反映在财务数据中。腾讯最新季度Non-IFRS营业利润为756亿元，剔除元宝、WorkBuddy、CodeBuddy、小微等AI产品影响后为861亿元，按腾讯自己的口径，新AI产品目前拖累当季经营利润约105亿元。微信这次灰测，正是一个小功能如何成为大规模AI基础设施入口的切面。
Concrètement, les utilisateurs disposent aujourd’hui d’une retouche d’image légère plus pratique, et non d’une génération de haute qualité réalisée en une seule fois. L’intérêt de WeChat est d’intégrer Xiaowei aux fonctions liées aux images, à la recherche et aux contenus que les utilisateurs emploient déjà chaque jour, afin de réduire le coût d’entrée de l’IA. En contrepartie, la qualité doit encore être améliorée et la pression sur les coûts se reflète déjà dans les résultats financiers. Le résultat opérationnel Non-IFRS de Tencent s’est élevé à 75,6 milliards de yuans au dernier trimestre, contre 86,1 milliards de yuans hors impact de Yuanbao, WorkBuddy, CodeBuddy, Xiaowei et des autres produits d’IA. Selon la propre méthode de calcul de Tencent, ces nouveaux produits d’IA ont ainsi amputé le résultat opérationnel du trimestre d’environ 10,5 milliards de yuans. Le test progressif de WeChat illustre la manière dont une petite fonction peut devenir une porte d’entrée vers une infrastructure d’IA à très grande échelle.