# DeepSeek LLM 67B

> Fiche du modèle de langage DeepSeek LLM 67B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. DeepSeek LLM 67B (DeepSeek) : score IA de 19,7, 235e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/deepseek-llm-67b/
Origine : DeepSeek · Chine · sorti le 29 novembre 2023

## Score général

- Score IA : 19,7 (marge à 90 % : de 3,6 à 35,8)
- Rang : 235 (Groupe 14, ex æquo)
- Couverture : 65 % du poids des tâches, 7 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 19,7 | Provisoire · 11 % |
| Code | 19,7 | Provisoire · 8 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 19,7 | Rang 256 · 100 % |
| Maths | 19,7 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 18,7 | Provisoire · 20 % |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 18,9 | Rang 256 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [DeepSeek LLM 67B Chat (V1)](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-llm-67b-chat) | 5,3 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | non publié |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-llm-67b-chat

## Exécution locale

Ses poids sont ouverts, mais sa taille n'est pas communiquée. Aucune estimation de mémoire n'est possible.

## Fiche technique

- Prix : Non communiqué
- Fenêtre de contexte : Non communiqué
- Entrées : Non communiqué
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Poids ouverts (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=gguf&search=DeepSeek+LLM+67B)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=DeepSeek+LLM+67B)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [API DeepSeek](https://api-docs.deepseek.com)
- L'essayer : [DeepSeek](https://chat.deepseek.com)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Arena, texte | Usage | 1 184,9 Elo | 19,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 218,5 Elo | 19,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 135,3 Elo | 16,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 155,7 Elo | 19,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| MATH Level 5 | Maths | 6,4 % | 27,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 0,8 % | 30,9 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 24,6 % | 6,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 0 % | 47,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de DeepSeek LLM 67B ?** DeepSeek LLM 67B obtient un score IA de 19,7, avec une marge de 3,6 à 35,8, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 235e sur 246 modèles, à partir de 7 mesures.

**Dans quelles tâches DeepSeek LLM 67B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont raisonnement (19,7) et code (19,7). Sa tâche la plus faible est sciences (18,7).

**DeepSeek LLM 67B peut-il tourner en local ?** Ses poids sont ouverts, mais sa taille n'est pas communiquée. Aucune estimation de mémoire n'est possible.

**Qui édite DeepSeek LLM 67B ?** DeepSeek LLM 67B est édité par DeepSeek (Chine), et il est sorti le 29 novembre 2023. Ses poids sont ouverts.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com