# DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

> Fiche du modèle de langage DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (DeepSeek) : score IA de 59,7, provisoire. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/deepseek-r1-distill-llama-70b/
Origine : DeepSeek · Chine · sorti le 20 janvier 2025

## Score général

- Score IA : 59,7 (marge à 90 % : de 47,4 à 71,9)
- Rang : non classé, score provisoire
- Couverture : 30 % du poids des tâches, 8 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 | non mesuré | Non mesuré |
| Code | non mesuré | Non mesuré |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | 62,5 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 56,8 | Provisoire · 20 % |
| Français | 44,5 | Rang 133 · 56 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| 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 R1 Distill Llama 70B](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1-distill-llama-70b) | 7,9 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | 0,7 $ / 1,1 $ |

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-r1-distill-llama-70b

## Exécution locale

Tient à partir d'un Mac de 96 Go (71 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 96 Go. Mémoire estimée : 48,3 Go.

- Allégée, 4 bits : 48,3 Go
- Allégée, 8 bits : 84,5 Go
- Complète, 16 bits : 161,0 Go

- Plus petite machine : [Mac 96 Go](https://quelleia.com/local/#mac_96_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 96 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_96_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [RTX PRO 6000 Blackwell](https://quelleia.com/local/rtx-pro-6000-blackwell/)
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 96 Go](https://quelleia.com/local/#mac_96_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 96 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-96go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 128 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_128_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Ryzen AI Max+ 395, 128 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-plus-395-128go/)
- Nvidia DGX : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version allégée à 8 bits ; par exemple [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,61 € / 0,69 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 131 072 jetons (environ 98 000 mots)
- Entrées : Texte
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 70 milliards
- Licence : Llama 3.3 (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : C (sur une échelle de A à G)
- Hébergement en Europe : Possible
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1-distill-llama-70b)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=deepseek-r1-distill-llama-70b)
- 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 94,1 % | 49,6 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| MATH Level 5 | Maths | 89,9 % | 66,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 68,6 % | 62,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 67,6 % | 60,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 60,1 % | 45,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 58,1 % | 55,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench | Hors tâche | 54,5 % | 54,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 54,4 % | 43,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LiveBench, code | Code | 51,6 % | 54,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 51,4 % | 62,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 55,7 % | 56,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| compar:IA | Français | 914,0 Elo | 25,1 | actif | https://arene.comparia.beta.gouv.fr/ranking |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 32,6 % | 28,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |

## En bref

**Quel est le score de DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ?** DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B obtient un score IA de 59,7, avec une marge de 47,4 à 71,9. Ce score est provisoire : il repose sur 8 mesures, et le modèle n'a pas de rang.

**Dans quelles tâches DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont maths (62,5) et sciences (56,8). Sa tâche la plus faible est français (44,5).

**DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'un Mac de 96 Go (71 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 96 Go. Mémoire estimée : 48,3 Go.

**Combien coûte DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ?** 0,61 € par million de jetons en entrée et 0,69 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ?** DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B est édité par DeepSeek (Chine), et il est sorti le 20 janvier 2025. Ses poids sont ouverts, sous licence Llama 3.3.

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