# DeepSeek-V2 (MoE-236B, May 2024)

> Fiche du modèle de langage DeepSeek-V2 (MoE-236B, May 2024) sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. DeepSeek-V2 (MoE-236B, May 2024) (DeepSeek) : score IA de 46,1, provisoire. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/deepseek-v2-moe-236b-may-2024/
Origine : DeepSeek · Chine · sorti le 7 mai 2024

## Score général

- Score IA : 46,1 (marge à 90 % : de 35,4 à 56,8)
- Rang : non classé, score historique
- Couverture : 0 % du poids des tâches, 0 mesure
- 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 | non mesuré | Non mesuré |
| Sciences | non mesuré | Non mesuré |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| 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-V2-Chat](https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-v2) | 5,5 (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-v2

## 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-V2)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=DeepSeek-V2)
- 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 92,2 % | 57,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 87,1 % | 45,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 80 % | 38,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 86,3 % | 58,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 78,8 % | 41,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 78,8 % | 41,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 78,4 % | 41,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 83,9 % | 32,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de DeepSeek-V2 (MoE-236B, May 2024) ?** DeepSeek-V2 (MoE-236B, May 2024) obtient un score IA de 46,1, avec une marge de 35,4 à 56,8. Ce score est historique : aucun benchmark vivant ne le mesure plus, et le modèle n'a pas de rang.

**DeepSeek-V2 (MoE-236B, May 2024) 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-V2 (MoE-236B, May 2024) ?** DeepSeek-V2 (MoE-236B, May 2024) est édité par DeepSeek (Chine), et il est sorti le 7 mai 2024. Ses poids sont ouverts.

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