# Gemma 2 27B

> Fiche du modèle de langage Gemma 2 27B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Gemma 2 27B (Google DeepMind) : score IA de 42,7, 208e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/gemma-2-27b/
Origine : Google DeepMind · États-Unis · sorti le 24 juin 2024

## Score général

- Score IA : 42,7 (marge à 90 % : de 36,2 à 49,2)
- Rang : 208 (Groupe 13, ex æquo)
- Couverture : 75 % du poids des tâches, 15 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 | 38,5 | Provisoire · 22 % |
| Code | 41,1 | Provisoire · 8 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 43,2 | Rang 223 · 100 % |
| Maths | 39,6 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 40,9 | Provisoire · 40 % |
| Français | 47,1 | Rang 127 · 56 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 46,9 | Rang 217 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Exécution locale

Non. Gemma 2 27B est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 0,57 € / 0,57 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 8 192 jetons (environ 6 000 mots)
- Entrées : Texte
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/google/gemma-2-27b-it)
- Par API : [API Google DeepMind](https://ai.google.dev)
- L'essayer : [Gemini](https://gemini.google.com)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 95 % | 57,8 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 94,9 % | 56,9 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 75,9 % | 106,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 69,4 % | 66,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| MMLU | Hors tâche | 75,7 % | 36,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 67,2 % | 61,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 50,2 % | 38,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 41,7 % | -12,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 41,7 % | 49,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 40,2 % | 46,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 292,8 Elo | 52,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LiveBench | Hors tâche | 38,2 % | 43,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, code | Code | 36 % | 45,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, texte | Usage | 1 289,4 Elo | 43,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 312,0 Elo | 46,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 304,3 Elo | 38,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 247,7 Elo | 38,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 260,2 Elo | 39,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 28,1 % | 40,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MATH Level 5 | Maths | 27,9 % | 41,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 26,5 % | 39,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 23,6 % | -78,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GPQA Diamond | Sciences | 36,5 % | 40,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| DTBench | Raisonnement | 48 % | 35,6 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| LMCA | Raisonnement | 7,1 | 42,4 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 1,4 % | 32,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Gemma 2 27B ?** Gemma 2 27B obtient un score IA de 42,7, avec une marge de 36,2 à 49,2, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 208e sur 246 modèles, à partir de 15 mesures.

**Dans quelles tâches Gemma 2 27B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (47,1) et écriture (46,9). Sa tâche la plus faible est raisonnement (38,5).

**Gemma 2 27B peut-il tourner en local ?** Non. Gemma 2 27B est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Gemma 2 27B ?** 0,57 € par million de jetons en entrée et 0,57 € 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 Gemma 2 27B ?** Gemma 2 27B est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 24 juin 2024. C'est un modèle fermé.

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