# Gemma 2 9B

> Fiche du modèle de langage Gemma 2 9B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Gemma 2 9B (Google DeepMind) : score IA de 37,0, 218e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/gemma-2-9b/
Origine : Google DeepMind · États-Unis · sorti le 24 juin 2024

## Score général

- Score IA : 37,0 (marge à 90 % : de 27,6 à 46,3)
- Rang : 218 (Groupe 13, ex æquo)
- Couverture : 60 % du poids des tâches, 13 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 | 34,9 | Provisoire · 8 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 37,5 | Rang 238 · 100 % |
| Maths | 34,9 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 32,3 | Provisoire · 40 % |
| Français | 38,5 | Rang 141 · 56 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 40,1 | Rang 231 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Exécution locale

Tient à partir d'une carte graphique de 10 Go (8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc B570. Mémoire estimée : 6,4 Go.

- Allégée, 4 bits : 6,4 Go
- Allégée, 8 bits : 11,2 Go
- Complète, 16 bits : 21,3 Go

- Plus petite machine : [Carte graphique 10 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_10_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 10 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_10_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Intel Arc B570](https://quelleia.com/local/intel-arc-b570/)
- PC portable RTX : [PC portable GeForce RTX 12 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_rtx_12_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable avec GeForce RTX 5070 Ti](https://quelleia.com/local/pc-portable-geforce-rtx-5070-ti/)
- PC portable Intel : [PC portable Intel Core Ultra 32 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_intel_32_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 Go](https://quelleia.com/local/samsung-galaxy-book6-pro-16/)
- PC portable Snapdragon : [PC portable Snapdragon X2 48 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_snapdragon_48_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [ASUS Zenbook A16 (2026), Snapdragon X2 Elite Extreme, 48 Go](https://quelleia.com/local/asus-zenbook-a16-2026-snapdragon-x2-48go/)
- Mac : [Mac 16 Go](https://quelleia.com/local/#mac_16_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Mac mini M6, 16 Go](https://quelleia.com/local/mac-mini-m6-16go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 32 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_32_go), version complète ; par exemple [Ryzen AI Max 385, 32 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-385-32go/)
- Nvidia DGX : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version complète ; par exemple [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/)
- Sans carte graphique : [PC portable 16 Go](https://quelleia.com/local/#portable_16_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable 16 Go, sans carte graphique](https://quelleia.com/local/pc-portable-16-go/)
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : Non communiqué
- Fenêtre de contexte : Non communiqué
- Entrées : Non communiqué
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 9,2 milliards
- 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/google/gemma-2-9b-it)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=gemma-2-9b-it)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- 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 | 94,5 % | 52,8 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 93,7 % | 46,1 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GSM8K | Maths | 84,9 % | 38,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 73,1 % | 88,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| BoolQ | Hors tâche | 85,7 % | 18,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 71,1 % | 76,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| PIQA | Hors tâche | 83,7 % | 30,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 72,1 % | 29,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 61,5 % | 53,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 47,2 % | 34,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 39,5 % | 44,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 38,3 % | -23,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 258,7 Elo | 44,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 32,9 % | 29,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 32,1 % | -45,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, texte | Usage | 1 267,0 Elo | 38,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LiveBench | Hors tâche | 28,7 % | 35,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions en français | Français | 1 259,2 Elo | 35,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 270,1 Elo | 31,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 220,3 Elo | 32,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 237,5 Elo | 35,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| LiveBench, code | Code | 22,5 % | 36,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MATH Level 5 | Maths | 21 % | 38,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, mathématiques | Maths | 19,8 % | 34,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LiveBench, raisonnement | Raisonnement | 15,2 % | 31,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 27,5 % | 21,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 0,6 % | 30,9 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Gemma 2 9B ?** Gemma 2 9B obtient un score IA de 37,0, avec une marge de 27,6 à 46,3, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 218e sur 246 modèles, à partir de 13 mesures.

**Dans quelles tâches Gemma 2 9B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont écriture (40,1) et français (38,5). Sa tâche la plus faible est sciences (32,3).

**Gemma 2 9B peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'une carte graphique de 10 Go (8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc B570. Mémoire estimée : 6,4 Go.

**Qui édite Gemma 2 9B ?** Gemma 2 9B est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 24 juin 2024. Ses poids sont ouverts.

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