# Llama 2-34B

> Fiche du modèle de langage Llama 2-34B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Llama 2-34B (Meta AI) : score IA de 0,0, provisoire. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/llama-2-34b/
Origine : Meta AI · États-Unis · sorti le 18 juillet 2023

## Score général

- Score IA : 0,0 (marge à 90 % : de 0,0 à 6,7)
- 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 |

## Exécution locale

Non. Llama 2-34B est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : Non communiqué
- Fenêtre de contexte : Non communiqué
- Entrées : Non communiqué
- 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

- L'essayer : [Meta AI](https://www.meta.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| TriviaQA | Hors tâche | 84,6 % | 67,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 84,5 % | 67,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 83,3 % | 58,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 81 % | 44,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 83,7 % | 10,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 83,7 % | 10,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 81,9 % | 12,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 81,9 % | 12,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 81,9 % | 12,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 76,7 % | 16,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 76,7 % | 16,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 62,6 % | 12,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 62,6 % | 12,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 62,6 % | 12,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 58,2 % | -5,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 42,2 % | -3,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 42,2 % | -3,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 42,2 % | -3,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 42,2 % | -3,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 54,5 % | -9,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 54,5 % | -9,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 54,5 % | -9,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 44,1 % | -7,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 44,1 % | -7,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 44,1 % | -7,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Llama 2-34B ?** Llama 2-34B obtient un score IA de 0,0, avec une marge de 0,0 à 6,7. Ce score est historique : aucun benchmark vivant ne le mesure plus, et le modèle n'a pas de rang.

**Llama 2-34B peut-il tourner en local ?** Non. Llama 2-34B est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Qui édite Llama 2-34B ?** Llama 2-34B est édité par Meta AI (États-Unis), et il est sorti le 18 juillet 2023. C'est un modèle fermé.

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