# Llama 2-7B

> Fiche du modèle de langage Llama 2-7B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Llama 2-7B (Meta AI) : score IA de 1,7, 244e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/llama-2-7b/
Origine : Meta AI · États-Unis · sorti le 18 juillet 2023

## Score général

- Score IA : 1,7 (marge à 90 % : de 0,0 à 19,3)
- Rang : 244 (Groupe 15, ex æquo)
- Couverture : 75 % du poids des tâches, 11 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 | 1,7 | Provisoire · 11 % |
| Code | 0,7 | Provisoire · 8 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 1,7 | Rang 270 · 100 % |
| Maths | 2,2 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 4,3 | Provisoire · 20 % |
| Français | 0,0 | Rang 176 · 50 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 2,0 | Rang 269 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Exécution locale

Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 4,7 Go.

- Allégée, 4 bits : 4,7 Go
- Allégée, 8 bits : 8,1 Go
- Complète, 16 bits : 15,5 Go

- Plus petite machine : [Carte graphique 8 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_8_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 8 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_8_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [GeForce RTX 5050](https://quelleia.com/local/geforce-rtx-5050/)
- PC portable RTX : [PC portable GeForce RTX 8 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_rtx_8_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable avec GeForce RTX 5050](https://quelleia.com/local/pc-portable-geforce-rtx-5050/)
- PC portable Intel : [PC portable Intel Core Ultra 32 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_intel_32_go), version complète ; 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 8 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 8 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 : 6,7 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/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Llama-2-7b-chat-hf)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- L'essayer : [Meta AI](https://www.meta.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 78 % | -22,3 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| TriviaQA | Hors tâche | 73,7 % | 6,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LAMBADA | Hors tâche | 73,3 % | -6,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LAMBADA | Hors tâche | 73,3 % | -6,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 72,1 % | -1,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 72,1 % | -1,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 77,2 % | -1,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 68,9 % | -15,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 65,8 % | -28,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 59,2 % | 13,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| PIQA | Hors tâche | 78,8 % | -18,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 78,8 % | -18,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 78,8 % | -18,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 78,8 % | -18,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 78,1 % | -24,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 77,9 % | -11,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 77,9 % | -26,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 77,4 % | -13,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 77,4 % | -13,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 77,4 % | -13,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 77,4 % | -13,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 76,2 % | -17,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 58,6 % | -5,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 57,1 % | -73,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 69,2 % | -14,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 69,2 % | -14,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 69,1 % | -15,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 37,8 % | -25,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 45,9 % | -22,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 45,9 % | -22,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 45,9 % | -22,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 45,9 % | -22,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 45,8 % | -18,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 45,7 % | -18,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 45,3 % | -19,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 45,3 % | -19,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 45,3 % | -19,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 44,4 % | -21,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 43,4 % | -27,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 43,2 % | -27,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ScienceQA | Hors tâche | 43,1 % | -21,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 39,2 % | -16,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 16,7 % | -30,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 16,7 % | -30,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 16,3 % | -19,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GSM8K | Maths | 16,2 % | -31,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 16 % | -31,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 133,8 Elo | 15,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 107,8 Elo | 1,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 072,2 Elo | 2,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| GSM8K | Maths | 14,6 % | -34,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 14,6 % | -34,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 14,6 % | -34,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 086,0 Elo | 5,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 103,3 Elo | -5,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 32,6 % | -34,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 32,6 % | -34,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions en français | Français | 1 033,7 Elo | -13,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| OpenBookQA | Hors tâche | 31,4 % | -69,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 0 % | 47,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Llama 2-7B ?** Llama 2-7B obtient un score IA de 1,7, avec une marge de 0,0 à 19,3, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 244e sur 246 modèles, à partir de 11 mesures.

**Dans quelles tâches Llama 2-7B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont sciences (4,3) et maths (2,2). Sa tâche la plus faible est français (0,0).

**Llama 2-7B peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 4,7 Go.

**Qui édite Llama 2-7B ?** Llama 2-7B est édité par Meta AI (États-Unis), et il est sorti le 18 juillet 2023. Ses poids sont ouverts.

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