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EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle
Fiche modèle · édition du

Llama 3-8B

Meta AI · États-Unis · sorti le Meta AI · États-Unis · 18 avril 2024

  • Poids ouverts
  • Carte graphique 8 Go
28,1de 18,2 à 38,0Rang 229 · 75 %
Empreinte
Raisonnement27,8Code27,8AgentsUsage28,3Maths27,8Sciences26,8Français26,8VisionÉcriture28,9Web

Score général

28,1de 18,2 à 38,0

Rang229Groupe 14, ex æquoCouverture75 %16 mesures
Pourquoi ce score ? →

Les dix tâches

  • Raisonnement
    27,8Provisoire · 33 %
  • Code
    27,8Provisoire · 8 %
  • Agents
    Non mesuré
  • Usage
    28,3Rang 249 · 100 %
  • Maths
    27,8Provisoire · 25 %
  • Sciences
    26,8Provisoire · 40 %
  • Français
    26,8Rang 153 · 56 %
  • Vision
    Non mesuré
  • Écriture
    28,9Rang 247 · 100 %
  • Web
    Non mesuré

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

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 : 5,5 Go.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits5,5 GoAllégée, 8 bits9,7 GoComplète, 16 bits18,5 GoLe pointillé marque 6 Go, la mémoire utile d'une carte graphique de 8 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire.

Fiche technique

Prix
Non communiqué
Fenêtre de contexte
Non communiqué
Entrées
Non communiqué
Réflexion
Non communiqué
Paramètres
8 milliards
Licence
Poids ouvertspoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Non communiquée
Hébergement en Europe
Non communiqué
Connaissances jusqu'à
Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Toutes les mesures

32 mesures · la matière du score
BenchmarkPubliéSuggèreRéflexionÉtatSource
ARC (AI2 Reasoning Challenge)82,8 %33,4InconnueARCHIVÉepoch.ai
OpenBookQA82,6 %36,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
TriviaQA67,7 %-20,7InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU68,8 %23,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU66,5 %19,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
WinoGrande75,7 %11,9InconnueARCHIVÉepoch.ai
Voir les 20 autres mesures
ANLI (Adversarial NLI)57,3 %33,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
WinoGrande65 %-33,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, écriture créative1 196,5 Elo30,7InconnueACTIFarena.ai
OpenBookQA45 %-28,9InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, texte1 223,6 Elo28,6InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 253,3 Elo27,6InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions en français1 220,4 Elo26,9InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 192,8 Elo26,9InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions d'experts1 210,9 Elo30,2InconnueACTIFarena.ai
ForecastBench58,6 %60,7InconnueACTIFepoch.ai
DTBench43,9 %24,5InconnueSATURÉconceptualreasoning.ai
MATH Level 56,1 %27,3InconnueARCHIVÉepoch.ai
ForecastBench52,9 %-41,7InconnueACTIFepoch.ai
OTIS Mock AIME 2024-20251,9 %35,2InconnueSATURÉepoch.ai
GPQA Diamond26,1 %11,1InconnueACTIFepoch.ai
Chess Puzzles0 %47,6InconnueACTIFepoch.ai

En bref

Quel est le score de Llama 3-8B ?
Llama 3-8B obtient un score IA de 28,1, avec une marge de 18,2 à 38,0, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 229e sur 246 modèles, à partir de 16 mesures.
Dans quelles tâches Llama 3-8B est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont écriture (28,9) et usage (28,3). Sa tâche la plus faible est français (26,8).
Llama 3-8B 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 : 5,5 Go.
Qui édite Llama 3-8B ?
Llama 3-8B est édité par Meta AI (États-Unis), et il est sorti le 18 avril 2024. Ses poids sont ouverts.

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