# LLaMA-65B

> Fiche du modèle de langage LLaMA-65B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. LLaMA-65B (Meta AI) : score IA de 10,9, provisoire. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/llama-65b/
Origine : Meta AI · États-Unis · sorti le 24 février 2023

## Score général

- Score IA : 10,9 (marge à 90 % : de 3,8 à 17,9)
- 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 |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Llama 65B](https://artificialanalysis.ai/models/llama-65b) | 5,0 (estimé) | hors classement | non publié | non publié | non publié |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/llama-65b

## Exécution locale

Ses poids sont ouverts, mais sa taille n'est pas communiquée. Aucune estimation de mémoire n'est possible.

## Fiche technique

- Prix : Non communiqué
- Fenêtre de contexte : Non communiqué
- Entrées : Non communiqué
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- 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/models?library=gguf&search=LLaMA-65B)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=LLaMA-65B)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- L'essayer : [Meta AI](https://www.meta.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| TriviaQA | Hors tâche | 86 % | 78,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 85,9 % | 77,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 84,5 % | 67,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 81,7 % | 48,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 84,2 % | 29,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LAMBADA | Hors tâche | 77,7 % | 18,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LAMBADA | Hors tâche | 77,7 % | 18,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 87,1 % | 24,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 86,6 % | 22,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 73 % | 2,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 72,6 % | 0,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 71,6 % | -3,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 85,3 % | 16,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 85,3 % | 16,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 68,2 % | -18,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 82,8 % | 21,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 82,8 % | 21,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 82,8 % | 21,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 69,5 % | 11,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 54,4 % | 6,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 77 % | 17,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 77 % | 17,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 63,4 % | 13,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 63,4 % | 13,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 50,9 % | 3,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 50,9 % | 3,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 50,9 % | 3,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 60,2 % | -2,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 60,2 % | -2,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 46,6 % | -0,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 58,4 % | 13,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 56 % | -7,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 56 % | -7,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 43,5 % | -8,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de LLaMA-65B ?** LLaMA-65B obtient un score IA de 10,9, avec une marge de 3,8 à 17,9. Ce score est historique : aucun benchmark vivant ne le mesure plus, et le modèle n'a pas de rang.

**LLaMA-65B peut-il tourner en local ?** Ses poids sont ouverts, mais sa taille n'est pas communiquée. Aucune estimation de mémoire n'est possible.

**Qui édite LLaMA-65B ?** LLaMA-65B est édité par Meta AI (États-Unis), et il est sorti le 24 février 2023. Ses poids sont ouverts.

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