# LLaMA-7B

> Fiche du modèle de langage LLaMA-7B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. LLaMA-7B (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-7b/
Origine : Meta AI · États-Unis · sorti le 24 février 2023

## Score général

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

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-7B)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=LLaMA-7B)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- L'essayer : [Meta AI](https://www.meta.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 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 | 71 % | -6,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 70,4 % | -9,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 76,2 % | -5,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 76,1 % | -6,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 67,4 % | -21,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 63,3 % | -38,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 79,8 % | -8,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 79,8 % | -8,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 79,8 % | -8,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 57,6 % | -60,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 78,7 % | -19,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 56,3 % | -65,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 77,9 % | -26,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 53,4 % | -76,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 76,5 % | -16,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 76,5 % | -16,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 76,5 % | -16,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 75,6 % | -19,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 50 % | -88,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 74,9 % | -22,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 73,2 % | -28,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 57,2 % | -7,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 57,2 % | -7,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 56,2 % | -76,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 70,1 % | -11,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 70,1 % | -11,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 70,1 % | -11,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 69,6 % | -13,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 66,9 % | -24,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 47,6 % | -19,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 47,6 % | -19,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 47,6 % | -19,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 44,8 % | -24,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 44,2 % | -30,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 38,5 % | -37,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ScienceQA | Hors tâche | 36,2 % | -34,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 35,6 % | -46,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 35,2 % | -47,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 35,1 % | -47,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 35,1 % | -47,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 35,1 % | -47,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 35,1 % | -47,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 33,5 % | -31,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 11 % | -40,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 11 % | -40,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 11 % | -40,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 11 % | -40,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 32,4 % | -35,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 9,8 % | -43,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 32 % | -61,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 8 % | -48,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 30,3 % | -44,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 28,4 % | -89,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

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

**LLaMA-7B 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-7B ?** LLaMA-7B 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