# Mistral 7B v0.1

> Fiche du modèle de langage Mistral 7B v0.1 sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Mistral 7B v0.1 (Mistral AI) : score IA de 7,7, provisoire. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/mistral-7b-v0-1/
Origine : Mistral AI · France · sorti le 27 septembre 2023

## Score général

- Score IA : 7,7 (marge à 90 % : de 0,0 à 32,9)
- Rang : non classé, score provisoire
- Couverture : 10 % du poids des tâches, 5 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 | 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 | 6,7 | Rang 166 · 31 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| 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 : 5,0 Go.

- Allégée, 4 bits : 5,0 Go
- Allégée, 8 bits : 8,7 Go
- Complète, 16 bits : 16,7 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 : 7,2 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/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Mistral-7B-Instruct-v0.1)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [API Mistral AI](https://docs.mistral.ai)
- L'essayer : [Le Chat](https://chat.mistral.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 93,1 % | 41,4 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 89,4 % | 18,9 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| TriviaQA | Hors tâche | 75,2 % | 13,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 87,4 % | 26,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 81 % | 14,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 79,8 % | 30,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 71,9 % | 81,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 78,6 % | 25,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 83 % | 23,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 82,2 % | 15,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 64 % | 37,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| TriviaQA | Hors tâche | 62,5 % | -41,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 80,5 % | -2,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 54,4 % | 6,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 75,3 % | 10,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 75,3 % | 10,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 50,3 % | 14,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| MMLU | Hors tâche | 62,5 % | 12,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 50 % | 2,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 61,7 % | 10,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 74,2 % | 5,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 74,2 % | 5,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 47,5 % | 0,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 60,1 % | 8,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 73,4 % | -68,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 43,4 % | -7,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| MMLU | Hors tâche | 56,6 % | 2,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 56,1 % | 10,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 55,5 % | -7,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 54,9 % | -8,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 54,9 % | -8,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 38,1 % | -7,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 35,4 % | -9,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 27,6 % | 16,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| ANLI (Adversarial NLI) | Hors tâche | 47,1 % | 17,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 19,6 % | -7,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 39,5 % | -16,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 16,6 % | -15,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 16,3 % | -15,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| WinoGrande | Hors tâche | 54,2 % | -111,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Mistral 7B v0.1 ?** Mistral 7B v0.1 obtient un score IA de 7,7, avec une marge de 0,0 à 32,9. Ce score est provisoire : il repose sur 5 mesures, et le modèle n'a pas de rang.

**Mistral 7B v0.1 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 : 5,0 Go.

**Qui édite Mistral 7B v0.1 ?** Mistral 7B v0.1 est édité par Mistral AI (France), et il est sorti le 27 septembre 2023. Ses poids sont ouverts.

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