# MPT-7B

> Fiche du modèle de langage MPT-7B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. MPT-7B (MosaicML) : 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/mpt-7b/
Origine : MosaicML · États-Unis · sorti le 5 mai 2023

## Score général

- Score IA : 0,0 (marge à 90 % : de 0,0 à 20,8)
- Rang : non classé, score provisoire
- Couverture : 40 % du poids des tâches, 4 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 | 0,0 | Provisoire · 8 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 0,0 | Rang 275 · 100 % |
| Maths | 0,0 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | non mesuré | Non mesuré |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 0,0 | Rang 274 · 100 % |
| 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=MPT-7B)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=MPT-7B)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| LAMBADA | Hors tâche | 70 % | -23,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| LAMBADA | Hors tâche | 70 % | -23,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 76,4 % | -4,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 76,1 % | -6,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 61,6 % | -45,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 80,6 % | -0,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 80,6 % | -0,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 61,2 % | -46,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 59,6 % | -52,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 79,1 % | -15,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| PIQA | Hors tâche | 78,9 % | -17,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 55,7 % | -67,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 75 % | -22,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 75 % | -22,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 74,1 % | -25,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BoolQ | Hors tâche | 73,9 % | -26,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 57,1 % | -73,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 68,6 % | -17,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 68,3 % | -18,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 68 % | -20,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 51,4 % | -16,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 42,6 % | -28,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 42,6 % | -28,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 41,8 % | -35,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 41,7 % | -30,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 40,5 % | -32,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 35,6 % | -25,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 053,0 Elo | -1,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 35,2 % | -26,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, texte | Usage | 1 063,4 Elo | -8,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 066,5 Elo | -13,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| GSM8K | Maths | 9,1 % | -45,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 8,6 % | -46,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OpenBookQA | Hors tâche | 31,4 % | -69,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions de maths | Maths | 986,9 Elo | -15,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 31 % | -41,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 30,8 % | -67,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 6,8 % | -51,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GSM8K | Maths | 6,8 % | -51,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 27,9 % | -91,2 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 27,4 % | -97,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 26,8 % | -107,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 26,8 % | -107,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 26,7 % | -109,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de MPT-7B ?** MPT-7B obtient un score IA de 0,0, avec une marge de 0,0 à 20,8. Ce score est provisoire : il repose sur 4 mesures, et le modèle n'a pas de rang.

**Dans quelles tâches MPT-7B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont code (0,0) et usage (0,0). Sa tâche la plus faible est écriture (0,0).

**MPT-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 MPT-7B ?** MPT-7B est édité par MosaicML (États-Unis), et il est sorti le 5 mai 2023. Ses poids sont ouverts.

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