# Qwen2.5-72B

> Fiche du modèle de langage Qwen2.5-72B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Qwen2.5-72B (Alibaba) : score IA de 50,3, 187e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/qwen2-5-72b/
Origine : Alibaba · Chine · sorti le 19 septembre 2024

## Score général

- Score IA : 50,3 (marge à 90 % : de 46,1 à 54,5)
- Rang : 187 (Groupe 12, ex æquo)
- Couverture : 95 % du poids des tâches, 23 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 | 54,4 | Provisoire · 33 % |
| Code | 48,4 | Provisoire · 15 % |
| Agents | 47,9 | Provisoire · 22 % |
| Usage | 49,0 | Rang 212 · 100 % |
| Maths | 46,9 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 51,3 | Provisoire · 40 % |
| Français | 58,1 | Rang 101 · 75 % |
| Vision | 50,5 | Provisoire · 33 % |
| Écriture | 47,4 | Rang 215 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Exécution locale

Tient à partir d'un Mac de 96 Go (71 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 96 Go. Mémoire estimée : 50,2 Go.

- Allégée, 4 bits : 50,2 Go
- Allégée, 8 bits : 87,8 Go
- Complète, 16 bits : 167,2 Go

- Plus petite machine : [Mac 96 Go](https://quelleia.com/local/#mac_96_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 96 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_96_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [RTX PRO 6000 Blackwell](https://quelleia.com/local/rtx-pro-6000-blackwell/)
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 96 Go](https://quelleia.com/local/#mac_96_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 96 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-96go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 128 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_128_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Ryzen AI Max+ 395, 128 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-plus-395-128go/)
- Nvidia DGX : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version allégée à 8 bits ; par exemple [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 2,46 € / 7,37 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 131 072 jetons (environ 98 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 72,7 milliards
- Licence : Poids ouverts (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Avril 2024

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Qwen2.5-VL-72B-Instruct)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct)
- Par API : [API Alibaba](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio)
- L'essayer : [Qwen Chat](https://chat.qwen.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 94,7 % | 54,8 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| ARC (AI2 Reasoning Challenge) | Hors tâche | 94,5 % | 67,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 85,3 % | 57,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 85 % | 57,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| HellaSwag | Hors tâche | 84,8 % | 32,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MMLU | Hors tâche | 83,4 % | 52,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 77,8 % | 79,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 79,8 % | 43,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| BIG-Bench Hard (BBH) | Hors tâche | 79,8 % | 43,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TriviaQA | Hors tâche | 71,9 % | -2,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 71 % | 76,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 70,4 % | 72,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| PIQA | Hors tâche | 82,6 % | 19,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Video-MME | Vision | 73,5 % | 59,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| WinoGrande | Hors tâche | 82,3 % | 39,5 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| MATH Level 5 | Maths | 63,2 % | 53,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 62,8 % | 54,1 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GeoBench | Vision | 62 % | 56,8 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 46,1 % | 58,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| DTBench | Raisonnement | 62,9 % | 55,3 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 38 % | 74,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Arena, questions de code | Code | 1 355,1 Elo | 49,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 302,9 Elo | 46,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| METR Time Horizons (taux de réussite) | Agents | 35,8 % | 48,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, vision | Vision | 1 121,2 Elo | 50,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 320,1 Elo | 48,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 296,1 Elo | 48,1 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 254,2 Elo | 43,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SpatialViz-Bench | Vision | 33,3 % | 49,6 | archivé | https://arxiv.org/abs/2507.07610 |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 294,9 Elo | 46,2 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| GPQA Diamond | Sciences | 49,1 % | 52,1 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 29,1 % | 63,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| BALROG | Agents | 16,2 % | 40,9 | actif | https://balrogai.com/ |
| WeirdML (v2) | Code | 16 % | 46,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| LMCA | Raisonnement | 13,42 | 54,3 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| ForecastBench | Raisonnement | 57,5 % | 47,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 8,1 % | 45,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| TheAgentCompany | Agents | 5,7 % | 48,9 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OSWorld | Agents | 5 % | 45,6 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| OSWorld | Agents | 4,4 % | 44,3 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Qwen2.5-72B ?** Qwen2.5-72B obtient un score IA de 50,3, avec une marge de 46,1 à 54,5, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 187e sur 246 modèles, à partir de 23 mesures.

**Dans quelles tâches Qwen2.5-72B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (58,1) et raisonnement (54,4). Sa tâche la plus faible est maths (46,9).

**Qwen2.5-72B peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'un Mac de 96 Go (71 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 96 Go. Mémoire estimée : 50,2 Go.

**Combien coûte Qwen2.5-72B ?** 2,46 € par million de jetons en entrée et 7,37 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Qwen2.5-72B ?** Qwen2.5-72B est édité par Alibaba (Chine), et il est sorti le 19 septembre 2024. Ses poids sont ouverts.

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