Aller au contenu
EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle

Test historiqueFiche benchmark · Joshi et al. (université de Washington, 2017) · nlp.cs.washington.edu

TriviaQA

Des questions de culture générale écrites par des amateurs de quiz, à réponse courte.

ARCHIVÉ

À quoi il sert

TriviaQA est un test historique : il ne compte dans aucun score d'aujourd'hui. Il sert à situer les anciens modèles sur la même échelle que les nouveaux.

Comment c'est noté

Part de réponses exactement identiques à la réponse attendue.

Ce qu'il ne dit pas

Test de 2017, largement mémorisé par les modèles. Les résultats viennent d'articles aux réglages variés.

Comment lire le score

38 modèles mesurés · 115 mesures

En tête : Llama 2-70B, 87,6 %

Chaque trait est un modèle, placé à son meilleur score. Le test est devenu facile : d'après sa courbe d'étalonnage, un modèle de score IA 51 y obtient déjà environ 82 %. Le meilleur, Llama 2-70B, atteint 87,6 %. Le benchmark est archivé, faute de modèle récent mesuré.

Ce que ce benchmark attend à chaque niveau

Score IA 51niveau de GPT-4o (Nov 2024)
82 %
Score IA 76niveau de Claude Sonnet 4.5
86 %
Score IA 100niveau de Claude Opus 5.5
88 %

Valeurs lues sur la courbe d'étalonnage du benchmark, qui relie le score publié au score IA. La démarche

Son poids chez nous

0 %du score général. TriviaQA est un test historique : il n'entre dans aucun score d'aujourd'hui et sert à situer les anciens modèles sur l'échelle commune.

Le classement du benchmark

Scores relevés sur epoch.ai · édition du
RangModèleRéflexionScore publiéÉquivaut à?Source
1Llama 2-70BMeta AI · poids ouverts · 5 configurationsNon précisée87,6 %92,0
2Claude 2AnthropicNon précisée87,5 %91,2
3Claude 1.3AnthropicNon précisée86,7 %84,5
4PaLM 2-LGoogle DeepMindNon précisée86,1 %79,7
5LLaMA-65BMeta AI · poids ouverts · 8 configurationsNon précisée86 %78,9
6GPT-3.5 Turbo (Nov 2023)OpenAINon précisée85,8 %77,4
7GPT-4 (Jun 2023)OpenAINon précisée84,8 %69,9
8Llama 2-34BMeta AI · 4 configurationsNon précisée84,6 %68,4
9LLaMA-33BMeta AI · poids ouverts · 8 configurationsNon précisée83,8 %62,8
10DeepSeek-V3DeepSeek · poids ouvertsNon précisée82,9 %56,7
38 modèles mesurés, chacun à sa meilleure configuration. « Équivaut à » : le score IA que ce seul résultat donnerait au modèle.Voir les 38 →Replier le classement ↑
11Llama 3.1-405BMeta AI · poids ouvertsNon précisée82,7 %55,3
12Mixtral 8x7BMistral AI · poids ouvertsNon précisée82,2 %52,1
13PaLM 2-MGoogle DeepMindNon précisée81,7 %48,9
14PaLM (540B)Google Research · 3 configurationsNon précisée81,4 %47,0
15DeepSeek-V2 (MoE-236B, May 2024)DeepSeek · poids ouvertsNon précisée80 %38,6
16Falcon-40BTechnology Innovation Institute · poids ouverts · 4 configurationsNon précisée79,9 %38,0
17Llama 2-13BMeta AI · poids ouverts · 5 configurationsNon précisée79,6 %36,3
18Claude InstantAnthropic · 3 configurationsNon précisée78,9 %32,3
19LLaMA-13BMeta AI · poids ouverts · 8 configurationsNon précisée77,9 %26,7
20GLaMGoogle DeepMind · 3 configurationsNon précisée75,8 %15,6
21Mistral 7B v0.1Mistral AI · poids ouverts · 2 configurationsNon précisée75,2 %12,6
21PaLM 2-SGoogle DeepMindNon précisée75,2 %12,6
23phi-3-medium 14BMicrosoft · poids ouvertsNon précisée73,9 %6,1
24Llama 2-7BMeta AI · poids ouverts · 5 configurationsNon précisée73,7 %5,2
25MPT-30BMosaicML · poids ouverts · 4 configurationsNon précisée73,6 %4,7
26Gemma 7BGoogle DeepMind · poids ouverts · 2 configurationsNon précisée72,3 %-1,5
27Qwen2.5-72BAlibaba · poids ouvertsNon précisée71,9 %-3,4
28InstructGPT 175BOpenAI · 9 configurationsNon précisée71,2 %-6,6
29LLaMA-7BMeta AI · poids ouverts · 8 configurationsNon précisée71 %-7,5
30Llama 3-8BMeta AI · poids ouvertsNon précisée67,7 %-22,1
31ChinchillaDeepMind · 3 configurationsNon précisée64,6 %-35,1
31Falcon-7BTechnology Innovation Institute · poids ouverts · 4 configurationsNon précisée64,6 %-35,1
33phi-3-mini 3.8BMicrosoft · poids ouvertsNon précisée64 %-37,6
34MPT-7BMosaicML · poids ouverts · 4 configurationsNon précisée61,6 %-47,2
35phi-3-small 7.4BMicrosoft · poids ouvertsNon précisée58,1 %-60,9
36Gopher (280B)DeepMind · 5 configurationsNon précisée57,2 %-64,4
37Gemma 2BGoogle DeepMind · poids ouvertsNon précisée53,2 %-79,6
38Phi-2Microsoft · poids ouvertsNon précisée45,2 %-109,7

En bref

Que mesure TriviaQA ?
Des questions de culture générale écrites par des amateurs de quiz, à réponse courte. C'est un test historique, hors des scores d'aujourd'hui.
Comment TriviaQA est-il noté ?
Part de réponses exactement identiques à la réponse attendue. Le test est devenu facile : d'après sa courbe d'étalonnage, un modèle de score IA 51 y obtient déjà environ 82 %.
Qui est en tête sur TriviaQA ?
Llama 2-70B (Meta AI) est en tête de TriviaQA avec 87,6 %, dans l'édition du 9 novembre 2026. Suivent Claude 2 (87,5 %) et Claude 1.3 (86,7 %). 38 modèles y sont mesurés.
Quelles sont les limites de TriviaQA ?
Test de 2017, largement mémorisé par les modèles. Les résultats viennent d'articles aux réglages variés. Au 9 novembre 2026, le benchmark est archivé.
Combien pèse TriviaQA dans le score IA ?
TriviaQA compte pour 0 % du score général, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est un test historique : il n'entre dans aucun score d'aujourd'hui et sert à situer les anciens modèles sur l'échelle commune.
Qui maintient TriviaQA ?
Joshi et al. (université de Washington, 2017). Sa page de référence : nlp.cs.washington.edu/triviaqa.

Les autres tests historiques

Tous les benchmarks →Comment le score IA est calculé →