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EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle
Fiche modèle · édition du

Gemma 2B

Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 21 février 2024

  • Poids ouverts
  • Carte graphique 8 Go
0,0de 0,0 à 16,8Rang 256 · 50 %?
Empreinte?
RaisonnementCode0,0AgentsUsage0,0Maths0,0SciencesFrançais0,0VisionÉcriture0,0Web

Son bilan?

  • Au classement général, 256e sur 257, à égalité avec Llama 3.2 1B.
  • Pas encore classé en code et maths : trop peu de mesures.
  • Pas encore mesuré en raisonnement, tâches d'agent, sciences, compréhension d'images et création web.
L'application de l'éditeurGemini Ce modèle n'y est peut-être plus proposé. (nouvel onglet)

Score général?

0,0de 0,0 à 16,8

Rang256Groupe 14, ex æquoCouverture50 %9 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Les dix tâches?

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version complète, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,8 Go.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits1,7 GoAllégée, 8 bits3,0 GoComplète, 16 bits5,8 GoLe pointillé marque 6 Go, la mémoire utile d'une carte graphique de 8 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.
Vitesse de générationEstimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix
Non communiqué
Fenêtre de contexte
Non communiqué
Entrées
Non communiqué
Réflexion
Non communiqué
Paramètres
2,5 milliards
Licence
Poids ouvertspoids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Non communiquée
Hébergement en Europe
Non communiqué
Connaissances jusqu'à
Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Toutes les mesures

23 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
EuroEval, Allociné (sentiment)89,2 %17,0InconnueSATURÉeuroeval.com
EuroEval, Allociné (sentiment)80,8 %-15,3InconnueSATURÉeuroeval.com
HellaSwag71,4 %-25,3InconnueARCHIVÉepoch.ai
EuroEval, FQuAD (compréhension)57,9 %8,3InconnueACTIFeuroeval.com
PIQA77,3 %-33,9InconnueARCHIVÉepoch.ai
TriviaQA53,2 %-79,6InconnueARCHIVÉepoch.ai
EuroEval, FQuAD (compréhension)43,2 %-63,6InconnueACTIFeuroeval.com
BoolQ69,4 %-44,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
EuroEval, ELTeC (noms propres)33,9 %-40,8InconnueACTIFeuroeval.com
WinoGrande65,4 %-33,6InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU42,3 %-28,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
ARC (AI2 Reasoning Challenge)42,1 %-31,4InconnueARCHIVÉepoch.ai
Voir les 11 autres mesures
EuroEval, ELTeC (noms propres)19,5 %-99,4InconnueACTIFeuroeval.com
GSM8K17,7 %-31,0InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, écriture créative1 079,1 Elo3,4InconnueACTIFarena.ai
Arena, texte1 093,9 Elo-3,0InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 135,7 Elo0,2InconnueACTIFarena.ai
BIG-Bench Hard (BBH)35,2 %-28,0InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, questions de maths1 074,0 Elo1,2InconnueACTIFarena.ai
EuroEval, HellaSwag (bon sens)3 %-75,9InconnueACTIFeuroeval.com
EuroEval, HellaSwag (bon sens)2,5 %-82,2InconnueACTIFeuroeval.com
EuroEval, ScaLA (grammaire)0,8 %-187,2InconnueACTIFeuroeval.com
EuroEval, ScaLA (grammaire)-0,8 %-187,2InconnueACTIFeuroeval.com

En bref

Quel est le score de Gemma 2B ?
Gemma 2B obtient un score IA de 0,0, avec une marge de 0,0 à 16,8, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 256e sur 257 modèles, à partir de 9 mesures.?
Dans quelles tâches Gemma 2B 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).
Gemma 2B peut-il tourner en local ?
Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version complète, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,8 Go.
Qui édite Gemma 2B ?
Gemma 2B est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 21 février 2024. Ses poids sont ouverts.

Ses voisins?