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Fiche modèle · édition du

Llama 2-⁠7B

Meta AI · États-Unis · sorti le Meta AI · États-Unis · 18 juillet 2023

  • Poids ouverts
  • Carte graphique 8 Go
0,3de 0,0 à 18,5Rang 255 · 60 %?
Empreinte?
RaisonnementCode0,0AgentsUsage0,3Maths0,9Sciences3,0Français0,0VisionÉcriture0,6Web

Son bilan?

  • Au classement général, 255e sur 257, ex æquo avec 15 autres modèles dont les marges d'erreur se recouvrent.
  • Pas encore classé en code, maths et sciences : trop peu de mesures.
  • Pas encore mesuré en raisonnement, tâches d'agent, compréhension d'images et création web.

Score général?

0,3de 0,0 à 18,5

Rang255Groupe 13, ex æquoCouverture60 %10 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

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 : 4,7 Go.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits4,7 GoAllégée, 8 bits8,1 GoComplète, 16 bits15,5 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
6,7 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

59 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
TriviaQA73,7 %5,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
LAMBADA73,3 %-7,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
LAMBADA73,3 %-7,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
TriviaQA72,1 %-2,4InconnueARCHIVÉepoch.ai
TriviaQA72,1 %-2,4InconnueARCHIVÉepoch.ai
HellaSwag77,2 %-2,7InconnueARCHIVÉepoch.ai
TriviaQA68,9 %-16,9InconnueARCHIVÉepoch.ai
TriviaQA65,8 %-30,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
PIQA78,8 %-19,5InconnueARCHIVÉepoch.ai
PIQA78,8 %-19,5InconnueARCHIVÉepoch.ai
Voir les 47 autres mesures
PIQA78,8 %-19,5InconnueARCHIVÉepoch.ai
PIQA78,8 %-19,5InconnueARCHIVÉepoch.ai
PIQA78,1 %-26,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
PIQA77,9 %-28,1InconnueARCHIVÉepoch.ai
BoolQ77,9 %-13,0InconnueARCHIVÉepoch.ai
BoolQ77,4 %-14,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
BoolQ77,4 %-14,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
BoolQ77,4 %-14,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
BoolQ77,4 %-14,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
BoolQ76,2 %-19,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
OpenBookQA58,6 %-6,1InconnueARCHIVÉepoch.ai
HellaSwag57,1 %-75,9InconnueARCHIVÉepoch.ai
WinoGrande69,2 %-16,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
WinoGrande69,2 %-16,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
WinoGrande69,1 %-16,6InconnueARCHIVÉepoch.ai
ARC (AI2 Reasoning Challenge)45,9 %-24,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
ARC (AI2 Reasoning Challenge)45,9 %-24,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
ARC (AI2 Reasoning Challenge)45,9 %-24,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
ARC (AI2 Reasoning Challenge)45,9 %-24,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU45,8 %-20,1InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU45,7 %-20,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU45,3 %-21,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU45,3 %-21,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU45,3 %-21,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
MMLU44,4 %-23,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
ARC (AI2 Reasoning Challenge)43,4 %-28,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
ARC (AI2 Reasoning Challenge)43,2 %-29,2InconnueARCHIVÉepoch.ai
ScienceQA43,1 %-22,5InconnueARCHIVÉepoch.ai
BIG-Bench Hard (BBH)39,2 %-18,3InconnueARCHIVÉepoch.ai
GSM8K16,7 %-32,5InconnueARCHIVÉepoch.ai
GSM8K16,7 %-32,5InconnueARCHIVÉepoch.ai
EuroEval, ScaLA (grammaire)16,3 %-23,9InconnueACTIFeuroeval.com
GSM8K16,2 %-33,3InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, questions d'experts1 134,7 Elo14,4InconnueACTIFarena.ai
GSM8K16 %-33,6InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, texte1 108,0 Elo0,4InconnueACTIFarena.ai
Arena, écriture créative1 072,0 Elo1,7InconnueACTIFarena.ai
GSM8K14,6 %-35,9InconnueARCHIVÉepoch.ai
GSM8K14,6 %-35,9InconnueARCHIVÉepoch.ai
GSM8K14,6 %-35,9InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, questions de maths1 086,6 Elo3,8InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 103,3 Elo-7,2InconnueACTIFarena.ai
BIG-Bench Hard (BBH)32,6 %-36,4InconnueARCHIVÉepoch.ai
BIG-Bench Hard (BBH)32,6 %-36,4InconnueARCHIVÉepoch.ai
Arena, questions en français1 034,2 Elo-15,9InconnueACTIFarena.ai
OpenBookQA31,4 %-72,0InconnueARCHIVÉepoch.ai

En bref

Quel est le score de Llama 2-7B ?
Llama 2-7B obtient un score IA de 0,3, avec une marge de 0,0 à 18,5, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 255e sur 257 modèles, à partir de 10 mesures.?
Dans quelles tâches Llama 2-7B est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont sciences (3,0) et maths (0,9). Sa tâche la plus faible est français (0,0).
Llama 2-7B 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 : 4,7 Go.
Qui édite Llama 2-7B ?
Llama 2-7B est édité par Meta AI (États-Unis), et il est sorti le 18 juillet 2023. Ses poids sont ouverts.

Ses voisins?