Le Crible

Fiche modèle

Qwen2.5-Coder (7B)

Alibaba · poids ouverts · sorti le 18/09/2024

Date de sortie, éditeur et accès : Epoch AI, CC BY 4.0. Fiche régénérée le 07/10/2026.

ECI

113,1

220e sur 274

Prix

0,015 $

par million de jetons, Nebius

Taille

7,6 Md

paramètres

Scores

Rang parmi les 274 modèles de l’indice ECI évalués par la même source. Un nom de benchmark mène à son explication.

BenchmarkScoreRangRéglageSource
Indice de capacités ECI (Epoch AI)Capacités générales113,1102,6–119,9220 / 274Epoch AI, CC BY 4.0, non daté par la source, vu publié le 07/10/2026
LMArena texte, contrôle du styleabsent du classement LMArena, ou nom non rapproché par la table de correspondance
GPQA Diamond (Epoch AI)non évalué par Epoch AI
FrontierMath, niveaux 1 à 3 (Epoch AI)non évalué par Epoch AI
OTIS Mock AIME 2024-2025 (Epoch AI)non évalué par Epoch AI
SimpleQA Verified (Epoch AI)non évalué par Epoch AI
SWE-bench Verified (Epoch AI)non évalué par Epoch AI

Sources : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking », epoch.ai/benchmarks (CC BY 4.0). Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.

Prix par fournisseur d’API

Prix par fournisseur d’API
FournisseurEntrée $/MSortie $/MMélangéClé LiteLLM
Nebius0,010 $0,030 $0,015 $nebius/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B
Nscale0,010 $0,030 $0,015 $nscale/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct

$ par million de jetons, tarif catalogue sans remise, sans cache ni traitement par lots. 2 offres rapprochées. Écart entre le moins cher (Nebius, 0,015 $) et le plus cher : × 1,0. Relevé du 07/10/2026 ; vérifier chez le fournisseur avant de choisir. Sources : Prix : LiteLLM (BerriAI), licence MIT, © 2023 Berri AI. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.

L’héberger soi-même

Accès aux poids
poids libres (usage sans restriction) (Epoch AI, CC BY 4.0)
Licence
Apache 2.0 (carte du dépôt, déclaration de l’éditeur lue le 01/10/2026 ; lire la licence avant tout usage commercial)
Taille
7,6 Md de paramètres (Epoch AI, CC BY 4.0 ; note : « Number of Parameters: 7.61B »)
Poids
huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B (dépôt rapproché par la table de correspondance, existence vérifiée auprès de Hugging Face le 01/10/2026)

Mémoire nécessaire

Format des poidsPoids seulsOrdre de grandeur du matériel
BF16 (pleine précision usuelle)15 Goune carte graphique grand public de 24 Go
FP8 / 8 bits7,6 Goun ordinateur avec 16 Go de mémoire, ou une carte graphique de 16 Go
4 bits (GGUF Q4_K_M, environ 4,8 bits par paramètre)4,6 Goun ordinateur avec 16 Go de mémoire, ou une carte graphique de 16 Go

Calcul du Crible : 7,6 Md de paramètres × 2 octets (BF16), × 1 (FP8), × 0,6 environ (4 bits). Ajouter le cache de contexte, qui grandit avec la longueur des conversations et le nombre d’utilisateurs.

Outils

Commandes d’après la documentation de chaque outil (liens ci-dessus). Les tailles, l’accès et les liens viennent des sources citées ; de Hugging Face, Le Crible ne reprend que l’adresse du dépôt et l’identifiant de licence déclaré sur sa carte. Sources : Epoch AI, « Data on AI models », epoch.ai/data/ai-models (CC BY 4.0) ; LMArena, leaderboard-dataset (Hugging Face), CC BY 4.0. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.

Évolution

Pas encore deux classements LMArena relevés pour ce modèle.

Aucun changement de prix relevé depuis le début de nos relevés quotidiens.

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