← Wszystkie modele

Profil modelu

DeepSeek-V3.2-Exp

DeepSeek·Chiny·IX 2025·język
dane opublikowaneMoEsprzęt z epoki
Indeks Świadomości
0,021%
widełki: 0,0028%–0,048%
Informacja (pojemność)
2,2×10⁸ bitów
widełki: 3×10⁷–5,1×10⁸
Energia treningu
1,9 GWh
widełki: 968 MWh–3,9 GWhsprzęt: typowy dla ery 2025
Sprawność
1,5 bit/J
bitów wzorca z 1 dżula energii treningu

Jak policzono te liczby

dane opublikowane
  • ·parametry: dane opublikowane (Epoch AI, pewność: confident)
  • ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
  • ·MoE: indeks z parametrów TOTAL (pojemność, spójnie z mózgiem); dolna granica widełek z AKTYWNYCH (37B czynnego korelatora)
  • ·energia: compute ÷ sprawność era 2025 (czip typowy dla ery) × MFU 0,40 × PUE 1,2
  • ·utrwalenie kodu: 1,40× kotwicy Chinchilli (u=D/(20·P_tot), tokeny z compute; widełki ×÷7,1) — oś diagnostyczna v0 [nasze]

Bramka Mazurowska — pełna moc diagnostyczna (informacja × kod)

metoda z nagrania [Cybernetyka #2]

Dominik: „informacja razy kod" daje wyobrażenie o mocy diagnostycznej. Obie liczby liczymy z budowy modelu — zero testów.

Informacja
2,2×10⁸
bity — relacje wewnątrz sieci
Kod
1,1×10¹³
bity — utrwalone wagi
Moc diagnostyczna
1021,4 bit²
pole = informacja × kod

Uczciwie: to nadal miara ilości (jak duży korelator), nie jakości — większy model ma większą moc. Cybernetyczna miara jakości czeka na fazę 2. „Kod = parametry×16 bitów" to nasze założenie techniczne, a prezentacja iloczynu jako POLA w bit² — nasza operacjonalizacja (Dominik mówi o iloczynie „informacja razy kod", nie o polu).

Utrwalenie kodu — diagnostyka

oś ilościowa · v0 [nasze] · niekanoniczna

Ile przepływów utrwalających przeszło przez drogi korelatora podczas nauki. Poniżej 0,3× — drogi słabo wydeptane, kod niejednoznaczny.

Pasmo
pasmo kotwicy
kategoria, nie wyścig
Utrwalenie
1,4×
widełki 0,2×10× · 1× = kotwica Chinchilli
Skala nasycona
58%
50% = kotwica · U% = u/(u+1)

Uczciwie: to oś ilościowa — wykrywacz kodu nieutrwalonego (kara za niedotrenowanie), nie ranking jakości. Obejmuje 1 z 3 czynników rejestracji Mazura (częstość; bez siły i świeżości bodźca, bez derejestracji) i nie widzi jakości danych treningowych. Nie wchodzi do Indeksu. Status: v0 [nasze] — czeka na walidację Dominika (pytanie D9).

Fizyczna kotwica — granica Landauera

termodynamika · nie benchmark

Fizyka wyznacza absolutne minimum energii na zapis jednego bitu: kT·ln2 ≈ 2,9×10⁻²¹ J. To obiektywny punkt odniesienia — mierzymy, ile rzędów wielkości ponad tym minimum model zapłacił za utrwalenie swoich wag.

Fizyczne minimum
3,1×10⁻⁸ J
kod × kT·ln2 — mniej się nie da
Realny trening
1,9 GWh
energia zapłacona naprawdę
Dystans od ideału
20,4 rzędu wielkości
= 10^20,4 × minimum
granica Landauera (0)mózg
14,5
model
20,4

Mózg jest o ~6 rzędów wielkości bliżej fizycznego ideału — termodynamiczny mistrz.

Uczciwie: to miara sprawności (te same dane co bity/dżul, w jednostkach fizyki) — nadal strona ilościowa. Miara jakości wymaga jeszcze licznika-kodu (wierności) — faza 2.

Ile drogi do mózgu?i

0,021%
10⁻⁷%
Mózg (100%)

DeepSeek-V3.2-Exp osiąga 0,021% potencjału mózgu — mózg ma ok. 4700× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (IX 2025) DeepSeek-V3.2-Exp wyprzedzało go 19 modeli — na czele z:

W dniu premiery
#20
Do ówczesnego lidera
×2,8
Modeli przed premierą
341

Porównanie obejmuje 419 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.

Architektura MoE

Parametry łącznie
671 mld
z nich liczymy indeks i moc diagnostyczną
Aktywne na zapytanie
37 mld
tyle realnie pracuje przy jednej odpowiedzi

Część aktywna to 5,5% wszystkich parametrów.

Talent (specjalizacja)18×koncentracja wag w ekspertach (total ÷ aktywne)

Pozycja w rankingu

#52 z 419
  1. #50DeepSeekMath-V20,021%
  2. #51DeepSeek-V3.20,021%
  3. #52DeepSeek-V3.2-Exp0,021%
  4. #53DeepSeek-V3.10,021%
  5. #54DeepSeek-R1 (May 2025)0,021%

Rodzina DeepSeek

15 wersji

Od DeepSeek Coder 33B (I 2024) do DeepSeek V4 Flash 0731 (VII 2026) indeks linii urósł ×4,5. Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.

  1. I 2024DeepSeek Coder 33B0,0026%
  2. I 2024DeepSeek LLM 67B0,0042%
  3. V 2024DeepSeek-V2 (MoE-236B)0,010%
  4. VI 2024DeepSeek-Coder-V2 236B0,010%
  5. IX 2024DeepSeek-V2.50,010%
  6. III 2025DeepSeek-V3 (Mar 2025)0,021%
  7. V 2025DeepSeek-R1 (May 2025)0,021%
  8. VIII 2025DeepSeek-V3.10,021%
  9. IX 2025DeepSeek-V3.1-Terminus0,021%
  10. IX 2025DeepSeek-V3.2-Exp0,021%
  11. XI 2025DeepSeekMath-V20,021%
  12. XII 2025DeepSeek-V3.20,021%
  13. IV 2026DeepSeek-V4-Flash0,012%
  14. IV 2026DeepSeek-V4-Pro0,039%
  15. VII 2026DeepSeek V4 Flash 07310,012%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; DeepSeek-V3.2-Exp wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).