DeepSeek-V4-Pro

• ·parametry: estymata Epoch AI (pewność: likely)
• ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
• ·energia: compute ÷ sprawność era 2026 (czip typowy dla ery) × MFU 0,40 × PUE 1,2
• ·utrwalenie kodu: b.d. — architektura MoE bez ujawnionych parametrów aktywnych

Dominik: „informacja razy kod" daje wyobrażenie o mocy diagnostycznejIloczyn dwóch rodzajów bitów — u nas zobrazowany jako pole bramki Mazurowskiej. Liczone wyłącznie ze struktury modelu (parametry, architektura), nie z benchmarków.. Obie liczby liczymy z budowy modelu — zero testów.

Uczciwie: to nadal miara ilości (jak duży korelator), nie jakości — większy model ma większą moc. Cybernetyczna miara jakościPodział informacja/kod × energia/materia (Einstein). Sam Dominik ją odracza w nagraniu („nie pakujmy jeszcze Einsteina"). Oś jakości = faza 2. 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).

Fizyka wyznacza absolutne minimum energii na zapis jednego bitu: kT·ln2 ≈ 2,9×10⁻²¹ JGranica Landauera (1961) — twarde prawo termodynamiki: skasowanie lub zapis 1 bitu informacji kosztuje co najmniej kT·ln2 energii (T = temperatura otoczenia). Żaden komputer nigdy nie zejdzie niżej.. To obiektywny punkt odniesienia — mierzymy, ile rzędów wielkości ponad tym minimum model zapłacił za utrwalenie swoich wag.

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 jakościIloraz: wierność kodu (licznik, za Mazurem) na nakład energia×materia (mianownik — rozdział „dżula", tu Dominik odsyła do Einsteina i sam ten wątek odracza). Oś jakości czeka na fazę 2. wymaga jeszcze licznika-kodu (wierności) — faza 2.

Ile drogi do mózgu?iSkala jest logarytmiczna: każdy równy odcinek paska oznacza ok. 10-krotny wzrost indeksu. Lewy kraniec to 10⁻⁷% (poniżej najsłabszego zmierzonego modelu), prawy — pełny parytet z mózgiem.

DeepSeek-V4-Pro osiąga 0,039% potencjału mózgu — mózg ma ok. 2600× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (IV 2026) DeepSeek-V4-Pro wyprzedzało go 8 modeli — na czele z:

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

1. #8GPT-4.5OpenAI0,042%
2. #9Wu Dao 2.0Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI0,041%
3. #10DeepSeek-V4-ProDeepSeek0,039%
4. #11SwitchGoogle0,038%
5. #12Gemini 3.1 ProGoogle DeepMind0,033%

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 33Bszacunek0,0026%
2. I 2024DeepSeek LLM 67B0,0042%
3. V 2024DeepSeek-V2 (MoE-236B)0,010%
4. VI 2024DeepSeek-Coder-V2 236Bpopularny lokalnieDostępny do uruchomienia lokalnie — Ollama / Hugging Face / LM Studio.0,010%
5. IX 2024DeepSeek-V2.5popularny lokalnieDostępny do uruchomienia lokalnie — Ollama / Hugging Face / LM Studio.0,010%
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-Terminusszacunek0,021%
10. IX 2025DeepSeek-V3.2-Exp0,021%
11. XI 2025DeepSeekMath-V20,021%
12. XII 2025DeepSeek-V3.20,021%
13. IV 2026DeepSeek-V4-Flashszacunek0,012%
14. IV 2026DeepSeek-V4-Proszacunek0,039%
15. VII 2026DeepSeek V4 Flash 0731szacunek0,012%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; DeepSeek-V4-Pro wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).