GLM-5

• ·parametry: estymata Epoch AI (pewność: likely)
• ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
• ·energia: compute ÷ sprawność Huawei Ascend 910C (zmierzony sprzęt) × 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.

GLM-5 osiąga 0,023% potencjału mózgu — mózg ma ok. 4400× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (II 2026) GLM-5 wyprzedzały go 23 modele — na czele z:

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

1. #37Kimi k1.5Moonshot0,026%
2. #38GLM-5.1Z.ai (Zhipu AI)0,023%
3. #39GLM-5Z.ai (Zhipu AI)0,023%
4. #40GPT-5.5 ProOpenAI0,023%
5. #41GPT-5.5OpenAI0,023%

Od GLM-130B (VIII 2022) do GLM-5.1 (IV 2026) indeks linii urósł ×3,4. Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.

1. VIII 2022GLM-130B0,0067%
2. I 2024GLM-4 (0116)nie publikuje danych—
3. V 2024GLM-4 (0520)nie publikuje danych—
4. VI 2024GLM-4V-9Bszacunek0,0010%
5. VIII 2024GLM-4-Plusnie publikuje danych—
6. IV 2025GLM-4-32B-04140,0025%
7. IV 2025GLM-4-9B-0414szacunek0,0010%
8. IV 2025GLM-Z1-Rumination-32B-04140,0025%
9. VIII 2025GLM-4.1V-Thinkingszacunek0,0010%
10. VIII 2025GLM-4.5popularny lokalnieDostępny do uruchomienia lokalnie — Ollama / Hugging Face / LM Studio.0,014%
11. VIII 2025GLM-4.5-Air0,0058%
12. IX 2025GLM-4.6szacunekpopularny lokalnieDostępny do uruchomienia lokalnie — Ollama / Hugging Face / LM Studio.0,014%
13. XII 2025GLM-4.7szacunekpopularny lokalnieDostępny do uruchomienia lokalnie — Ollama / Hugging Face / LM Studio.0,014%
14. II 2026GLM-5szacunek0,023%
15. IV 2026GLM-5.10,023%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; GLM-5 wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).