Profil modelu

Hunyuan-Large

Tencent·Chiny·XI 2024·język

dane opublikowaneMoEsprzęt z epoki

Indeks Świadomości

0,014%

widełki: 0,0035%–0,033%

Informacja (pojemność)

1,5×10⁸ bitów

widełki: 3,8×10⁷–3,5×10⁸

Energia treningu

2,1 GWh

widełki: 1 GWh–4,1 GWhsprzęt: typowy dla ery 2024

Sprawność

0,8 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 (52B czynnego korelatora)
·energia: compute ÷ sprawność era 2024 (czip typowy dla ery) × MFU 0,40 × PUE 1,2
·utrwalenie kodu: 1,44× 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 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.

Informacja

1,5×10⁸

bity — relacje wewnątrz sieci

Kod

6,2×10¹²

bity — utrwalone wagi

Moc diagnostyczna

10^21,0 bit²

pole = informacja × kod

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).

Utrwalenie kodu — diagnostyka

oś ilościowa · v0 [nasze] · niekanoniczna

Ile przepływów utrwalających[Mazur] „Narastanie przewodności korelacyjnej będzie określane jako rejestracja informacji" — częste przepływy utrwalają rejestraty, najsłabsze zanikają. [D, 12:16] „tworząc nowe rejestraty… albo poprawiając te, które mamy". Mapowanie „token treningu = przepływ mocy korelacyjnej" to nasza analogia funkcjonalna [nasze]. przeszło przez drogi korelatora podczas nauki. Poniżej 0,3× — drogi słabo wydeptane, kod niejednoznaczny[Kossecki, Metacybernetyka] kod niejednoznaczny (ciągi kodów nieoddzielne) prowadzi do pseudoinformowania i dezinformowania — po ludzku: system skłonny zmyślać..

Pasmo

pasmo kotwicy

kategoria, nie wyścig

Utrwalenie

1,4×

widełki 0,2×–10× · 1× = kotwica Chinchilli

Skala nasycona

59%

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 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.

Fizyczne minimum

1,8×10⁻⁸ J

kod × kT·ln2 — mniej się nie da

Realny trening

2,1 GWh

energia zapłacona naprawdę

Dystans od ideału

20,6 rzędu wielkości

= 10^20,6 × minimum

granica Landauera (0)mózg
14,5Hunyuan-Large
20,6

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.

0,014%

10⁻⁷%

Mózg (100%)

Hunyuan-Large osiąga 0,014% potencjału mózgu — mózg ma ok. 6900× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (XI 2024) Hunyuan-Large wyprzedzały go 23 modele — na czele z:

W dniu premiery

#24

Do ówczesnego lidera

×2,9

Modeli przed premierą

239

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

Architektura MoEMixture of Experts — zamiast całej sieci na każde zapytanie pracuje tylko wybrana grupa „ekspertów”. Oszczędza energię przy odpowiadaniu.

Parametry łącznie

389 mld

z nich liczymy indeks i moc diagnostyczną

Aktywne na zapytanie

52 mld

tyle realnie pracuje przy jednej odpowiedzi

Część aktywna to 13,4% wszystkich parametrów.

Talent (specjalizacja)7,5×koncentracja wag w ekspertach (total ÷ aktywne)

Pozycja w rankingu

#89 z 419

#87Arcee Trinity LargePrime Intellect,Arcee AI0,015%
#88Qwen3.5 397B-A17BAlibaba0,015%
#89Hunyuan-LargeTencent0,014%
#90GLM-4.7Z.ai (Zhipu AI)0,014%
#91GLM-4.6Z.ai (Zhipu AI),Tsinghua University0,014%

Rodzina Hunyuan

2 wersje + 2 niemierzalne

Od Hunyuan-Large (XI 2024) do Hunyuan-TurboS (III 2025) indeks linii urósł ×1,3. Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.

IX 2024Hunyuan Turbonie publikuje danych—
XI 2024Hunyuan-Large0,014%
III 2025Hunyuan T1nie publikuje danych—
III 2025Hunyuan-TurboS0,019%

Kontekst czasu

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