← Wszystkie modele

Profil modelu

Inflection-2

Inflection AI·USA·XI 2023·język
szacunek z compute
Indeks Świadomości
0,012%
widełki: 0,0043%–0,032%szacunek z compute
Informacja (pojemność)
1,2×10⁸ bitów
widełki: 4,6×10⁷–3,4×10⁸
Energia treningu
5,9 GWh
widełki: 3 GWh–11,8 GWhszacunek z computesprzęt: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Sprawność
0,2 bit/J
bitów wzorca z 1 dżula energii treningu

Jak policzono te liczby

szacunek z compute
  • ·parametry: wyprowadzone z compute treningu (Chinchilla: P=√(C/120))
  • ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
  • ·energia: compute ÷ sprawność NVIDIA H100 SXM5 80GB (zmierzony sprzęt) × MFU 0,40 × PUE 1,2
  • ·utrwalenie kodu: b.d. — parametry wyprowadzone z compute (wyliczenie u byłoby błędnym kołem)

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
1,2×10⁸
bity — relacje wewnątrz sieci
Kod
4,6×10¹²
bity — utrwalone wagi
Moc diagnostyczna
1020,8 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).

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
1,3×10⁻⁸ J
kod × kT·ln2 — mniej się nie da
Realny trening
5,9 GWh
energia zapłacona naprawdę
Dystans od ideału
21,2 rzędu wielkości
= 10^21,2 × minimum
granica Landauera (0)mózg
14,5
Inflection-2
21,2

Mózg jest o ~7 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

0,012%
10⁻⁷%
Mózg (100%)

Inflection-2 osiąga 0,012% potencjału mózgu — mózg ma ok. 8500× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (XI 2023) Inflection-2 wyprzedzało go 13 modeli — na czele z:

W dniu premiery
#14
Do ówczesnego lidera
×3,6
Modeli przed premierą
110

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

Pozycja w rankingu

#103 z 419
  1. #101Tencent Hy3 preview0,012%
  2. #102Ling-Plus ("Bailing")0,012%
  3. #103Inflection-20,012%
  4. #104DeepSeek V4 Flash 07310,012%
  5. #105DeepSeek-V4-Flash0,012%

Rodzina Inflection

2 wersje

Od Inflection-2 (XI 2023) do Inflection-2.5 (III 2024). Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.

  1. XI 2023Inflection-20,012%
  2. III 2024Inflection-2.50,011%

Kontekst czasu

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