Profil modelu
INTELLECT-MATH
Jak policzono te liczby
dane opublikowane- ·parametry: dane opublikowane (Epoch AI, pewność: confident)
- ·jednostki korelatora: estymata z parametrów (d∝P^⅓, proporcje dense transformera)
- ·energia: brak compute treningu → nieliczona
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.
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).
Ile drogi do mózgu?i
INTELLECT-MATH osiąga 0,0009% potencjału mózgu — mózg ma ok. 120 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.
Moment w historii
W dniu publikacji (I 2025) INTELLECT-MATH wyprzedzało go 178 modeli — na czele z:
Porównanie obejmuje 419 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.
Pozycja w rankingu
#332 z 419- #330Evo 2 7BArc Institute,Stanford University,NVIDIA,Liquid,University of California (UC) Berkeley,Goodfire,Columbia University,University of California San Francisco0,0009%
- #331Qwen2.5-VL-7BAlibaba0,0009%
- #332INTELLECT-MATHPrime Intellect0,0009%
- #333Falcon3-7BTechnology Innovation Institute0,0009%
- #334OLMo 2 Furious 7BAllen Institute for AI,University of Washington,New York University (NYU)0,0009%
Kontekst czasu
Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; INTELLECT-MATH wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).