← Wszystkie modele

Profil modelu

MoE-Multi

Jagiellonian University,Google Brain·Polska·I 2017·język
sprzęt z epoki
Indeks Świadomości
0,0010%
widełki: 0,0004%–0,0023%
Moc diagnostyczna
1,1×10⁷ bitów
widełki: 4,7×10⁶–2,4×10⁷
Energia treningu
0 MWh
widełki: 0 MWh–0 MWhsprzęt: NVIDIA Tesla K40t
Sprawność
180 bit/J
bitów wzorca z 1 dżula energii treningu

Ile drogi do mózgu?i

0,0010%
10⁻⁷%
Mózg (100%)

MoE-Multi osiąga 0,0010% potencjału mózgu — mózg ma ok. 99 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (I 2017) MoE-Multi ustępował tylko jednemu modelowi:

SNM-skip
XII 2014
0,0040%
W dniu premiery
#2
Do ówczesnego lidera
×4,0
Modeli przed premierą
24

Porównanie obejmuje 170 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.

Pozycja w rankingu

#114 z 170
  1. #112ERNIE 3.00,0011%
  2. #113Qwen-VL0,0011%
  3. #114MoE-Multi0,0010%
  4. #115ContextNet + Noisy Student0,0010%
  5. #116Qwen3 Embedding0,0010%

Kontekst czasu

Każdy szary punkt to jeden z 170 modeli; MoE-Multi wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).