← Wszystkie modele

Profil modelu

MolmoAct 2

Allen Institute for AI,University of Washington,National University of Singapore,University of Pennsylvania,Johns Hopkins University,Amazon,Cortex AI·USA·IV 2026·widzenie · język · robotyka
szacunek
Indeks Świadomości
0,0007%
widełki: 0,0003%–0,0016%szacunek
Informacja (pojemność)
7,8×10⁶ bitów
widełki: 3,4×10⁶–1,7×10⁷
Energia treningu
6 MWh
widełki: 3 MWh–13 MWhszacuneksprzęt: NVIDIA H100 SXM5 80GB
Sprawność
3,8 bit/J
bitów wzorca z 1 dżula energii treningu

Jak policzono te liczby

szacunek
  • ·parametry: estymata Epoch AI (pewność: likely)
  • ·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: 3,05× 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 diagnostycznej. Obie liczby liczymy z budowy modelu — zero testów.

Informacja
7,8×10⁶
bity — relacje wewnątrz sieci
Kod
8,8×10¹⁰
bity — utrwalone wagi
Moc diagnostyczna
1017,8 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).

Utrwalenie kodu — diagnostyka

oś ilościowa · v0 [nasze] · niekanoniczna

Ile przepływów utrwalających przeszło przez drogi korelatora podczas nauki. Poniżej 0,3× — drogi słabo wydeptane, kod niejednoznaczny.

Pasmo
silnie dotrenowany
kategoria, nie wyścig
Utrwalenie
widełki 0,4×22× · 1× = kotwica Chinchilli
Skala nasycona
75%
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 J. To obiektywny punkt odniesienia — mierzymy, ile rzędów wielkości ponad tym minimum model zapłacił za utrwalenie swoich wag.

Fizyczne minimum
2,5×10⁻¹⁰ J
kod × kT·ln2 — mniej się nie da
Realny trening
6 MWh
energia zapłacona naprawdę
Dystans od ideału
20,0 rzędu wielkości
= 10^20,0 × minimum
granica Landauera (0)mózg
14,5
MolmoAct 2
20,0

Mózg jest o ~5 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

0,0007%
10⁻⁷%
Mózg (100%)

MolmoAct 2 osiąga 0,0007% potencjału mózgu — mózg ma ok. 140 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.

Moment w historii

W dniu publikacji (IV 2026) MolmoAct 2 wyprzedzało go 330 modeli — na czele z:

W dniu premiery
#331
Do ówczesnego lidera
×82,3
Modeli przed premierą
395

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

Pozycja w rankingu

#354 z 419
  1. #352Multi-Token Prediction 7B0,0008%
  2. #353InstructGPT 6B0,0008%
  3. #354MolmoAct 20,0007%
  4. #355Qwen3-4B0,0006%
  5. #356AlphaGo Lee0,0006%

Kontekst czasu

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