Profil modelu
Pixtral 12B
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
- ·utrwalenie kodu: b.d. — brak compute treningu
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
Pixtral 12B osiąga 0,0013% potencjału mózgu — mózg ma ok. 77 000× więcej. Pasek jest logarytmiczny, więc każdy równy odcinek to ok. 10× wzrost.
Moment w historii
W dniu publikacji (IX 2024) Pixtral 12B wyprzedzało go 127 modeli — na czele z:
Porównanie obejmuje 419 modeli ze zbioru — „#1” = najwyższy Indeks Świadomości wśród modeli opublikowanych przed premierą.
Pozycja w rankingu
#286 z 419- #284AyaCohere for AI,Brown University,Cohere,Carnegie Mellon University (CMU),Massachusetts Institute of Technology (MIT)0,0013%
- #285FinGPT-13BUniversity of California Los Angeles (UCLA),Columbia University,New York University (NYU)0,0013%
- #286Pixtral 12BMistral AI0,0013%
- #287Stable LM 2 12BStability AI0,0013%
- #288NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2NVIDIA0,0013%
Rodzina Pixtral
2 wersjeOd Pixtral 12B (IX 2024) do Pixtral Large (XI 2024) indeks linii urósł ×5,0. Punkty na wykresie są klikalne — każdy prowadzi do profilu wersji.
- IX 2024Pixtral 12B0,0013%
- XI 2024Pixtral Large0,0065%
Kontekst czasu
Każdy szary punkt to jeden z 419 modeli; Pixtral 12B wyróżniony kolorem. Oś pionowa jest logarytmiczna, a przerywana linia u góry to mózg (100%).