Онлайн
Прогресс ИИ

Состояние прогресса искусственного интеллекта

Вычисления, модели, чипы, дата-центры и бенчмарки: полная траектория ИИ в цифрах, обновляемая постоянно.

Вычисления на обучение во времени

Каждая отслеживаемая модель с известным объёмом вычислений на обучение, с 1950 по 2026 год — 25 порядков величины в логарифмическом масштабе.

Показано моделей
1,399
Удвоение на переднем крае
5.4 мес.
Передовые
Другие модели
Largest training run
5×10²⁶ FLOP
Grok 4 · xAI
Tracked data-center power
11.86 GW
across 75 sites
Tracked data-center compute
12.5M H100e
H100 equivalents
Top capability index
161.7
GPT-5.6 Sol (max) · ECI
Наборы данных
Сквозные срезы
Как получены эти цифры

Almost nothing here is disclosed by the labs. Training compute is reconstructed from hardware counts and training time; data-center capacity is inferred from construction permits, satellite imagery and power contracts; chip supply is modelled from earnings and shipment data. So every estimate carries its uncertainty with it — a confidence tag on an attribution, a 5th-to-95th percentile band on a supply figure, a note on how a compute number was derived. Those qualifiers are kept on the page rather than rounded away.

The underlying research is Epoch AI's, published under a Creative Commons Attribution license. What is added here is structure: one durable URL per model, per data center, per cluster, per chip, per benchmark — server-rendered, cross-linked and citable, instead of locked inside an interactive explorer.

Читать полную методологию
SourceEpoch AI, 'AI Models'. Published online at epoch.ai. Retrieved 2026-07-29 from https://epoch.ai/data/ai-models. Licensed under CC BY 4.0.
Последняя синхронизация 2026-07-29