geracao int64 0 280 | timestamp stringdate 2026-06-13 05:25:26 2026-06-24 04:20:04 | modo stringclasses 2
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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212 | 2026-06-17T11:52:23.034170 | enxame | Enxame-5 (QI_max=1081) | 943.4 | 1,080.7 | 63.3 | 40 | {
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213 | 2026-06-17T21:37:48.695839 | enxame | Enxame-5 (QI_max=1081) | 943.4 | 1,080.7 | 0 | 0 | {
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"ac... | {
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5
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215 | 2026-06-22T18:54:48.915825 | enxame | Enxame-5 (QI_max=156) | 150.5 | 155.8 | 93.3 | 30 | {
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"a... | {
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5
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216 | 2026-06-22T22:54:01.925300 | enxame | Enxame-5 (QI_max=156) | 150.5 | 155.8 | 81.7 | 20 | {
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"hellaswag": {
... | {
"n_cerebros": 5,
"n_grupos": 1,
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5
],
"n_camadas": 3,
"n_modelos": 5,
"cerebros": [
{
"nome": "POST010--QWN15",
"camada": "Parietal Lobe",
"modelo": "qwen2.5:1.5b",
"qi": 155.8
},
{
"nome": "POST007-LM32-3",
"camada": "Frontal Lobe",
... | {
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"catastrofes": 12,
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217 | 2026-06-23T12:12:52.214041 | enxame | Enxame-5 (QI_max=1051) | 928.3 | 1,050.7 | 80 | 53.3 | {
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"arc_challenge": {
"accuracy": 90,
"accuracy_top1": 30,
"swarm_gain": 60,
"acertos": 9,
"acertos_top1": 3,
"total": 10
},
"hellaswag": {
"a... | {
"n_cerebros": 5,
"n_grupos": 1,
"por_grupo": [
5
],
"n_camadas": 5,
"n_modelos": 5,
"cerebros": [
{
"nome": "C07-SC2-3",
"camada": "Frontal Lobe",
"modelo": "starcoder2:3b",
"qi": 1050.7
},
{
"nome": "C06-QWC7B",
"camada": "Limbic Lobe",
"modelo"... | {
"genes_ativos": 150,
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"diversidade_camadas": 5
} | 3,127.1 |
260 | 2026-06-24T00:06:33.672493 | enxame | Enxame-5 (QI_max=506) | 200 | 506.3 | 76.7 | 6.7 | {
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"accuracy": 80,
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},
"arc_challenge": {
"accuracy": 100,
"accuracy_top1": 100,
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"acertos_top1": 10,
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},
"hellaswag": {
... | {
"n_cerebros": 5,
"n_grupos": 1,
"por_grupo": [
5
],
"n_camadas": 3,
"n_modelos": 5,
"cerebros": [
{
"nome": "C08-PHI35",
"camada": "Temporal Lobe",
"modelo": "phi3.5:latest",
"qi": 506.3
},
{
"nome": "C06-GRN1",
"camada": "Temporal Lobe",
"modelo... | {
"genes_ativos": 150,
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} | 4,246 |
270 | 2026-06-24T01:57:14.089598 | enxame | Enxame-5 (QI_max=945) | 304.3 | 945.1 | 63.3 | 3.3 | {
"arc_easy": {
"accuracy": 70,
"accuracy_top1": 70,
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},
"arc_challenge": {
"accuracy": 90,
"accuracy_top1": 90,
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"acertos": 9,
"acertos_top1": 9,
"total": 10
},
"hellaswag": {
"acc... | {
"n_cerebros": 5,
"n_grupos": 1,
"por_grupo": [
5
],
"n_camadas": 3,
"n_modelos": 5,
"cerebros": [
{
"nome": "C08-DLPH",
"camada": "Temporal Lobe",
"modelo": "dolphin-phi:latest",
"qi": 945.1
},
{
"nome": "C07-ORC3",
"camada": "Frontal Lobe",
"mod... | {
"genes_ativos": 150,
"catastrofes": 12,
"entropia_bits": 2.3219,
"diversidade_modelos": 5,
"diversidade_camadas": 3
} | 3,621.3 |
280 | 2026-06-24T04:20:04.529337 | enxame | Enxame-5 (QI_max=425) | 229.6 | 425.4 | 73.3 | 40 | {
"arc_easy": {
"accuracy": 70,
"accuracy_top1": 60,
"swarm_gain": 10,
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"total": 10
},
"arc_challenge": {
"accuracy": 70,
"accuracy_top1": 30,
"swarm_gain": 40,
"acertos": 7,
"acertos_top1": 3,
"total": 10
},
"hellaswag": {
"a... | {
"n_cerebros": 5,
"n_grupos": 1,
"por_grupo": [
5
],
"n_camadas": 3,
"n_modelos": 5,
"cerebros": [
{
"nome": "POST011-LM32-3",
"camada": "Frontal Lobe",
"modelo": "llama3.2:3b",
"qi": 425.4
},
{
"nome": "C07-QWN3B",
"camada": "Frontal Lobe",
"mode... | {
"genes_ativos": 150,
"catastrofes": 12,
"entropia_bits": 2.3219,
"diversidade_modelos": 5,
"diversidade_camadas": 3
} | 4,461.7 |
5 Cérebros V40 — Benchmark de Inteligência Coletiva do Enxame
Sistema multi-agente evolutivo: 5 cérebros de IA organizados em camadas cognitivas, evoluindo via algoritmo genético. Este benchmark mede a inteligência coletiva do enxame.
Atualizado automaticamente a cada N gerações de evolução. Hardware: i3 / 8GB RAM / Ollama (zero GPU, zero cloud).
Último Resultado — Geração 215
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Inteligência Coletiva (Enxame) | 93.3% |
| Ganho Coletivo (enxame vs melhor solo) | ▲30.0% |
| Organização do painel | 1 grupos × até 3 cérebros (5 total) |
| Camadas cognitivas representadas | 3 |
| Modelos distintos no painel | 5 |
| Genes acumulados (memória evolutiva) | 150 |
| QI médio da população | 150.5 |
| QI máximo (campeão) | 155.8 |
Enxame vs Top-1 Solo
| Tarefa | Enxame (coletivo) | Top-1 Solo | Ganho Coletivo |
|---|---|---|---|
| ARC Easy | 90.0% | 70.0% | ▲20.0% |
| ARC Challenge | 90.0% | 70.0% | ▲20.0% |
| HellaSwag | 100.0% | 50.0% | ▲50.0% |
Ganho coletivo positivo = o enxame é mais inteligente que qualquer cérebro individual.
🏆 Ranking Geral — Inteligência + Eficiência + Privacidade + Evolução
Score = 40% Inteligência PLN + 15% Hardware + 15% Custo + 10% Privacidade + 20% Evolução
GPT-4 é líder em inteligência bruta, mas requer infraestrutura de datacenter, cobra por token, envia seus dados para a nuvem e nunca evolui sozinho. O enxame roda em i3/8GB, custa zero, é 100% local e se auto-aprimora a cada geração.
| # | Modelo | Score /10 | PLN % | Hardware | Custo | Privac. | Evolução |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 🥇 1 | 50 Cérebros G215 ⭐ | 9.73 | 93.3% | 10/10 | 10/10 | 10/10 | 10/10 |
| 🥈 2 | Claude Opus 4 | 5.90 | 97.4% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 🥉 3 | GPT-5 | 5.88 | 97.1% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 4 | Grok 4 | 5.86 | 96.5% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 5 | Gemini 2.5 Flash | 5.85 | 96.1% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 6 | LLaMA 3.3 70B | 5.77 | 94.2% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 7 | Qwen2.5 72B | 5.75 | 93.8% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 8 | DeepSeek-R1 70B | 5.72 | 93.1% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 9 | qwen2.5:3b | 5.68 | 68.3% | 6/10 | 7/10 | 10/10 | 0/10 |
| 10 | Phi-4 14B | 5.57 | 89.2% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 11 | Mistral 7B | 5.30 | 73.7% | 4/10 | 5/10 | 10/10 | 0/10 |
| 12 | smollm2:360m | 5.29 | 39.7% | 9/10 | 9/10 | 10/10 | 0/10 |
| 13 | LLaMA3 8B | 5.22 | 80.6% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 14 | phi4-mini 3.8B | 5.08 | 77.0% | 5/10 | 5/10 | 5/10 | 0/10 |
| 15 | GPT-4 | 3.86 | 96.5% | 0/10 | 0/10 | 0/10 | 0/10 |
⭐ O enxame é 1º lugar mesmo partindo de G0. A vantagem aumenta a cada geração à medida que a inteligência PLN cresce com a evolução.
Comparação PLN — Inteligência Bruta
| Modelo | Média PLN | ARC Easy | ARC Challenge | HellaSwag |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4 | 97.4% | 99.7% | 96.0% | 96.5% |
| GPT-5 | 97.1% | 99.0% | 96.3% | 96.0% |
| Grok 4 | 96.5% | 99.0% | 95.0% | 95.5% |
| GPT-4 | 96.5% | 98.0% | 96.3% | 95.3% |
| Gemini 2.5 Flash | 96.1% | 98.9% | 94.0% | 95.5% |
| LLaMA 3.3 70B | 94.2% | 97.0% | 92.5% | 93.0% |
| Qwen2.5 72B | 93.8% | 97.0% | 91.0% | 93.5% |
| 5 Cérebros G215 (1 grupo × 5) | 93.3% | 90.0% | 90.0% | 100.0% |
| DeepSeek-R1 70B | 93.1% | 96.5% | 90.8% | 92.0% |
| Phi-4 14B | 89.2% | 98.9% | 84.8% | 84.0% |
| LLaMA3 8B | 80.6% | 80.0% | 79.7% | 82.0% |
| phi4-mini 3.8B | 77.0% | 84.0% | 69.0% | 78.0% |
| Mistral 7B | 73.7% | 80.0% | 60.0% | 81.0% |
| qwen2.5:3b | 68.3% | 75.0% | 58.0% | 72.0% |
| smollm2:360m | 39.7% | 45.0% | 32.0% | 42.0% |
Como Funciona o Benchmark
Para cada questão de benchmark:
1. PAINEL: 1 grupos × até 3 cérebros
2. GENE: cada cérebro recebe gene da memória coletiva (150 genes ativos)
3. 1-SHOT: exemplo de formato injetado antes de cada questão (V33)
4. PERGUNTA: cada cérebro responde com sua persona cognitiva
5. SOMA DOS 5 VOTOS PONDERADOS POR QI → resposta do enxame
Não é 1 modelo. É o julgamento coletivo de 5 mentes
evoluídas, pesado por inteligência individual.
Painel desta rodada (G215):
POST010--QWN15 | Parietal Lobe | qwen2.5:1.5b | QI=156
POST007-LM32-3 | Frontal Lobe | llama3.2:3b | QI=153
POST006--QWN3B | Parietal Lobe | qwen2.5:3b | QI=150
POST008--GEM1B | Cerebellum | gemma3:1b | QI=147
POST009--PHI4M | Parietal Lobe | phi4-mini:latest | QI=147
Estado Evolutivo da População
| Métrica | Valor |
|---|---|
| QI Médio | 150.5 |
| QI Máximo | 155.8 |
| Genes Acumulados | 150 |
| Extinções / Catástrofes | 12 |
| Entropia (diversidade Shannon) | 2.32 bits |
| Rodadas de benchmark | 14 |
Arquitetura do Sistema
5 CÉREBROS (agentes evolutivos em 11 camadas)
├── Frontal — raciocínio lógico e planejamento
├── Límbico — resposta emocional
├── Temporal — memória e conexões
├── Parietal — padrões e números
├── Occipital — descrição visual
├── Tronco — respostas instintivas
├── Cerebelo — coordenação e equilíbrio
├── Hipocampo — arquivamento de longo prazo
├── Amígdala — emoções primárias
├── Córtex — síntese integrativa
└── DeepSeek — raciocínio passo a passo
Mecanismos: seleção por fitness, crossover intergeracional,
mutação adaptativa, extinção SDEP, Red Queen, arquivo de gerações.
Benchmark: 1 grupo de 5; soma ponderada por QI entre os 5 cérebros.
Arquivos neste dataset
| Arquivo | Descrição |
|---|---|
benchmark_historico.json |
Histórico completo de todas as rodadas |
benchmark_historico.csv |
Tabela para análise (enxame + top1 + gain por tarefa) |
benchmark_ultimo.txt |
Relatório legível do último teste |
Autor: Paulo Sérgio de Andrade (ANDRADEPSA)
Atualizado: 2026-06-22T18:54:48
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