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| license: mit |
| tags: |
| - benchmark |
| - evolutionary-ai |
| - swarm-intelligence |
| - multi-agent |
| - local-llm |
| - ollama |
| - arc |
| - hellaswag |
| language: |
| - en |
| - pt |
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| # 5 Cérebros V40 — Benchmark de Inteligência Coletiva do Enxame |
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| Sistema multi-agente evolutivo: **5 cérebros de IA** organizados em camadas cognitivas, |
| evoluindo via algoritmo genético. Este benchmark mede a **inteligência coletiva do enxame**. |
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| > Atualizado automaticamente a cada N gerações de evolução. Hardware: i3 / 8GB RAM / Ollama (zero GPU, zero cloud). |
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| ## Último Resultado — Geração 215 |
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| | 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 | |
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| ## Enxame vs Top-1 Solo |
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| | 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% | |
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| > **Ganho coletivo positivo** = o enxame é mais inteligente que qualquer cérebro individual. |
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| ## 🏆 Ranking Geral — Inteligência + Eficiência + Privacidade + Evolução |
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| > **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. |
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| | # | 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 | |
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| > ⭐ **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. |
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| ## Comparação PLN — Inteligência Bruta |
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| | 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% | |
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| ## Como Funciona o Benchmark |
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| ``` |
| 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 |
| ``` |
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| ## Estado Evolutivo da População |
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| | 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 | |
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| ## Arquitetura do Sistema |
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| ``` |
| 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. |
| ``` |
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| ## Arquivos neste dataset |
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| | 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 | |
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| *Autor: Paulo Sérgio de Andrade ([ANDRADEPSA](https://huggingface.co/ANDRADEPSA)) |
| Atualizado: 2026-06-22T18:54:48* |
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