--- title: "ہستیاں · ذہن اور ممکنہ ذہن، شواہد کی ترتیب میں · سمیولیشن مفروضہ" url: https://simulation-hypothesis.com/ur/entities description: "ذہنوں کی ماخذ والی گائیڈ: نیورون کی پیمائش شدہ گنتی والے جانور، اجتماعی اور مصنوعی نظام، اور احساسیت اور شعور کے شائع شدہ ٹیسٹ۔" license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ credit: "Ross Allan Dahl، سمیولیشن مفروضہ (simulation-hypothesis.com)" --- # ہستیاں · ذہن اور ممکنہ ذہن، شواہد کے لحاظ سے ترتیب دیے گئے اگر دنیا سمیولیشن ہے تو ذہن اس کی سب سے مشکل چیزوں میں سے کچھ ہو سکتے ہیں جنہیں کمپیوٹ کرنا پڑے۔ یہ گائیڈ معلوم مثالیں گنواتی ہے، اکیلے خلیوں سے انسانوں تک۔ اس میں اب تک بنائے گئے مصنوعی نظام بھی شامل ہیں، اور وہ ذہن بھی جو سائنسدانوں اور فلسفیوں نے تجویز کیے مگر کسی نے مشاہدہ نہیں کیے۔ ہر عدد کا ایک ماخذ اور اعتماد کا ٹیگ ہے۔ ناپا گیا براہِ راست گنتی ہے، اندازہ دوسرے ڈیٹا سے نکالا گیا ہے، اور گنے نہیں گئے کا مطلب ہے کہ کسی نے گنتی شائع نہیں کی۔ آیا ان میں سے کسی نظام کے تجربات ہیں، یہ الگ سوال ہے۔ اس کے شواہد [احساسیت کے معیار](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/sentience) اور [شعور کے اشارے](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/indicators) کے تحت ہیں۔ ## انفرادی ذہن ## جانور: قشر اور پورے دماغ میں نیورون قشرِ دماغ یا پیلیم پورا دماغ سب ممالیہ پرندے دماغی قشر (ممالیہ) یا پیلیم (پرندے) کے نیورون، جو ذہنی صلاحیت کا وسیع طور پر استعمال ہونے والا تشریحی اشارہ ہے۔ لوگارتھمی پیمانہ؛ ٹھوس بار گنتیاں ہیں، دھاری دار بار اندازے یا متنازع گنتیاں (†)۔ رینگنے والے جانور اور بے ریڑھ جانور نہیں دکھائے گئے، کیونکہ کوئی موازنے کے قابل گنتی دستیاب نہیں۔ 1. اورکا † 43.1 ارب 2. لمبے پنکھ والی پائلٹ وھیل † 37.2 ارب 3. [انسان](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/human)▲1 16.3 ارب 4. Harbour porpoise † 14.9 ارب 5. [بوتل ناک ڈولفن †](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/dolphin) 12.7 ارب 6. Cuvier's beaked whale 9.1 ارب 7. گوریلا 8.5 ارب 8. اورنگ اوٹان 8.5 ارب 9. [چمپینزی](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/chimp) 7.4 ارب 10. عام ڈولفن 6.7 ارب 11. Harp seal 6.1 ارب 12. [افریقی ہاتھی](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/elephant)▼1 5.6 ارب 13. Fin whale 5.2 ارب 14. نیلی وھیل 5.1 ارب 15. منکے وھیل 3.2 ارب سب 88 دکھائیں 10^6 10^7 10^8 10^9 10^10 10^11 neurons اعداد دکھائیں | # | جانور | قشرِ دماغ یا پیلیم | پورا دماغ | | -- | --------------------------- | ------------------ | ---------- | | 1 | اورکا † | 43.1 ارب | | | 2 | لمبے پنکھ والی پائلٹ وھیل † | 37.2 ارب | | | 3 | انسان | 16.3 ارب | 86.1 ارب | | 4 | Harbour porpoise † | 14.9 ارب | | | 5 | بوتل ناک ڈولفن † | 12.7 ارب | | | 6 | Cuvier's beaked whale | 9.1 ارب | | | 7 | گوریلا | 8.5 ارب | | | 8 | اورنگ اوٹان | 8.5 ارب | | | 9 | چمپینزی | 7.4 ارب | | | 10 | عام ڈولفن | 6.7 ارب | | | 11 | Harp seal | 6.1 ارب | | | 12 | افریقی ہاتھی | 5.6 ارب | 2.57 کھرب | | 13 | Fin whale | 5.2 ارب | | | 14 | نیلی وھیل | 5.1 ارب | | | 15 | منکے وھیل | 3.2 ارب | 57.4 ارب | | 16 | زیتونی بابون | 2.88 ارب | 10.95 ارب | | 17 | بیلوگا | 2.7 ارب | | | 18 | پگمی سپرم وھیل | 2.02 ارب | | | 19 | نیلا اور پیلا میکاؤ | 1.92 ارب | 3.14 ارب | | 20 | ریسس مکاک | 1.71 ارب | 6.39 ارب | | 21 | زرافہ | 1.67 ارب | 11.21 ارب | | 22 | Squirrel monkey | 1.34 ارب | 3.25 ارب | | 23 | یوریشیائی عقابی اُلو | 1.33 ارب | 1.9 ارب | | 24 | Kea | 1.28 ارب | 2.15 ارب | | 25 | Snowy owl | 1.27 ارب | 1.81 ارب | | 26 | عام کوّا | 1.2 ارب | 2.17 ارب | | 27 | Tawny owl | 1.15 ارب | 1.58 ارب | | 28 | کیپوچن بندر | 1.14 ارب | 3.69 ارب | | 29 | Sulphur-crested cockatoo | 1.14 ارب | 2.12 ارب | | 30 | افریقی سرمئی طوطا | 85 کروڑ | 1.57 ارب | | 31 | Rook | 82 کروڑ | 1.51 ارب | | 32 | Greater kudu | 79.31 کروڑ | 6.09 ارب | | 33 | Long-eared owl | 67.3 کروڑ | 99.13 کروڑ | | 34 | Goffin's cockatoo | 59.9 کروڑ | 1.16 ارب | | 35 | شیر | 54.52 کروڑ | 4.67 ارب | | 36 | White-tailed eagle | 54.29 کروڑ | 1.65 ارب | | 37 | یوریشیائی جے | 52.9 کروڑ | 1.09 ارب | | 38 | پالتو کتا | 52.6 کروڑ | | | 39 | دھاری دار لکڑبگھا | 49.53 کروڑ | 3.88 ارب | | 40 | Western jackdaw | 49.2 کروڑ | 96.8 کروڑ | | 41 | عام شتر مرغ | 47.94 کروڑ | 1.63 ارب | | 42 | یوریشیائی میگ پائی | 44.3 کروڑ | 89.73 کروڑ | | 43 | Saker falcon | 44.29 کروڑ | 1.2 ارب | | 44 | ایمو | 43.9 کروڑ | 1.34 ارب | | 45 | راکون | 43.79 کروڑ | 2.15 ارب | | 46 | Barn owl | 43.7 کروڑ | 68.95 کروڑ | | 47 | Little owl | 40.08 کروڑ | 58.59 کروڑ | | 48 | سیاہ گدھ | 39.89 کروڑ | 1.01 ارب | | 49 | یوریشیائی پگمی اُلو | 36.4 کروڑ | 53.33 کروڑ | | 50 | عام بزرڈ | 35.17 کروڑ | 1 ارب | | 51 | Greater rhea | 33.03 کروڑ | 1.03 ارب | | 52 | Mute swan | 32.37 کروڑ | 1 ارب | | 53 | پالتو سور | 29.3 کروڑ | 2.22 ارب | | 54 | Greylag goose | 25.87 کروڑ | 73.82 کروڑ | | 55 | بھورا ریچھ | 25.1 کروڑ | 9.59 ارب | | 56 | پالتو بلی | 25 کروڑ | 1.22 ارب | | 57 | عام مارموسیٹ | 24.5 کروڑ | 63.8 کروڑ | | 58 | عام کیسٹرل | 23.79 کروڑ | 62.46 کروڑ | | 59 | یوریشیائی ٹیل | 16.73 کروڑ | 37.54 کروڑ | | 60 | Budgerigar | 14.9 کروڑ | 32.18 کروڑ | | 61 | Red-breasted goose | 14.86 کروڑ | 48.27 کروڑ | | 62 | Wood duck | 13.82 کروڑ | 30.58 کروڑ | | 63 | Pygmy falcon | 13.19 کروڑ | 35.04 کروڑ | | 64 | Marbled duck | 13.01 کروڑ | 38.69 کروڑ | | 65 | ہندوستانی مور | 12.96 کروڑ | 57.09 کروڑ | | 66 | Yellow-knobbed curassow | 12.46 کروڑ | 65.3 کروڑ | | 67 | Victoria crowned pigeon | 11.84 کروڑ | 57.87 کروڑ | | 68 | Mallard | 11.23 کروڑ | 36.75 کروڑ | | 69 | Wild turkey | 10.57 کروڑ | 49.29 کروڑ | | 70 | یوریشیائی اسپیرو ہاک | 8.78 کروڑ | 40.18 کروڑ | | 71 | Reeves's pheasant | 8.07 کروڑ | 38.72 کروڑ | | 72 | چٹانی کبوتر | 7.2 کروڑ | 31 کروڑ | | 73 | یورپی خرگوش | 7.15 کروڑ | 51.3 کروڑ | | 74 | Red junglefowl | 6.07 کروڑ | 22.08 کروڑ | | 75 | Chilean tinamou | 5.91 کروڑ | 24.14 کروڑ | | 76 | Zebra finch | 5.52 کروڑ | 13.6 کروڑ | | 77 | Elegant crested tinamou | 5.14 کروڑ | 21.78 کروڑ | | 78 | عام جنگلی کبوتر | 5.13 کروڑ | 25.87 کروڑ | | 79 | Quebracho crested tinamou | 4.83 کروڑ | 23.57 کروڑ | | 80 | افریقی طوقی فاختہ | 4 کروڑ | 13.93 کروڑ | | 81 | Northern bobwhite | 3.91 کروڑ | 14.84 کروڑ | | 82 | Grey partridge | 3.69 کروڑ | 17.03 کروڑ | | 83 | چوہا | 3.1 کروڑ | 20 کروڑ | | 84 | عام بٹیر | 2.26 کروڑ | 11.78 کروڑ | | 85 | King quail | 2.05 کروڑ | 8.05 کروڑ | | 86 | Diamond dove | 1.82 کروڑ | 8.79 کروڑ | | 87 | چوہا | 1.37 کروڑ | 7.09 کروڑ | | 88 | ننگا مول چوہا | 53.1 لاکھ | 3.36 کروڑ | ## AI نظام: پیرامیٹر بمقابلہ سائنیپس تمام پیرامیٹرز فی ٹوکن استعمال All زبان ملٹی موڈل بصارت دیگر (تقریر، حیاتیات، کھیل، روبوٹکس…) قابلِ تربیت پیرامیٹرز (رابطوں کے وزن)، لوگارتھمی پیمانے پر: Epoch AI کے ڈیٹابیس کا ہر نمایاں ماڈل جس کے پیرامیٹرز کی تعداد موجود ہے (حاصل کیا گیا 3 اکتوبر، 2026)۔ ٹھوس بار وہ گنتیاں ہیں جنہیں Epoch قابلِ اعتماد درجہ دیتا ہے؛ دھاری دار بار وہ ہیں جنہیں وہ غالباً یا قیاسی درجہ دیتا ہے۔ \* سے نشان زد بار بند ماڈلوں کے اندازے ہیں جن کے ڈویلپر ان کا حجم شائع نہیں کرتے، جو 2 اکتوبر، 2026 کو تیسرے فریق کے تجزیوں سے مرتب کیے گئے؛ باریک لکیر اندازے کی حد دکھاتی ہے۔ Gemini 3 اور بعد کے: کوئی شائع شدہ اندازہ نہیں۔ خالی قطاریں سائنیپس کی تعداد ہیں: پیرامیٹر نیورون کے بجائے سائنیپس کے زیادہ قریب ہے۔ 1. انسانی نیوکارٹیکس 1.6 × 10¹⁴ 2. GPT-5.5 (OpenAI, 2026) \* \~4.7 × 10¹² 3. Claude Fable 5 (Anthropic, 2026) \* \~3.5 × 10¹² 4. Grok 3 (xAI, 2025) \~3 × 10¹² 5. Grok 4 (xAI, 2025) \~3 × 10¹² 6. Gemini 2.5 Pro (Google, 2025) \* \~3 × 10¹² 7. Kimi K3 (Moonshot, 2026) \~2.8 × 10¹² 8. Qwen 3.8 Max (Alibaba, 2026) 2.4 × 10¹² 9. Qwen3.8-2.4T-A95B (Alibaba, 2026) 2.4 × 10¹² 10. Grok 4.7 (xAI, 2026) \* \~2.1 × 10¹² 11. Llama 4 Behemoth (Meta AI, 2025) \~2 × 10¹² 12. GPT-4 (OpenAI, 2023) \~1.8 × 10¹² 13. DeepSeek-V4-Pro (DeepSeek, 2026) \~1.6 × 10¹² 14. LongCat-2.0 (Meituan Inc, 2026) \~1.6 × 10¹² 15. Switch (Google, 2021) 1.6 × 10¹² 16. GLaM (Google, 2021) 1.2 × 10¹² 17. PanGu-Σ (Huawei Noah's Ark Lab, 2023) 1.1 × 10¹² 18. Kimi K2.5 (Moonshot, 2026) \~1 × 10¹² 19. Composer 2 (Cursor, 2026) 1 × 10¹² 20. Kimi K2.6 (Moonshot, 2026) 1 × 10¹² 21. Composer 2.5 (Cursor, 2026) \~1 × 10¹² 22. MiMo-V2-Pro (Xiaomi Corp, 2026) 1 × 10¹² 23. MiMo-V2.5-Pro (Xiaomi Corp, 2026) \~1 × 10¹² 24. M6-T (Alibaba, 2021) \~1 × 10¹² 25. Kimi K2 (Moonshot, 2025) 1 × 10¹² 26. Qwen3-Max (Alibaba, 2025) \~1 × 10¹² 27. Ling-1T (Ant Group, 2025) 1 × 10¹² 28. Kimi K2 Thinking (Moonshot, 2025) \~1 × 10¹² 29. Inkling (Thinking Machines, 2026) \~9.8 × 10¹¹ 30. Tencent Hy4 preview (Tencent, 2026) \~7.7 × 10¹¹ 31. GLM-5.1 (Z.ai (Zhipu AI), 2026) 7.5 × 10¹¹ 32. K-EXAONE 2.0 (LG AI Research, 2026) 7.5 × 10¹¹ 33. DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek, 2026) \~7.5 × 10¹¹ 34. GLM-5 (Z.ai (Zhipu AI), 2026) \~7.4 × 10¹¹ 35. GLM-5.3 (Z.ai (Zhipu AI), 2026) 7.4 × 10¹¹ 36. A.X K2 (SK Telecom, 2026) 6.9 × 10¹¹ 37. DeepSeekMath-V2 (DeepSeek, 2025) 6.8 × 10¹¹ 38. Mistral Large 3 (Mistral AI, 2025) 6.8 × 10¹¹ 39. DeepSeek-V3 (DeepSeek, 2024) 6.7 × 10¹¹ 40. DeepSeek-R1 (DeepSeek, 2025) 6.7 × 10¹¹ سب 725 دکھائیں 10^4 10^6 10^8 10^10 10^12 10^14 پیرامیٹرز یا سائنیپسز اعداد دکھائیں | # | نظام | تمام پیرامیٹرز | فی ٹوکن استعمال | سال | قسم | | --- | ------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | --------------- | ---- | ---------------------------------------- | | 1 | انسانی نیوکارٹیکس | 1.6 × 10¹⁴ | 1.6 × 10¹⁴ | | سائنیپسز | | 2 | GPT-5.5 (OpenAI, 2026) \* | \~4.7 × 10¹² | | 2026 | اندازہ | | 3 | Claude Fable 5 (Anthropic, 2026) \* | \~3.5 × 10¹² | | 2026 | اندازہ | | 4 | Grok 3 (xAI, 2025) | \~3 × 10¹² | | 2025 | اندازہ | | 5 | Grok 4 (xAI, 2025) | \~3 × 10¹² | | 2025 | اندازہ | | 6 | Gemini 2.5 Pro (Google, 2025) \* | \~3 × 10¹² | | 2025 | اندازہ | | 7 | Kimi K3 (Moonshot, 2026) | \~2.8 × 10¹² | | 2026 | اندازہ | | 8 | Qwen 3.8 Max (Alibaba, 2026) | 2.4 × 10¹² | 2.4 × 10¹² | 2026 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 9 | Qwen3.8-2.4T-A95B (Alibaba, 2026) | 2.4 × 10¹² | 9.5 × 10¹⁰ | 2026 | ماہرین کا مرکب | | 10 | Grok 4.7 (xAI, 2026) \* | \~2.1 × 10¹² | | 2026 | اندازہ | | 11 | Llama 4 Behemoth (Meta AI, 2025) | \~2 × 10¹² | | 2025 | اندازہ | | 12 | GPT-4 (OpenAI, 2023) | \~1.8 × 10¹² | | 2023 | اندازہ | | 13 | DeepSeek-V4-Pro (DeepSeek, 2026) | \~1.6 × 10¹² | | 2026 | اندازہ | | 14 | LongCat-2.0 (Meituan Inc, 2026) | \~1.6 × 10¹² | | 2026 | اندازہ | | 15 | Switch (Google, 2021) | 1.6 × 10¹² | 1.6 × 10¹² | 2021 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 16 | GLaM (Google, 2021) | 1.2 × 10¹² | 1.2 × 10¹² | 2021 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 17 | PanGu-Σ (Huawei Noah's Ark Lab, 2023) | 1.1 × 10¹² | 1.1 × 10¹² | 2023 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 18 | Kimi K2.5 (Moonshot, 2026) | \~1 × 10¹² | | 2026 | اندازہ | | 19 | Composer 2 (Cursor, 2026) | 1 × 10¹² | 1 × 10¹² | 2026 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 20 | Kimi K2.6 (Moonshot, 2026) | 1 × 10¹² | 1 × 10¹² | 2026 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 21 | Composer 2.5 (Cursor, 2026) | \~1 × 10¹² | | 2026 | اندازہ | | 22 | MiMo-V2-Pro (Xiaomi Corp, 2026) | 1 × 10¹² | 1 × 10¹² | 2026 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 23 | MiMo-V2.5-Pro (Xiaomi Corp, 2026) | \~1 × 10¹² | | 2026 | اندازہ | | 24 | M6-T (Alibaba, 2021) | \~1 × 10¹² | | 2021 | اندازہ | | 25 | Kimi K2 (Moonshot, 2025) | 1 × 10¹² | 1 × 10¹² | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 26 | Qwen3-Max (Alibaba, 2025) | \~1 × 10¹² | | 2025 | اندازہ | | 27 | Ling-1T (Ant Group, 2025) | 1 × 10¹² | 5 × 10¹⁰ | 2025 | ماہرین کا مرکب | | 28 | Kimi K2 Thinking (Moonshot, 2025) | \~1 × 10¹² | | 2025 | اندازہ | | 29 | Inkling (Thinking Machines, 2026) | \~9.8 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 30 | Tencent Hy4 preview (Tencent, 2026) | \~7.7 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 31 | GLM-5.1 (Z.ai (Zhipu AI), 2026) | 7.5 × 10¹¹ | 7.5 × 10¹¹ | 2026 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 32 | K-EXAONE 2.0 (LG AI Research, 2026) | 7.5 × 10¹¹ | 7.5 × 10¹¹ | 2026 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 33 | DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek, 2026) | \~7.5 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 34 | GLM-5 (Z.ai (Zhipu AI), 2026) | \~7.4 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 35 | GLM-5.3 (Z.ai (Zhipu AI), 2026) | 7.4 × 10¹¹ | 4 × 10¹⁰ | 2026 | ماہرین کا مرکب | | 36 | A.X K2 (SK Telecom, 2026) | 6.9 × 10¹¹ | 6.9 × 10¹¹ | 2026 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 37 | DeepSeekMath-V2 (DeepSeek, 2025) | 6.8 × 10¹¹ | 6.8 × 10¹¹ | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 38 | Mistral Large 3 (Mistral AI, 2025) | 6.8 × 10¹¹ | 4.1 × 10¹⁰ | 2025 | ماہرین کا مرکب | | 39 | DeepSeek-V3 (DeepSeek, 2024) | 6.7 × 10¹¹ | 3.7 × 10¹⁰ | 2024 | ماہرین کا مرکب | | 40 | DeepSeek-R1 (DeepSeek, 2025) | 6.7 × 10¹¹ | 3.7 × 10¹⁰ | 2025 | ماہرین کا مرکب | | 41 | SenseChat 5.5 (SenseTime, 2024) | 6 × 10¹¹ | 6 × 10¹¹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 42 | Step 5 Preview (StepFun, 2026) | \~6 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 43 | PaLM-E (Google, 2023) | \~5.6 × 10¹¹ | | 2023 | اندازہ | | 44 | Hunyuan-TurboS (Tencent, 2025) | 5.6 × 10¹¹ | 5.6 × 10¹¹ | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 45 | LongCat-Flash (Meituan Inc, 2025) | \~5.6 × 10¹¹ | | 2025 | اندازہ | | 46 | Nemotron 3 Ultra (Nvidia, 2026) | \~5.5 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 47 | PaLM (Google Research, 2022) | 5.4 × 10¹¹ | 5.4 × 10¹¹ | 2022 | گھنا | | 48 | Minerva (Google, 2022) | 5.4 × 10¹¹ | 5.4 × 10¹¹ | 2022 | گھنا | | 49 | U-PaLM (Google, 2022) | 5.4 × 10¹¹ | 5.4 × 10¹¹ | 2022 | گھنا | | 50 | LMSI-Palm (Google, 2022) | 5.4 × 10¹¹ | 5.4 × 10¹¹ | 2022 | گھنا | | 51 | Flan-PaLM 540B (Google, 2022) | 5.4 × 10¹¹ | 5.4 × 10¹¹ | 2022 | گھنا | | 52 | Megatron-Turing NLG 530B (Microsoft, 2021) | 5.3 × 10¹¹ | 5.3 × 10¹¹ | 2021 | گھنا | | 53 | MegaScale (ByteDance, 2024) | \~5.3 × 10¹¹ | | 2024 | اندازہ | | 54 | A.X K1 (SK Telecom, 2025) | 5.2 × 10¹¹ | 5.2 × 10¹¹ | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 55 | Doubao-pro (ByteDance, 2024) | \~5 × 10¹¹ | | 2024 | اندازہ | | 56 | Grok 4.20 (xAI, 2026) | \~5 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 57 | Qwen3-Coder-480B-A35B (Alibaba, 2025) | 4.8 × 10¹¹ | 3.5 × 10¹⁰ | 2025 | ماہرین کا مرکب | | 58 | MiniMax-M3 (MiniMax, 2026) | 4.3 × 10¹¹ | 2.2 × 10¹⁰ | 2026 | ماہرین کا مرکب | | 59 | ERNIE-4.5-VL-424B-A47B (Baidu, 2025) | 4.2 × 10¹¹ | 4.7 × 10¹⁰ | 2025 | ماہرین کا مرکب | | 60 | Llama 3.1-405B (Meta AI, 2024) | 4 × 10¹¹ | 4 × 10¹¹ | 2024 | گھنا | | 61 | Llama 4 Maverick (Meta AI, 2025) | \~4 × 10¹¹ | | 2025 | اندازہ | | 62 | Jamba 1.5-Large (AI21 Labs, 2024) | 4 × 10¹¹ | 4 × 10¹¹ | 2024 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 63 | Qwen3.5 397B-A17B (Alibaba, 2026) | \~4 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 64 | Hunyuan-Large (Tencent, 2024) | 3.9 × 10¹¹ | 3.9 × 10¹¹ | 2024 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 65 | GLM-4.7 (Z.ai (Zhipu AI), 2025) | \~3.6 × 10¹¹ | | 2025 | اندازہ | | 66 | GLM-4.6 (Z.ai (Zhipu AI), 2025) | \~3.6 × 10¹¹ | | 2025 | اندازہ | | 67 | GLM-4.5 (Z.ai (Zhipu AI), 2025) | 3.5 × 10¹¹ | 3.2 × 10¹⁰ | 2025 | ماہرین کا مرکب | | 68 | PaLM 2 (Google, 2023) | \~3.4 × 10¹¹ | | 2023 | اندازہ | | 69 | Med-PaLM 2 (Google Research, 2023) | \~3.4 × 10¹¹ | | 2023 | اندازہ | | 70 | Nemotron-4 340B (Nvidia, 2024) | 3.4 × 10¹¹ | 3.4 × 10¹¹ | 2024 | گھنا | | 71 | GLM-5.3-Flash (Z.ai (Zhipu AI), 2026) | \~3.2 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 72 | Grok-1 (xAI, 2023) | \~3.1 × 10¹¹ | | 2023 | اندازہ | | 73 | Motif-3 (Motif Technologies, 2026) | 3.1 × 10¹¹ | 3.1 × 10¹¹ | 2026 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 74 | SB-LM (Google, 2007) | \~3 × 10¹¹ | | 2007 | اندازہ | | 75 | Tencent Hy3 preview (Tencent, 2026) | 3 × 10¹¹ | 3 × 10¹¹ | 2026 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 76 | Tencent Hy3 (Tencent, 2026) | 3 × 10¹¹ | 3 × 10¹¹ | 2026 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 77 | DeepSeek-V4-Flash (DeepSeek, 2026) | \~2.8 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 78 | Gopher (DeepMind, 2021) | 2.8 × 10¹¹ | 2.8 × 10¹¹ | 2021 | گھنا | | 79 | TML-Interaction-Small (Thinking Machines, 2026) | 2.8 × 10¹¹ | 2.8 × 10¹¹ | 2026 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 80 | ST-MoE (Google, 2022) | \~2.7 × 10¹¹ | | 2022 | اندازہ | | 81 | ERNIE 3.0 Titan (Baidu, 2021) | 2.6 × 10¹¹ | 2.6 × 10¹¹ | 2021 | گھنا | | 82 | Solar Open2 250B (Upstage, 2026) | \~2.5 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 83 | Aramco Metabrain AI (Saudi Aramco, 2024) | \~2.5 × 10¹¹ | | 2024 | اندازہ | | 84 | Yuan 1.0 (Inspur, 2021) | 2.5 × 10¹¹ | 2.5 × 10¹¹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 85 | DeepSeek-Coder-V2 236B (DeepSeek, 2024) | 2.4 × 10¹¹ | 2.4 × 10¹¹ | 2024 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 86 | DeepSeek-V2.5 (DeepSeek, 2024) | 2.4 × 10¹¹ | 2.4 × 10¹¹ | 2024 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 87 | K-EXAONE (LG AI Research, 2025) | 2.4 × 10¹¹ | 2.4 × 10¹¹ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 88 | Qwen3-235B-A22B (Alibaba, 2025) | \~2.4 × 10¹¹ | | 2025 | اندازہ | | 89 | Qwen3-235B-A22B-Thinking (Alibaba, 2025) | \~2.4 × 10¹¹ | | 2025 | اندازہ | | 90 | P1-235B-A22B (Shanghai AI Lab, 2025) | \~2.4 × 10¹¹ | | 2025 | اندازہ | | 91 | Seed-1.6-Thinking (ByteDance, 2025) | 2.3 × 10¹¹ | 2.3 × 10¹¹ | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 92 | MiniMax-M2 (MiniMax, 2025) | 2.3 × 10¹¹ | 1 × 10¹⁰ | 2025 | ماہرین کا مرکب | | 93 | MiniMax-M2.1 (MiniMax, 2025) | 2.3 × 10¹¹ | 2.3 × 10¹¹ | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 94 | HyperCLOVA 204B (NAVER, 2021) | \~2 × 10¹¹ | | 2021 | اندازہ | | 95 | Amazon Titan (Amazon, 2023) | \~2 × 10¹¹ | | 2023 | اندازہ | | 96 | Falcon-180B (Technology Innovation Institute, 2023) | 1.8 × 10¹¹ | 1.8 × 10¹¹ | 2023 | گھنا | | 97 | Jurassic-1-Jumbo (AI21 Labs, 2021) | 1.8 × 10¹¹ | 1.8 × 10¹¹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 98 | BLOOM-176B (Hugging Face, 2022) | 1.8 × 10¹¹ | 1.8 × 10¹¹ | 2022 | گھنا | | 99 | BLUUMI (University of Turku, 2023) | \~1.8 × 10¹¹ | | 2023 | اندازہ | | 100 | InstructGPT 175B (OpenAI, 2022) | 1.8 × 10¹¹ | 1.8 × 10¹¹ | 2022 | گھنا | | 101 | OPT-175B (Meta AI, 2022) | 1.8 × 10¹¹ | 1.8 × 10¹¹ | 2022 | گھنا | | 102 | BlenderBot 3 (McGill University, 2022) | \~1.8 × 10¹¹ | | 2022 | اندازہ | | 103 | GPT-3 175B (OpenAI, 2020) | 1.7 × 10¹¹ | 1.7 × 10¹¹ | 2020 | گھنا | | 104 | Palmyra X 004 (Writer, 2024) | \~1.5 × 10¹¹ | | 2024 | اندازہ | | 105 | FLAN 137B (Google Research, 2021) | 1.4 × 10¹¹ | 1.4 × 10¹¹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 106 | LaMDA (Google, 2022) | 1.4 × 10¹¹ | 1.4 × 10¹¹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 107 | MEB (Microsoft, 2021) | 1.4 × 10¹¹ | 1.4 × 10¹¹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 108 | Pangu Ultra (Huawei, 2025) | 1.4 × 10¹¹ | 1.4 × 10¹¹ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 109 | DBRX (Databricks, 2024) | 1.3 × 10¹¹ | 1.3 × 10¹¹ | 2024 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 110 | GLM-130B (Tsinghua University, 2022) | 1.3 × 10¹¹ | 1.3 × 10¹¹ | 2022 | گھنا | | 111 | Pixtral Large (Mistral AI, 2024) | 1.2 × 10¹¹ | 1.2 × 10¹¹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 112 | Mistral Large 2 (Mistral AI, 2024) | \~1.2 × 10¹¹ | | 2024 | اندازہ | | 113 | Qwen3.5-122B-A10B (Alibaba, 2026) | \~1.2 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 114 | Galactica (Meta AI, 2022) | \~1.2 × 10¹¹ | | 2022 | اندازہ | | 115 | Nemotron 3 Super (Nvidia, 2026) | \~1.2 × 10¹¹ | | 2026 | اندازہ | | 116 | gpt-oss-120b (OpenAI, 2025) | 1.2 × 10¹¹ | 5.1 × 10⁹ | 2025 | ماہرین کا مرکب | | 117 | Telechat2-115B (China Telecom, 2024) | 1.1 × 10¹¹ | 1.1 × 10¹¹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 118 | Kaiju Large (Character.ai, 2025) | \~1.1 × 10¹¹ | | 2025 | اندازہ | | 119 | Llama 4 Scout (Meta AI, 2025) | \~1.1 × 10¹¹ | | 2025 | اندازہ | | 120 | InternLM (Shanghai AI Lab, 2023) | 1 × 10¹¹ | 1 × 10¹¹ | 2023 | گھنا | | 121 | Solar Open 100B (Upstage, 2025) | 1 × 10¹¹ | 1 × 10¹¹ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 122 | DLRM-2020 (Facebook AI, 2019) | 1 × 10¹¹ | 1 × 10¹¹ | 2019 | گھنا | | 123 | xTrimoPGLM -100B (Tsinghua University, 2023) | 1 × 10¹¹ | 1 × 10¹¹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 124 | Yi-Large (01.AI, 2024) | \~1 × 10¹¹ | | 2024 | اندازہ | | 125 | VAETKI (NC AI, 2025) | 1 × 10¹¹ | 1 × 10¹¹ | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 126 | ESM3 (EvolutionaryScale, 2024) | 9.8 × 10¹⁰ | 9.8 × 10¹⁰ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 127 | چوہے کا نیوکارٹیکس | 8.1 × 10¹⁰ | 8.1 × 10¹⁰ | | سائنیپسز | | 128 | Flamingo (DeepMind, 2022) | 8 × 10¹⁰ | 8 × 10¹⁰ | 2022 | گھنا | | 129 | Qwen3-Coder-Next (Alibaba, 2026) | \~8 × 10¹⁰ | | 2026 | اندازہ | | 130 | Qwen2-72B (Alibaba, 2024) | 7.3 × 10¹⁰ | 7.3 × 10¹⁰ | 2024 | گھنا | | 131 | Qwen2.5-72B (Alibaba, 2024) | 7.3 × 10¹⁰ | 7.3 × 10¹⁰ | 2024 | گھنا | | 132 | Qwen2.5 Instruct (Alibaba, 2024) | 7.3 × 10¹⁰ | 7.3 × 10¹⁰ | 2024 | گھنا | | 133 | Qwen-72B (Alibaba, 2023) | 7.2 × 10¹⁰ | 7.2 × 10¹⁰ | 2023 | گھنا | | 134 | Palmyra X 003 (Writer, 2024) | \~7.2 × 10¹⁰ | | 2024 | اندازہ | | 135 | Qwen1.5-72B (Alibaba, 2024) | 7.2 × 10¹⁰ | 7.2 × 10¹⁰ | 2024 | گھنا | | 136 | LLaVA-OV-72B (ByteDance, 2024) | 7.2 × 10¹⁰ | 7.2 × 10¹⁰ | 2024 | گھنا | | 137 | NVLM-X 72B (Nvidia, 2024) | \~7.2 × 10¹⁰ | | 2024 | اندازہ | | 138 | NVLM-H 72B (Nvidia, 2024) | \~7.2 × 10¹⁰ | | 2024 | اندازہ | | 139 | NVLM-D 72B (Nvidia, 2024) | 7.2 × 10¹⁰ | 7.2 × 10¹⁰ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 140 | MindLink-72B (Kunlun Inc., 2025) | 7.2 × 10¹⁰ | 7.2 × 10¹⁰ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 141 | Chinchilla (DeepMind, 2022) | 7 × 10¹⁰ | 7 × 10¹⁰ | 2022 | گھنا | | 142 | Llama 2-70B (Meta AI, 2023) | 7 × 10¹⁰ | 7 × 10¹⁰ | 2023 | گھنا | | 143 | PPLX-70B-Online (Perplexity, 2023) | \~7 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 144 | Llama 3-70B (Meta AI, 2024) | 7 × 10¹⁰ | 7 × 10¹⁰ | 2024 | گھنا | | 145 | ALLaM adapted 70B (Saudi Data and Artificial Intelligence Authority, 2024) | 7 × 10¹⁰ | 7 × 10¹⁰ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 146 | Llama 3.3 70B (Meta AI, 2024) | 7 × 10¹⁰ | 7 × 10¹⁰ | 2024 | گھنا | | 147 | Reka Core (Reka AI, 2024) | \~6.7 × 10¹⁰ | | 2024 | اندازہ | | 148 | LLaMA-65B (Meta AI, 2023) | 6.5 × 10¹⁰ | 6.5 × 10¹⁰ | 2023 | گھنا | | 149 | SNM-skip (Google, 2014) | \~6.2 × 10¹⁰ | | 2014 | اندازہ | | 150 | PaLI-X (Google Research, 2023) | \~5.5 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 151 | RT-2 (Google DeepMind, 2023) | 5.5 × 10¹⁰ | 5.5 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 152 | RT-2-X (Google DeepMind, 2023) | 5.5 × 10¹⁰ | 5.5 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 153 | NLLB (Meta AI, 2022) | 5.5 × 10¹⁰ | 5.5 × 10¹⁰ | 2022 | گھنا | | 154 | BloombergGPT (Bloomberg, 2023) | 5.1 × 10¹⁰ | 5.1 × 10¹⁰ | 2023 | گھنا | | 155 | M4-50B (Google, 2019) | 5 × 10¹⁰ | 5 × 10¹⁰ | 2019 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 156 | Mixtral 8x7B (Mistral AI, 2023) | \~4.7 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 157 | AlphaCode (DeepMind, 2022) | 4.1 × 10¹⁰ | 4.1 × 10¹⁰ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 158 | Falcon-40B (Technology Innovation Institute, 2023) | 4 × 10¹⁰ | 4 × 10¹⁰ | 2023 | گھنا | | 159 | Qwen3-Omni-30B-A3B (Alibaba, 2025) | 3.5 × 10¹⁰ | 3 × 10⁹ | 2025 | ماہرین کا مرکب | | 160 | Yi-34B (01.AI, 2023) | 3.4 × 10¹⁰ | 3.4 × 10¹⁰ | 2023 | گھنا | | 161 | Cambrian-1-34B (New York University (NYU), 2024) | 3.4 × 10¹⁰ | 3.4 × 10¹⁰ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 162 | Oryx 34B (Tsinghua University, 2024) | 3.4 × 10¹⁰ | 3.4 × 10¹⁰ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 163 | Kaiju Medium (Character.ai, 2025) | \~3.4 × 10¹⁰ | | 2025 | اندازہ | | 164 | EXAONE 4.5 (LG AI Research, 2026) | 3.3 × 10¹⁰ | 3.3 × 10¹⁰ | 2026 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 165 | Qwen2.5-32B (Alibaba, 2024) | 3.3 × 10¹⁰ | 3.3 × 10¹⁰ | 2024 | گھنا | | 166 | QwQ-32B (Alibaba, 2025) | \~3.3 × 10¹⁰ | | 2025 | اندازہ | | 167 | EXAONE 3.5 32B (LG AI Research, 2024) | 3.2 × 10¹⁰ | 3.2 × 10¹⁰ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 168 | EXAONE Deep 32B (LG AI Research, 2025) | 3.2 × 10¹⁰ | 3.2 × 10¹⁰ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 169 | EXAONE 4.0 (LG AI Research, 2025) | 3.2 × 10¹⁰ | 3.2 × 10¹⁰ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 170 | Olmo 3 (Allen Institute for AI, 2025) | 3.2 × 10¹⁰ | 3.2 × 10¹⁰ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 171 | HyperCLOVA X SEED 32B Think (NAVER, 2025) | 3.2 × 10¹⁰ | 3.2 × 10¹⁰ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 172 | Nemotron 3-Nano-30B-A3B (Nvidia, 2025) | \~3.2 × 10¹⁰ | | 2025 | اندازہ | | 173 | Tongyi DeepResearch (Alibaba, 2025) | 3 × 10¹⁰ | 3 × 10¹⁰ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 174 | MM1-30B (Apple, 2024) | \~3 × 10¹⁰ | | 2024 | اندازہ | | 175 | Movie Gen Video (Meta AI, 2024) | 3 × 10¹⁰ | 3 × 10¹⁰ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 176 | AgentFounder-30B (Alibaba, 2025) | 3 × 10¹⁰ | 3 × 10¹⁰ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 177 | PLUG (Alibaba, 2021) | 2.7 × 10¹⁰ | 2.7 × 10¹⁰ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 178 | Qwen Image (Alibaba, 2025) | 2.7 × 10¹⁰ | 2.7 × 10¹⁰ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 179 | GenSLM (University of Chicago, 2022) | 2.5 × 10¹⁰ | 2.5 × 10¹⁰ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 180 | ViT-22B (Google, 2023) | 2.2 × 10¹⁰ | 2.2 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 181 | KN-LM (Google, 2007) | \~2.1 × 10¹⁰ | | 2007 | اندازہ | | 182 | gpt-oss-20b (OpenAI, 2025) | 2.1 × 10¹⁰ | 2.1 × 10¹⁰ | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 183 | RNN for 1B words (Google, 2013) | \~2 × 10¹⁰ | | 2013 | اندازہ | | 184 | GPT-NeoX-20B (EleutherAI, 2022) | 2 × 10¹⁰ | 2 × 10¹⁰ | 2022 | گھنا | | 185 | UL2 (Google Research, 2022) | 2 × 10¹⁰ | 2 × 10¹⁰ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 186 | Parti (Google Research, 2022) | 2 × 10¹⁰ | 2 × 10¹⁰ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 187 | GPT-3.5 Turbo (OpenAI, 2023) | \~2 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 188 | GPT-3.5 Turbo Instruct (OpenAI, 2023) | \~2 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 189 | SPHINX (Shanghai AI Lab, 2023) | \~2 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 190 | AlexaTM 20B (Amazon, 2022) | 2 × 10¹⁰ | 2 × 10¹⁰ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 191 | CogAgent (Tsinghua University, 2023) | \~1.8 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 192 | Turing-NLG (Microsoft, 2020) | \~1.7 × 10¹⁰ | | 2020 | اندازہ | | 193 | CogVLM-17B (Tsinghua University, 2023) | 1.7 × 10¹⁰ | 1.7 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 194 | PaLI (Google, 2022) | \~1.7 × 10¹⁰ | | 2022 | اندازہ | | 195 | CodeT5+ (Salesforce, 2023) | 1.6 × 10¹⁰ | 1.6 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 196 | StarCoder (Hugging Face, 2023) | 1.6 × 10¹⁰ | 1.6 × 10¹⁰ | 2023 | گھنا | | 197 | ESM2-15B (Meta AI, 2022) | 1.5 × 10¹⁰ | 1.5 × 10¹⁰ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 198 | FunSearch (Google DeepMind, 2023) | \~1.5 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 199 | NVILA 15B (Nvidia, 2024) | 1.5 × 10¹⁰ | 1.5 × 10¹⁰ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 200 | nekomata-14b (rinna, 2023) | 1.4 × 10¹⁰ | 1.4 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 201 | VILA1.5-13B (Nvidia, 2024) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 202 | VILA-13B (Nvidia, 2023) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 203 | mT5-XXL (Google, 2020) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2020 | گھنا | | 204 | mT0-13B (Hugging Face, 2022) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 205 | LLaVA (University of Wisconsin Madison, 2023) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2023 | گھنا | | 206 | InstructBLIP (Salesforce Research, 2023) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 207 | Jais (Cerebras Systems, 2023) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 208 | FinGPT-13B (University of California Los Angeles (UCLA), 2023) | \~1.3 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 209 | Ferret (Columbia University, 2023) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 210 | Skywork-13B (Kunlun Inc., 2023) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 211 | LLaVA 1.5 (University of Wisconsin Madison, 2023) | 1.3 × 10¹⁰ | 1.3 × 10¹⁰ | 2023 | گھنا | | 212 | Volcano 13B (Korea University, 2023) | \~1.3 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 213 | Aya (Cohere Labs (formerly Cohere for AI), 2024) | \~1.3 × 10¹⁰ | | 2024 | اندازہ | | 214 | Kaiju Small (Character.ai, 2025) | \~1.3 × 10¹⁰ | | 2025 | اندازہ | | 215 | ByT5-XXL (Google, 2021) | \~1.3 × 10¹⁰ | | 2021 | اندازہ | | 216 | CoRe (Tsinghua University, 2023) | \~1.2 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 217 | DALL-E (OpenAI, 2021) | \~1.2 × 10¹⁰ | | 2021 | اندازہ | | 218 | Codex (OpenAI, 2021) | \~1.2 × 10¹⁰ | | 2021 | اندازہ | | 219 | T5-11B (Google, 2019) | 1.1 × 10¹⁰ | 1.1 × 10¹⁰ | 2019 | گھنا | | 220 | UnifiedQA (Allen Institute for AI, 2020) | 1.1 × 10¹⁰ | 1.1 × 10¹⁰ | 2020 | گھنا | | 221 | Unicorn (Allen Institute for AI, 2021) | 1.1 × 10¹⁰ | 1.1 × 10¹⁰ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 222 | PLATO-XL (Baidu, 2021) | 1.1 × 10¹⁰ | 1.1 × 10¹⁰ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 223 | CoEdiT-xxl (University of Minnesota, 2023) | \~1.1 × 10¹⁰ | | 2023 | اندازہ | | 224 | GQA-8-XXL (Google Research, 2023) | 1.1 × 10¹⁰ | 1.1 × 10¹⁰ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 225 | XLMR-XXL (Facebook AI Research, 2021) | 1.1 × 10¹⁰ | 1.1 × 10¹⁰ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 226 | Llama 3.2 11B (Meta AI, 2024) | 1.1 × 10¹⁰ | 1.1 × 10¹⁰ | 2024 | گھنا | | 227 | ERNIE 3.0 (Baidu, 2021) | 1 × 10¹⁰ | 1 × 10¹⁰ | 2021 | گھنا | | 228 | ERNIE-ViLG (Baidu, 2021) | \~1 × 10¹⁰ | | 2021 | اندازہ | | 229 | Qwen-VL (Alibaba, 2023) | \~9.6 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 230 | Generative BST (Facebook AI Research, 2021) | 9.4 × 10⁹ | 9.4 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 231 | Sparse all-MLP (Meta AI, 2022) | 9.4 × 10⁹ | 9.4 × 10⁹ | 2022 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 232 | CogVideo (Tsinghua University, 2022) | \~9.4 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 233 | eDiff-I (Nvidia, 2022) | \~9.1 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 234 | Eagle 2 (Nvidia, 2025) | 8.9 × 10⁹ | 8.9 × 10⁹ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 235 | MoE-Multi (Jagiellonian University, 2017) | 8.7 × 10⁹ | 8.7 × 10⁹ | 2017 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 236 | Qwen-Audio-Chat (Alibaba, 2023) | \~8.5 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 237 | Megatron-LM (Nvidia, 2019) | \~8.3 × 10⁹ | | 2019 | اندازہ | | 238 | BigSSL (Google, 2021) | \~8 × 10⁹ | | 2021 | اندازہ | | 239 | Nemotron-3-8B (Nvidia, 2023) | 8 × 10⁹ | 8 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 240 | Stable Diffusion 3 (Stability AI, 2024) | 8 × 10⁹ | 8 × 10⁹ | 2024 | گھنا | | 241 | Qwen3 Embedding (Alibaba, 2025) | 8 × 10⁹ | 8 × 10⁹ | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 242 | Imagen (Google Brain, 2022) | \~7.8 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 243 | XGLM-7.5B (Meta AI, 2021) | 7.5 × 10⁹ | 7.5 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 244 | RETRO-7B (DeepMind, 2022) | 7.5 × 10⁹ | 7.5 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 245 | OpenVLA (Stanford University, 2024) | 7.2 × 10⁹ | 7.2 × 10⁹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 246 | mPLUG-Owl2 (Alibaba, 2023) | \~7.1 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 247 | Goat-7B (National University of Singapore, 2023) | \~7 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 248 | Llama 2-7B (Meta AI, 2023) | 7 × 10⁹ | 7 × 10⁹ | 2023 | گھنا | | 249 | Llama Guard (Meta AI, 2023) | 7 × 10⁹ | 7 × 10⁹ | 2023 | گھنا | | 250 | Qwen-VL-Max (Alibaba, 2024) | 7 × 10⁹ | 7 × 10⁹ | 2024 | گھنا | | 251 | Mathstral (Mistral AI, 2024) | 7 × 10⁹ | 7 × 10⁹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 252 | Apollo 7B (Meta AI, 2024) | 7 × 10⁹ | 7 × 10⁹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 253 | Eurus-2-7B-PRIME (Tsinghua University, 2025) | \~7 × 10⁹ | | 2025 | اندازہ | | 254 | INTELLECT-MATH (Prime Intellect, 2025) | 7 × 10⁹ | 7 × 10⁹ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 255 | Incoder-6.7B (Facebook AI Research, 2023) | 6.7 × 10⁹ | 6.7 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 256 | ProGen2-xlarge (Salesforce Research, 2022) | 6.4 × 10⁹ | 6.4 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 257 | GPipe (Google, 2018) | \~6 × 10⁹ | | 2018 | اندازہ | | 258 | InstructGPT 6B (OpenAI, 2022) | 6 × 10⁹ | 6 × 10⁹ | 2022 | گھنا | | 259 | Vega v2 (Wuhan University, 2022) | 6 × 10⁹ | 6 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 260 | ChatGLM3-6B (Z.ai (Zhipu AI), 2023) | \~6 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 261 | MolmoAct 2 (Allen Institute for AI, 2026) | \~5.5 × 10⁹ | | 2026 | اندازہ | | 262 | T-NLRv5 XXL (Microsoft, 2021) | 5.4 × 10⁹ | 5.4 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 263 | π0.6 (Physical Intelligence, 2025) | 5.3 × 10⁹ | 5.3 × 10⁹ | 2025 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 264 | PaLI-3 (Google DeepMind, 2023) | 5 × 10⁹ | 5 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 265 | Mesh-TensorFlow Transformer 4.9B (Google Brain, 2018) | 4.9 × 10⁹ | 4.9 × 10⁹ | 2018 | گھنا | | 266 | W.A.L.T (Stanford University, 2023) | 4.7 × 10⁹ | 4.7 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 267 | CogView (Tsinghua University, 2021) | \~4 × 10⁹ | | 2021 | اندازہ | | 268 | Make-A-Scene (Meta AI, 2022) | \~4 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 269 | ONE-PEACE (Alibaba, 2023) | \~4 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 270 | Megatron-BERT (Nvidia, 2019) | 3.9 × 10⁹ | 3.9 × 10⁹ | 2019 | گھنا | | 271 | DALL·E 2 (OpenAI, 2022) | \~3.5 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 272 | Stable Diffusion XL (Stability AI, 2023) | \~3.4 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 273 | MusicGen (Meta AI, 2023) | \~3.4 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 274 | Gemini Nano-2 (Google DeepMind, 2023) | 3.3 × 10⁹ | 3.3 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 275 | Zidong Taichu (Chinese Academy of Sciences, 2021) | 3.2 × 10⁹ | 3.2 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 276 | DeepNet (Microsoft Research, 2022) | 3.2 × 10⁹ | 3.2 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 277 | MS-ensemble-speech-recognition (Microsoft, 2016) | \~3.2 × 10⁹ | | 2016 | اندازہ | | 278 | BASIC-L (Google, 2021) | \~3.1 × 10⁹ | | 2021 | اندازہ | | 279 | BASIC-L + Lion (Google, 2023) | 3.1 × 10⁹ | 3.1 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 280 | LEP-AD (King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), 2023) | 3 × 10⁹ | 3 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 281 | ViT-G/14 (Google Research, 2021) | 3 × 10⁹ | 3 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 282 | ProtT5-XL-U50 (Technical University of Munich, 2021) | 3 × 10⁹ | 3 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 283 | Swin Transformer V2 (Microsoft Research Asia, 2021) | 3 × 10⁹ | 3 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 284 | LongT5 (Google Research, 2021) | 3 × 10⁹ | 3 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 285 | ReALM (Apple, 2024) | 3 × 10⁹ | 3 × 10⁹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 286 | Mesh-TensorFlow Transformer 2.9B (Google Brain, 2018) | \~2.9 × 10⁹ | | 2018 | اندازہ | | 287 | T5-3B (Google, 2019) | 2.8 × 10⁹ | 2.8 × 10⁹ | 2019 | گھنا | | 288 | DPO on Pythia-2.8B (Stanford University, 2023) | 2.8 × 10⁹ | 2.8 × 10⁹ | 2023 | گھنا | | 289 | AFM-on-device (Apple, 2024) | 2.7 × 10⁹ | 2.7 × 10⁹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 290 | PolyCoder (Carnegie Mellon University (CMU), 2022) | \~2.7 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 291 | Hybrid H3-2.7B (Stanford University, 2022) | \~2.7 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 292 | GPT3-2.7B (Stanford University, 2023) | 2.7 × 10⁹ | 2.7 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 293 | Meena (Google Brain, 2020) | 2.6 × 10⁹ | 2.6 × 10⁹ | 2020 | گھنا | | 294 | CPM-Large (Tsinghua University, 2020) | 2.6 × 10⁹ | 2.6 × 10⁹ | 2020 | گھنا | | 295 | Nucleotide Transformer (Nvidia, 2023) | \~2.5 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 296 | Fugatto 1 (Nvidia, 2024) | 2.5 × 10⁹ | 2.5 × 10⁹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 297 | CoAtNet (Google, 2021) | 2.4 × 10⁹ | 2.4 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 298 | GShard (Google, 2020) | 2.3 × 10⁹ | 2.3 × 10⁹ | 2020 | گھنا | | 299 | SeamlessM4T (Facebook, 2023) | 2.3 × 10⁹ | 2.3 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 300 | Turing ULRv5 (Microsoft, 2021) | 2.2 × 10⁹ | 2.2 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 301 | CoCa (Google Research, 2022) | 2.1 × 10⁹ | 2.1 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 302 | MuseNet (OpenAI, 2019) | \~2 × 10⁹ | | 2019 | اندازہ | | 303 | Infinity (ByteDance, 2024) | 2 × 10⁹ | 2 × 10⁹ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 304 | Seq2Seq LSTM (Google, 2014) | 1.9 × 10⁹ | 1.9 × 10⁹ | 2014 | گھنا | | 305 | BEIT-3 (Microsoft, 2022) | \~1.9 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 306 | Ankh\_large (Technical University of Munich, 2023) | 1.9 × 10⁹ | 1.9 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 307 | ViT-G/14 (Google Brain, 2021) | 1.8 × 10⁹ | 1.8 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 308 | ViT-G (University of Washington, 2022) | 1.8 × 10⁹ | 1.8 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 309 | Phenaki (University College London (UCL), 2022) | \~1.8 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 310 | Gemini Nano-1 (Google DeepMind, 2023) | 1.8 × 10⁹ | 1.8 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 311 | DistBelief Vision (Google, 2012) | \~1.7 × 10⁹ | | 2012 | اندازہ | | 312 | Whisper (OpenAI, 2022) | \~1.6 × 10⁹ | | 2022 | اندازہ | | 313 | GPT-2 (OpenAI, 2019) | \~1.5 × 10⁹ | | 2019 | اندازہ | | 314 | DeBERTa (Microsoft, 2021) | 1.5 × 10⁹ | 1.5 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 315 | AR-LDM (Alibaba, 2022) | 1.5 × 10⁹ | 1.5 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 316 | AudioLM (Google Research, 2023) | \~1.5 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 317 | BLIP-2 (Salesforce Research, 2023) | 1.5 × 10⁹ | 1.5 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 318 | LDM-1.45B (Heidelberg University, 2021) | 1.4 × 10⁹ | 1.4 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 319 | Stable Diffusion (Runway, 2022) | 1.4 × 10⁹ | 1.4 × 10⁹ | 2022 | گھنا | | 320 | SEER (Facebook AI Research, 2021) | 1.3 × 10⁹ | 1.3 × 10⁹ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 321 | InstructGPT 1.3B (OpenAI, 2022) | 1.3 × 10⁹ | 1.3 × 10⁹ | 2022 | گھنا | | 322 | Megatron-LM (Nvidia, 2019) | 1.2 × 10⁹ | 1.2 × 10⁹ | 2019 | گھنا | | 323 | RDT-1B (Tsinghua University, 2024) | \~1.2 × 10⁹ | | 2024 | اندازہ | | 324 | Gato (DeepMind, 2022) | 1.2 × 10⁹ | 1.2 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 325 | DINOv2 (Facebook AI Research, 2023) | 1.1 × 10⁹ | 1.1 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 326 | Diffusion Renderer (Nvidia, 2025) | 1.1 × 10⁹ | 1.1 × 10⁹ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 327 | InternImage (Shanghai AI Lab, 2022) | 1.1 × 10⁹ | 1.1 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 328 | EVA-01 (Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, 2022) | 1 × 10⁹ | 1 × 10⁹ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 329 | Unsupervised High-level Feature Learner (Google, 2012) | \~1 × 10⁹ | | 2012 | اندازہ | | 330 | Conformer + Wav2vec 2.0 + Noisy Student (Google, 2020) | 1 × 10⁹ | 1 × 10⁹ | 2020 | گھنا | | 331 | HuBERT (Facebook AI Research, 2021) | \~1 × 10⁹ | | 2021 | اندازہ | | 332 | W2v-BERT (Google Brain, 2021) | 1 × 10⁹ | 1 × 10⁹ | 2021 | گھنا | | 333 | AudioGen (Meta AI, 2023) | \~1 × 10⁹ | | 2023 | اندازہ | | 334 | VideoMAE V2 (Nanjing University, 2023) | 1 × 10⁹ | 1 × 10⁹ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 335 | TransE (Universite de Technologie de Compiègne – CNRS, 2013) | \~9.4 × 10⁸ | | 2013 | اندازہ | | 336 | ImageBind (Meta AI, 2023) | \~9.3 × 10⁸ | | 2023 | اندازہ | | 337 | Big Transfer (Google Brain, 2019) | \~9.3 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 338 | Florence (Microsoft, 2021) | 8.9 × 10⁸ | 8.9 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 339 | NÜWA (Microsoft Research, 2021) | 8.7 × 10⁸ | 8.7 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 340 | MusicLM (Google, 2023) | 8.6 × 10⁸ | 8.6 × 10⁸ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 341 | ResNeXt-101 32x48d (Facebook, 2018) | 8.3 × 10⁸ | 8.3 × 10⁸ | 2018 | گھنا | | 342 | FixRes ResNeXt-101 WSL (Facebook AI, 2019) | \~8.3 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 343 | ALIGN (Google Research, 2021) | 8.2 × 10⁸ | 8.2 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 344 | Statement Curriculum Learning (OpenAI, 2022) | \~7.7 × 10⁸ | | 2022 | اندازہ | | 345 | CodeT5-large (Salesforce, 2022) | \~7.7 × 10⁸ | | 2022 | اندازہ | | 346 | DITTO (Tsinghua University, 2022) | 7.5 × 10⁸ | 7.5 × 10⁸ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 347 | FGN (Google DeepMind, 2025) | 7.2 × 10⁸ | 7.2 × 10⁸ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 348 | data2vec (Meta AI, 2022) | \~7.1 × 10⁸ | | 2022 | اندازہ | | 349 | Tranception (University of Oxford, 2022) | 7 × 10⁸ | 7 × 10⁸ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 350 | Word2Vec (Google, 2013) | \~6.9 × 10⁸ | | 2013 | اندازہ | | 351 | DiT-XL/2 (New York University (NYU), 2023) | 6.8 × 10⁸ | 6.8 × 10⁸ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 352 | DiT-XL/2 + CADS (ETH Zurich, 2023) | \~6.8 × 10⁸ | | 2023 | اندازہ | | 353 | OmegaPLM (Massachusetts Institute of Technology (MIT), 2022) | 6.7 × 10⁸ | 6.7 × 10⁸ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 354 | XLM (Facebook, 2019) | \~6.7 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 355 | ESM1b (Facebook AI Research, 2020) | 6.5 × 10⁸ | 6.5 × 10⁸ | 2020 | گھنا | | 356 | Segment Anything Model (Meta AI, 2023) | 6.4 × 10⁸ | 6.4 × 10⁸ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 357 | ViT-Huge/14 (Google Brain, 2020) | 6.3 × 10⁸ | 6.3 × 10⁸ | 2020 | گھنا | | 358 | Masked Autoencoders ViT-H (Facebook AI Research, 2021) | \~6.3 × 10⁸ | | 2021 | اندازہ | | 359 | Retrieval-Augmented Generator (Facebook, 2020) | 6.3 × 10⁸ | 6.3 × 10⁸ | 2020 | گھنا | | 360 | DLDL (University of Oxford, 2016) | \~5.6 × 10⁸ | | 2016 | اندازہ | | 361 | ADM (OpenAI, 2021) | 5.6 × 10⁸ | 5.6 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 362 | TrOCR (Beihang University, 2021) | 5.6 × 10⁸ | 5.6 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 363 | XLM-RoBERTa (Facebook AI, 2019) | 5.5 × 10⁸ | 5.5 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 364 | LUKE (University of Washington, 2020) | \~4.8 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 365 | EfficientNet-L2 (Google, 2019) | \~4.8 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 366 | Noisy Student (Carnegie Mellon University (CMU), 2019) | 4.8 × 10⁸ | 4.8 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 367 | Meta Pseudo Labels (Google Brain, 2021) | \~4.8 × 10⁸ | | 2021 | اندازہ | | 368 | EMDR (Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms), 2021) | 4.4 × 10⁸ | 4.4 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 369 | NMT Transformer 437M (Google, 2019) | 4.4 × 10⁸ | 4.4 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 370 | Adaptive Inputs + LayerDrop (Facebook AI Research, 2019) | 4.2 × 10⁸ | 4.2 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 371 | ProtBERT-BFD (Technical University of Munich, 2021) | 4.2 × 10⁸ | 4.2 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 372 | OntoProtein (Zhejiang University (ZJU), 2022) | \~4.2 × 10⁸ | | 2022 | اندازہ | | 373 | DeBERTaV3large + KEAR (Microsoft, 2022) | 4.2 × 10⁸ | 4.2 × 10⁸ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 374 | BART-large (Facebook AI, 2019) | \~4.1 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 375 | SigLIP 400M (Google DeepMind, 2023) | 4 × 10⁸ | 4 × 10⁸ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 376 | BERT-Large-CAS (Amazon, 2019) | \~4 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 377 | MoCo (Facebook AI, 2019) | \~3.8 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 378 | SimCLR (Google Brain, 2020) | \~3.8 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 379 | CLIP (OpenAI, 2021) | 3.7 × 10⁸ | 3.7 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 380 | RoBERTa Large (Facebook, 2019) | 3.5 × 10⁸ | 3.5 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 381 | AbLang (University of Oxford, 2022) | 3.5 × 10⁸ | 3.5 × 10⁸ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 382 | GPT-2 Medium (Stanford University, 2022) | 3.5 × 10⁸ | 3.5 × 10⁸ | 2022 | گھنا | | 383 | VALL-E (Microsoft, 2023) | \~3.5 × 10⁸ | | 2023 | اندازہ | | 384 | BERT-Large (Google, 2018) | 3.4 × 10⁸ | 3.4 × 10⁸ | 2018 | گھنا | | 385 | XLNet (Carnegie Mellon University (CMU), 2019) | 3.4 × 10⁸ | 3.4 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 386 | ERNIE-GEN (Baidu, 2020) | \~3.4 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 387 | CamemBERT (Facebook, 2019) | 3.4 × 10⁸ | 3.4 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 388 | ELECTRA (Stanford University, 2020) | \~3.4 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 389 | German ELECTRA Large (deepset, 2020) | 3.4 × 10⁸ | 3.4 × 10⁸ | 2020 | گھنا | | 390 | ALM 1.0 (Beijing Academy of Artificial Intelligence / BAAI, 2022) | \~3.4 × 10⁸ | | 2022 | اندازہ | | 391 | MT-DNN (Microsoft, 2019) | 3.3 × 10⁸ | 3.3 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 392 | Fusion in Encoder (Samsung, 2022) | \~3.3 × 10⁸ | | 2022 | اندازہ | | 393 | wave2vec 2.0 LARGE (Facebook, 2020) | 3.2 × 10⁸ | 3.2 × 10⁸ | 2020 | گھنا | | 394 | CPC v2 (DeepMind, 2019) | \~3 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 395 | Transformer - LibriVox + Decoding/Rescoring (Facebook, 2019) | 3 × 10⁸ | 3 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 396 | DDPM-IP (Utrecht University, 2023) | \~3 × 10⁸ | | 2023 | اندازہ | | 397 | GNMT (Google, 2016) | \~2.8 × 10⁸ | | 2016 | اندازہ | | 398 | base LM+GNN+kNN (Shannon.AI, 2021) | 2.7 × 10⁸ | 2.7 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 399 | YOLO (University of Washington, 2015) | \~2.7 × 10⁸ | | 2015 | اندازہ | | 400 | Transformer-XL (Carnegie Mellon University (CMU), 2019) | \~2.6 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 401 | Transformer-XL + RMS dynamic eval (University of Edinburgh, 2019) | 2.6 × 10⁸ | 2.6 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 402 | Transformer-XL Large + Phrase Induction (Massachusetts Institute of Technology (MIT), 2019) | \~2.6 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 403 | Segatron-XL large, M=384 + HCP (Microsoft Research, 2022) | 2.6 × 10⁸ | 2.6 × 10⁸ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 404 | Denoising Diffusion Probabilistic Models (University of California (UC) Berkeley, 2021) | 2.6 × 10⁸ | 2.6 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 405 | Pangu-Weather (Huawei, 2023) | 2.6 × 10⁸ | 2.6 × 10⁸ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 406 | SPN (Google Brain, 2018) | 2.5 × 10⁸ | 2.5 × 10⁸ | 2018 | گھنا | | 407 | S4 (Stanford University, 2021) | \~2.5 × 10⁸ | | 2021 | اندازہ | | 408 | Base LM + kNN LM + Continuous Cache (Stanford University, 2019) | \~2.5 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 409 | ERNIE-Doc (Baidu, 2020) | 2.5 × 10⁸ | 2.5 × 10⁸ | 2020 | گھنا | | 410 | Adaptive Input Transformer + RD (Microsoft Research Asia, 2021) | \~2.5 × 10⁸ | | 2021 | اندازہ | | 411 | Transformer (Adaptive Input Embeddings) WT103 (Facebook AI Research, 2018) | 2.5 × 10⁸ | 2.5 × 10⁸ | 2018 | گھنا | | 412 | TaLK Convolution (Carleton University, 2020) | \~2.4 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 413 | ALBERT-xxlarge (Toyota Technological Institute at Chicago, 2020) | \~2.4 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 414 | SRU++ Large (ASAPP, 2021) | 2.3 × 10⁸ | 2.3 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 415 | GR-2 (ByteDance, 2024) | 2.3 × 10⁸ | 2.3 × 10⁸ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 416 | MaskGIT (Google Research, 2022) | 2.3 × 10⁸ | 2.3 × 10⁸ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 417 | MetNet (Google, 2020) | \~2.3 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 418 | FFN SwiGLU (Google, 2020) | 2.2 × 10⁸ | 2.2 × 10⁸ | 2020 | گھنا | | 419 | CodeT5-base (Salesforce, 2021) | \~2.2 × 10⁸ | | 2021 | اندازہ | | 420 | Transformer (Google Research, 2017) | 2.1 × 10⁸ | 2.1 × 10⁸ | 2017 | گھنا | | 421 | Sandwich Transformer (Allen Institute for AI, 2019) | \~2.1 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 422 | EfficientNetV2-XL (Google, 2021) | 2.1 × 10⁸ | 2.1 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 423 | Word2Vec (Google, 2013) | \~2.1 × 10⁸ | | 2013 | اندازہ | | 424 | Multilingual DNN (Google, 2013) | 2.1 × 10⁸ | 2.1 × 10⁸ | 2013 | گھنا | | 425 | DreamerV3 (DeepMind, 2023) | \~2 × 10⁸ | | 2023 | اندازہ | | 426 | DL scaling speech (Baidu, 2017) | \~1.9 × 10⁸ | | 2017 | اندازہ | | 427 | ResNeXt-101 Billion-scale (Facebook AI, 2019) | \~1.9 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 428 | (NTT Communication Science Laboratories, 2018) | 1.9 × 10⁸ | 1.9 × 10⁸ | 2018 | گھنا | | 429 | TrellisNet (Carnegie Mellon University (CMU), 2018) | 1.8 × 10⁸ | 1.8 × 10⁸ | 2018 | گھنا | | 430 | DL scaling LM (Baidu, 2017) | \~1.8 × 10⁸ | | 2017 | اندازہ | | 431 | EXAONE Path 2.0 (LG AI Research, 2025) | 1.8 × 10⁸ | 1.8 × 10⁸ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 432 | OpenAI Five Rerun (OpenAI, 2019) | 1.6 × 10⁸ | 1.6 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 433 | OpenAI Five (OpenAI, 2019) | 1.6 × 10⁸ | 1.6 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 434 | 4 layer QRNN (Salesforce Research, 2018) | \~1.5 × 10⁸ | | 2018 | اندازہ | | 435 | TransformerXL + spectrum control (University of California Los Angeles (UCLA), 2020) | \~1.5 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 436 | AlphaGeometry (Google DeepMind, 2024) | 1.5 × 10⁸ | 1.5 × 10⁸ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 437 | PermuteFormer (Peking University, 2021) | \~1.5 × 10⁸ | | 2021 | اندازہ | | 438 | Fragment embedding (Stanford University, 2014) | \~1.4 × 10⁸ | | 2014 | اندازہ | | 439 | OverFeat (New York University (NYU), 2013) | 1.4 × 10⁸ | 1.4 × 10⁸ | 2013 | گھنا | | 440 | VGG19 (University of Oxford, 2014) | \~1.4 × 10⁸ | | 2014 | اندازہ | | 441 | LRCN (UT Austin, 2014) | \~1.4 × 10⁸ | | 2014 | اندازہ | | 442 | Transformer-XL DeFINE (University of Washington, 2019) | \~1.4 × 10⁸ | | 2019 | اندازہ | | 443 | Deep Autoencoders (University of Toronto, 2011) | 1.4 × 10⁸ | 1.4 × 10⁸ | 2011 | گھنا | | 444 | AlphaStar (DeepMind, 2019) | 1.4 × 10⁸ | 1.4 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 445 | VGG16 (University of Oxford, 2014) | 1.4 × 10⁸ | 1.4 × 10⁸ | 2014 | گھنا | | 446 | VGG-Face (University of Oxford, 2015) | 1.4 × 10⁸ | 1.4 × 10⁸ | 2015 | گھنا | | 447 | SAF R-CNN (Beijing Institute of Technology, 2015) | \~1.4 × 10⁸ | | 2015 | اندازہ | | 448 | Template Adaptation (University of Oxford, 2016) | \~1.4 × 10⁸ | | 2016 | اندازہ | | 449 | LRR-4X (UC Irvine, 2016) | \~1.4 × 10⁸ | | 2016 | اندازہ | | 450 | CMS-RCNN (IEEE, 2016) | \~1.4 × 10⁸ | | 2016 | اندازہ | | 451 | QRNN (Salesforce Research, 2018) | \~1.4 × 10⁸ | | 2018 | اندازہ | | 452 | Multiresolution CNN (Google, 2014) | \~1.3 × 10⁸ | | 2014 | اندازہ | | 453 | FTW (DeepMind, 2018) | \~1.3 × 10⁸ | | 2018 | اندازہ | | 454 | Feedback Transformer (LORIA, 2020) | \~1.3 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 455 | KEPLER (Tsinghua University, 2020) | 1.3 × 10⁸ | 1.3 × 10⁸ | 2020 | گھنا | | 456 | DL scaling Image (Baidu, 2017) | 1.2 × 10⁸ | 1.2 × 10⁸ | 2017 | گھنا | | 457 | GloVe (Stanford University, 2014) | \~1.2 × 10⁸ | | 2014 | اندازہ | | 458 | Conformer (Google, 2020) | 1.2 × 10⁸ | 1.2 × 10⁸ | 2020 | گھنا | | 459 | GPT-1 (OpenAI, 2018) | \~1.2 × 10⁸ | | 2018 | اندازہ | | 460 | ContextNet (Google, 2020) | \~1.1 × 10⁸ | | 2020 | اندازہ | | 461 | SciBERT (Allen Institute for AI, 2019) | 1.1 × 10⁸ | 1.1 × 10⁸ | 2019 | گھنا | | 462 | DNABERT (Northeastern University, 2021) | 1.1 × 10⁸ | 1.1 × 10⁸ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 463 | Contriever (Meta AI, 2021) | \~1.1 × 10⁸ | | 2021 | اندازہ | | 464 | BERT-RBP (Waseda University, 2022) | 1.1 × 10⁸ | 1.1 × 10⁸ | 2022 | گھنا | | 465 | RoFormer (Zhuiyi Technology, 2023) | 1.1 × 10⁸ | 1.1 × 10⁸ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 466 | LSTM LM (RWTH Aachen University, 2012) | \~1 × 10⁸ | | 2012 | اندازہ | | 467 | ReLU-Speech (Google, 2013) | \~1 × 10⁸ | | 2013 | اندازہ | | 468 | STORM-B/8 (University of Southern California, 2024) | 1 × 10⁸ | 1 × 10⁸ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 469 | Support Vector Machines (AT&T, 1995) | \~1 × 10⁸ | | 1995 | اندازہ | | 470 | GPU DBNs (Stanford University, 2009) | 1 × 10⁸ | 1 × 10⁸ | 2009 | گھنا | | 471 | MSA Transformer (Facebook AI Research, 2021) | \~1 × 10⁸ | | 2021 | اندازہ | | 472 | YOLOX-X (Megvii Inc, 2021) | \~9.9 × 10⁷ | | 2021 | اندازہ | | 473 | DeLighT (University of Washington, 2020) | \~9.9 × 10⁷ | | 2020 | اندازہ | | 474 | ELMo (University of Washington, 2018) | \~9.4 × 10⁷ | | 2018 | اندازہ | | 475 | AlphaFold 2 (DeepMind, 2020) | \~9.3 × 10⁷ | | 2020 | اندازہ | | 476 | AlphaMissense (Google DeepMind, 2023) | \~9.3 × 10⁷ | | 2023 | اندازہ | | 477 | Octo-Base (University of California (UC) Berkeley, 2024) | 9.3 × 10⁷ | 9.3 × 10⁷ | 2024 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 478 | PolyNet (Chinese University of Hong Kong (CUHK), 2016) | \~9.2 × 10⁷ | | 2016 | اندازہ | | 479 | Transformer local-attention (Google Cloud, 2021) | 9 × 10⁷ | 9 × 10⁷ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 480 | Transformer + Simple Recurrent Unit (ASAPP, 2018) | 9 × 10⁷ | 9 × 10⁷ | 2018 | گھنا | | 481 | NASNet-A (Google Brain, 2017) | \~8.9 × 10⁷ | | 2017 | اندازہ | | 482 | CLIP (OpenAI, 2021) | \~8.9 × 10⁷ | | 2021 | اندازہ | | 483 | Detic (Meta AI, 2022) | \~8.8 × 10⁷ | | 2022 | اندازہ | | 484 | MSRA (Microsoft Research, 2015) | 8.7 × 10⁷ | 8.7 × 10⁷ | 2015 | گھنا | | 485 | BigBiGAN (Google, 2019) | \~8.6 × 10⁷ | | 2019 | اندازہ | | 486 | ViT-Base/32 (Google Brain, 2020) | \~8.6 × 10⁷ | | 2020 | اندازہ | | 487 | DeiT-B (Meta AI, 2021) | 8.6 × 10⁷ | 8.6 × 10⁷ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 488 | CaLM (University of Oxford, 2022) | \~8.6 × 10⁷ | | 2022 | اندازہ | | 489 | Tensor-Transformer (University of California (UC) Berkeley, 2020) | 8.5 × 10⁷ | 8.5 × 10⁷ | 2020 | گھنا | | 490 | ResNeXt-101 (University of California San Diego, 2016) | 8.3 × 10⁷ | 8.3 × 10⁷ | 2016 | گھنا | | 491 | RBM Image Classifier (University of Toronto, 2009) | \~8 × 10⁷ | | 2009 | اندازہ | | 492 | Routing Transformer (Google Research, 2020) | 8 × 10⁷ | 8 × 10⁷ | 2020 | گھنا | | 493 | Big-Little Net (IBM, 2018) | \~7.7 × 10⁷ | | 2018 | اندازہ | | 494 | EfficientDet (Google Brain, 2020) | \~7.7 × 10⁷ | | 2020 | اندازہ | | 495 | CODEFUSION (Microsoft, 2023) | 7.5 × 10⁷ | 7.5 × 10⁷ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 496 | RNN LM (Johns Hopkins University, 2010) | \~7 × 10⁷ | | 2010 | اندازہ | | 497 | R-CNN (University of California (UC) Berkeley, 2013) | \~6.9 × 10⁷ | | 2013 | اندازہ | | 498 | Variational (University of Cambridge, 2015) | 6.6 × 10⁷ | 6.6 × 10⁷ | 2015 | گھنا | | 499 | DistilBERT (Hugging Face, 2019) | 6.6 × 10⁷ | 6.6 × 10⁷ | 2019 | گھنا | | 500 | Theseus 6/768 (University of California San Diego, 2020) | 6.6 × 10⁷ | 6.6 × 10⁷ | 2020 | گھنا | | 501 | ResNet-152 (Microsoft, 2015) | 6 × 10⁷ | 6 × 10⁷ | 2015 | گھنا | | 502 | AlexNet (University of Toronto, 2012) | 6 × 10⁷ | 6 × 10⁷ | 2012 | گھنا | | 503 | DETR (Facebook, 2020) | 6 × 10⁷ | 6 × 10⁷ | 2020 | گھنا | | 504 | YOLOv3 (University of Washington, 2018) | \~5.7 × 10⁷ | | 2018 | اندازہ | | 505 | Inception-ResNet-V2 (Google, 2016) | \~5.6 × 10⁷ | | 2016 | اندازہ | | 506 | Transformer ELMo (Allen Institute for AI, 2019) | 5.6 × 10⁷ | 5.6 × 10⁷ | 2019 | گھنا | | 507 | فروٹ فلائی کا دماغ | 5.5 × 10⁷ | 5.5 × 10⁷ | | سائنیپسز | | 508 | NAS with base 8 and shared embeddings (Google Brain, 2016) | 5.4 × 10⁷ | 5.4 × 10⁷ | 2016 | گھنا | | 509 | RetinaNet-R101 (Facebook AI Research, 2017) | 5.3 × 10⁷ | 5.3 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 510 | AWD-LSTM+WT+Cache+IOG (NTT Communication Science Laboratories, 2017) | 5.3 × 10⁷ | 5.3 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 511 | Hierarchical Scene Labeling (New York University (NYU), 2013) | 5.2 × 10⁷ | 5.2 × 10⁷ | 2013 | گھنا | | 512 | VD-LSTM+REAL Large (Salesforce Research, 2016) | 5.1 × 10⁷ | 5.1 × 10⁷ | 2016 | گھنا | | 513 | YOLOv2 (University of Washington, 2016) | \~5.1 × 10⁷ | | 2016 | اندازہ | | 514 | Dropout-LSTM+Noise (Columbia University, 2018) | \~5.1 × 10⁷ | | 2018 | اندازہ | | 515 | LSTM + dynamic eval (University of Edinburgh, 2017) | \~5 × 10⁷ | | 2017 | اندازہ | | 516 | Dropout (University of Toronto, 2012) | \~4.9 × 10⁷ | | 2012 | اندازہ | | 517 | Dropout: SVHN (University of Toronto, 2014) | 4.8 × 10⁷ | 4.8 × 10⁷ | 2014 | گھنا | | 518 | DistBelief Speech (Google, 2012) | \~4.7 × 10⁷ | | 2012 | اندازہ | | 519 | AlphaGo Zero (DeepMind, 2017) | 4.6 × 10⁷ | 4.6 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 520 | Fine-tuned-AWD-LSTM-DOC (Samsung R&D Institute Russia, 2018) | 4.6 × 10⁷ | 4.6 × 10⁷ | 2018 | گھنا | | 521 | CT-MoS (Google, 2020) | 4.5 × 10⁷ | 4.5 × 10⁷ | 2020 | گھنا | | 522 | JFT (Google Research, 2017) | 4.5 × 10⁷ | 4.5 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 523 | ResNet-101 (Microsoft, 2015) | 4.5 × 10⁷ | 4.5 × 10⁷ | 2015 | گھنا | | 524 | HR-ResNet101 (Carnegie Mellon University (CMU), 2016) | 4.5 × 10⁷ | 4.5 × 10⁷ | 2016 | گھنا | | 525 | 3DMM-CNN (University of Southern California, 2016) | 4.5 × 10⁷ | 4.5 × 10⁷ | 2016 | گھنا | | 526 | LaNet-L (Brown University, 2019) | 4.4 × 10⁷ | 4.4 × 10⁷ | 2019 | گھنا | | 527 | ProBERTa (University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), 2020) | 4.4 × 10⁷ | 4.4 × 10⁷ | 2020 | گھنا | | 528 | PreTrans-3L-250H (University of Toronto, 2013) | \~4.3 × 10⁷ | | 2013 | اندازہ | | 529 | Inceptionv4 (Google, 2016) | \~4.3 × 10⁷ | | 2016 | اندازہ | | 530 | GL-LWGC-AWD-MoS-LSTM + dynamic evaluation (Ben-Gurion University of the Negev, 2017) | 3.8 × 10⁷ | 3.8 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 531 | U-Net (University of Freiburg, 2015) | 3.8 × 10⁷ | 3.8 × 10⁷ | 2015 | گھنا | | 532 | NASv3 (Google Brain, 2016) | \~3.7 × 10⁷ | | 2016 | اندازہ | | 533 | MuZero (DeepMind, 2019) | \~3.7 × 10⁷ | | 2019 | اندازہ | | 534 | AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (Carnegie Mellon University (CMU), 2017) | \~3.5 × 10⁷ | | 2017 | اندازہ | | 535 | AWD-LSTM-MoS+PDR + dynamic evaluation (IBM, 2018) | 3.5 × 10⁷ | 3.5 × 10⁷ | 2018 | گھنا | | 536 | AWD-LSTM-MoS + dynamic evaluation (Peking University, 2018) | 3.5 × 10⁷ | 3.5 × 10⁷ | 2018 | گھنا | | 537 | AWD-LSTM + MoS + Partial Shuffled (University of Texas at Austin, 2019) | 3.5 × 10⁷ | 3.5 × 10⁷ | 2019 | گھنا | | 538 | Mogrifier (d2, MoS2, MC) + dynamic eval (DeepMind, 2019) | 3.5 × 10⁷ | 3.5 × 10⁷ | 2019 | گھنا | | 539 | Mogrifier RLSTM (DeepMind, 2022) | 3.5 × 10⁷ | 3.5 × 10⁷ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 540 | RT-1 (Google, 2022) | 3.5 × 10⁷ | 3.5 × 10⁷ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 541 | DenseNet-264 (Tsinghua University, 2016) | 3.4 × 10⁷ | 3.4 × 10⁷ | 2016 | گھنا | | 542 | RetinaNet-R50 (Facebook AI Research, 2017) | \~3.4 × 10⁷ | | 2017 | اندازہ | | 543 | Fraternal dropout + AWD-LSTM 3-layer (Jagiellonian University, 2017) | \~3.4 × 10⁷ | | 2017 | اندازہ | | 544 | AWD-LSTM-DRILL + dynamic evaluation† (IDIAP, 2019) | \~3.4 × 10⁷ | | 2019 | اندازہ | | 545 | AWD-LSTM - 3-layer LSTM (Salesforce Research, 2017) | 3.3 × 10⁷ | 3.3 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 546 | TCAN (Nanjing University, 2020) | 3.3 × 10⁷ | 3.3 × 10⁷ | 2020 | گھنا | | 547 | MMLSTM (Beijing University of Posts and Telecommunications, 2019) | \~3.2 × 10⁷ | | 2019 | اندازہ | | 548 | Paragraph Vector (Google, 2014) | 3.2 × 10⁷ | 3.2 × 10⁷ | 2014 | گھنا | | 549 | aLSTM (University of Manchester, 2018) | 3.2 × 10⁷ | 3.2 × 10⁷ | 2018 | گھنا | | 550 | StyleGAN2 (Nvidia, 2019) | 3 × 10⁷ | 3 × 10⁷ | 2019 | گھنا | | 551 | UDSMProt (Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, 2019) | \~2.8 × 10⁷ | | 2019 | اندازہ | | 552 | SENet (Chinese Academy of Sciences, 2017) | \~2.8 × 10⁷ | | 2017 | اندازہ | | 553 | Perceiver IO (DeepMind, 2020) | 2.8 × 10⁷ | 2.8 × 10⁷ | 2020 | گھنا | | 554 | Fractional Max-Pooling (University of Warwick, 2014) | \~2.7 × 10⁷ | | 2014 | اندازہ | | 555 | Hierarchical Reasoning Model (Sapient Intelligence, 2025) | 2.7 × 10⁷ | 2.7 × 10⁷ | 2025 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 556 | RNN-WER (DeepMind, 2014) | \~2.6 × 10⁷ | | 2014 | اندازہ | | 557 | StyleGAN (Nvidia, 2018) | 2.6 × 10⁷ | 2.6 × 10⁷ | 2018 | گھنا | | 558 | PyramidNet (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), 2017) | \~2.6 × 10⁷ | | 2017 | اندازہ | | 559 | ResNeXt-50 (University of California San Diego, 2016) | \~2.5 × 10⁷ | | 2016 | اندازہ | | 560 | AWD-LSTM (DeepMind, 2017) | 2.4 × 10⁷ | 2.4 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 561 | Inception v3 (Google, 2015) | \~2.4 × 10⁷ | | 2015 | اندازہ | | 562 | Mamba-24M (Carnegie Mellon University (CMU), 2023) | 2.3 × 10⁷ | 2.3 × 10⁷ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 563 | WeNet (Amazon, 2019) | \~2.3 × 10⁷ | | 2019 | اندازہ | | 564 | EN^2AS with performance reward (Beijing Institute of Technology, 2019) | \~2.3 × 10⁷ | | 2019 | اندازہ | | 565 | NAS+ESS (Northeastern University (China), 2020) | 2.3 × 10⁷ | 2.3 × 10⁷ | 2020 | گھنا | | 566 | Xception (Google, 2016) | 2.3 × 10⁷ | 2.3 × 10⁷ | 2016 | گھنا | | 567 | MetaMimic (Google, 2018) | \~2.2 × 10⁷ | | 2018 | اندازہ | | 568 | MMLSTM (Beijing University of Posts and Telecommunications, 2019) | \~2.1 × 10⁷ | | 2019 | اندازہ | | 569 | Pointer Sentinel-LSTM (MetaMind Inc, 2016) | 2.1 × 10⁷ | 2.1 × 10⁷ | 2016 | گھنا | | 570 | DiffDock (Massachusetts Institute of Technology (MIT), 2022) | \~2 × 10⁷ | | 2022 | اندازہ | | 571 | EI-REHN-1000D (Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), 2017) | 1.9 × 10⁷ | 1.9 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 572 | TC-DNN-BLSTM-DNN (Carnegie Mellon University (CMU), 2015) | 1.8 × 10⁷ | 1.8 × 10⁷ | 2015 | گھنا | | 573 | OR-WideResNet (Duke University, 2017) | 1.8 × 10⁷ | 1.8 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 574 | BP-DBN (University of Toronto, 2009) | 1.8 × 10⁷ | 1.8 × 10⁷ | 2009 | گھنا | | 575 | ALBERT (Toyota Technological Institute at Chicago, 2019) | 1.8 × 10⁷ | 1.8 × 10⁷ | 2019 | گھنا | | 576 | MedBERT (Peng Cheng Laboratory, 2021) | \~1.7 × 10⁷ | | 2021 | اندازہ | | 577 | LCNP NORB (, 2009) | 1.7 × 10⁷ | 1.7 × 10⁷ | 2009 | گھنا | | 578 | LF-MMI (Johns Hopkins University, 2016) | 1.7 × 10⁷ | 1.7 × 10⁷ | 2016 | گھنا | | 579 | AlphaFold (DeepMind, 2020) | \~1.6 × 10⁷ | | 2020 | اندازہ | | 580 | GNoME for crystal discovery (Google DeepMind, 2023) | \~1.6 × 10⁷ | | 2023 | اندازہ | | 581 | ReLU (University of Toronto, 2010) | \~1.6 × 10⁷ | | 2010 | اندازہ | | 582 | ProteinBERT (Hebrew University of Jerusalem, 2022) | 1.6 × 10⁷ | 1.6 × 10⁷ | 2022 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 583 | Eve (Harvard Medical School, 2021) | \~1.5 × 10⁷ | | 2021 | اندازہ | | 584 | LCNP LabelMe (University of Bonn, 2009) | 1.4 × 10⁷ | 1.4 × 10⁷ | 2009 | گھنا | | 585 | BatchNorm (Google, 2015) | 1.4 × 10⁷ | 1.4 × 10⁷ | 2015 | گھنا | | 586 | Fold2Seq (IBM, 2021) | \~1.2 × 10⁷ | | 2021 | اندازہ | | 587 | NPLM (University of Montreal / Université de Montréal, 2003) | 1.2 × 10⁷ | 1.2 × 10⁷ | 2003 | گھنا | | 588 | LCNP MNIST (, 2009) | 1.2 × 10⁷ | 1.2 × 10⁷ | 2009 | گھنا | | 589 | ISS (Duke University, 2017) | 1.1 × 10⁷ | 1.1 × 10⁷ | 2017 | گھنا | | 590 | ResNet-1001 (Microsoft, 2016) | \~1 × 10⁷ | | 2016 | اندازہ | | 591 | RNN+LDA+KN5+cache (Microsoft, 2012) | \~9 × 10⁶ | | 2012 | اندازہ | | 592 | Gated HORNN (York University, 2016) | \~9 × 10⁶ | | 2016 | اندازہ | | 593 | AlphaGo Fan (DeepMind, 2015) | \~8.2 × 10⁶ | | 2015 | اندازہ | | 594 | genCNN + dyn eval (Chinese Academy of Sciences, 2015) | \~8 × 10⁶ | | 2015 | اندازہ | | 595 | Once for All (MIT-IBM Watson AI Lab, 2020) | 7.7 × 10⁶ | 7.7 × 10⁶ | 2020 | گھنا | | 596 | Multi-cell LSTM (University of Hyderabad, 2018) | \~7.2 × 10⁶ | | 2018 | اندازہ | | 597 | Feedforward NN (University of Montreal / Université de Montréal, 2010) | 7.1 × 10⁶ | 7.1 × 10⁶ | 2010 | گھنا | | 598 | True-Regularization+Finetune+Dynamic-Eval (Mobvoi, 2019) | 7 × 10⁶ | 7 × 10⁶ | 2019 | گھنا | | 599 | Neural LM (University of Montreal / Université de Montréal, 2000) | 6.9 × 10⁶ | 6.9 × 10⁶ | 2000 | گھنا | | 600 | GoogLeNet / InceptionV1 (Google, 2014) | 6.8 × 10⁶ | 6.8 × 10⁶ | 2014 | گھنا | | 601 | HyenaDNA (Stanford University, 2023) | 6.6 × 10⁶ | 6.6 × 10⁶ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 602 | Dropout (University of Toronto, 2012) | 5.6 × 10⁶ | 5.6 × 10⁶ | 2012 | گھنا | | 603 | SimpleNet (Sensifai, 2016) | 5.5 × 10⁶ | 5.5 × 10⁶ | 2016 | گھنا | | 604 | AlphaX-1 (Facebook AI Research, 2019) | 5.4 × 10⁶ | 5.4 × 10⁶ | 2019 | گھنا | | 605 | 3DDFA (Chinese Academy of Sciences, 2015) | 5.4 × 10⁶ | 5.4 × 10⁶ | 2015 | گھنا | | 606 | Deep CNN + COTS (IEEE, 2015) | 5 × 10⁶ | 5 × 10⁶ | 2015 | گھنا | | 607 | DCNN (University of Maryland, 2015) | 5 × 10⁶ | 5 × 10⁶ | 2015 | گھنا | | 608 | NLP from scratch (NEC Laboratories, 2011) | \~5 × 10⁶ | | 2011 | اندازہ | | 609 | SPN-4+KN5 (Singapore University of Technology & Design, 2014) | \~5 × 10⁶ | | 2014 | اندازہ | | 610 | 6-Act Tether (Facebook AI Research, 2021) | 5 × 10⁶ | 5 × 10⁶ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 611 | High Performance CNN (IDSIA, 2011) | \~4.9 × 10⁶ | | 2011 | اندازہ | | 612 | MobileNet (Google, 2017) | \~4.2 × 10⁶ | | 2017 | اندازہ | | 613 | NPLM (University of Montreal / Université de Montréal, 2003) | 4.1 × 10⁶ | 4.1 × 10⁶ | 2003 | گھنا | | 614 | LMICA (, 2004) | 4.1 × 10⁶ | 4.1 × 10⁶ | 2004 | گھنا | | 615 | PoE MNIST (University College London (UCL), 2000) | 3.9 × 10⁶ | 3.9 × 10⁶ | 2000 | گھنا | | 616 | Dimensionality Reduction (University of Toronto, 2006) | \~3.8 × 10⁶ | | 2006 | اندازہ | | 617 | GOAT (DeepMind, 2021) | \~3.5 × 10⁶ | | 2021 | اندازہ | | 618 | MobileNetV2 (Google, 2018) | \~3.4 × 10⁶ | | 2018 | اندازہ | | 619 | Big-Little Net (IBM, 2018) | \~3.3 × 10⁶ | | 2018 | اندازہ | | 620 | DLWP (University of Washington, 2021) | 2.7 × 10⁶ | 2.7 × 10⁶ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 621 | BIDAF (University of Washington, 2016) | 2.6 × 10⁶ | 2.6 × 10⁶ | 2016 | گھنا | | 622 | DeepStack (University of Alberta, 2017) | \~2.5 × 10⁶ | | 2017 | اندازہ | | 623 | KataGo (Jane Street, 2019) | \~2.5 × 10⁶ | | 2019 | اندازہ | | 624 | ShuffleNet v1 (Megvii Inc, 2017) | \~2.4 × 10⁶ | | 2017 | اندازہ | | 625 | ADAM (University of Amsterdam, 2014) | 2.4 × 10⁶ | 2.4 × 10⁶ | 2014 | گھنا | | 626 | StyleGAN3-T (Nvidia, 2021) | 2.2 × 10⁶ | 2.2 × 10⁶ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 627 | LSTM+NeuralCache (KU Leuven, 2018) | \~2.1 × 10⁶ | | 2018 | اندازہ | | 628 | HLBL (University of Toronto, 2008) | 1.8 × 10⁶ | 1.8 × 10⁶ | 2008 | گھنا | | 629 | ResNet-110 (Microsoft, 2015) | \~1.7 × 10⁶ | | 2015 | اندازہ | | 630 | Dueling DQN (Google DeepMind, 2016) | 1.7 × 10⁶ | 1.7 × 10⁶ | 2016 | گھنا | | 631 | DQN-2015 (Google, 2015) | \~1.7 × 10⁶ | | 2015 | اندازہ | | 632 | Rational DQN Average (TU Darmstadt, 2021) | \~1.7 × 10⁶ | | 2021 | اندازہ | | 633 | IBM-5 (IBM, 1993) | \~1.7 × 10⁶ | | 1993 | اندازہ | | 634 | Deep Belief Nets (University of Toronto, 2006) | \~1.6 × 10⁶ | | 2006 | اندازہ | | 635 | IMPALA (DeepMind, 2018) | 1.6 × 10⁶ | 1.6 × 10⁶ | 2018 | گھنا | | 636 | StyleGAN3-R (Nvidia, 2021) | 1.6 × 10⁶ | 1.6 × 10⁶ | 2021 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 637 | Deep Multitask NLP Network (NEC Laboratories, 2008) | \~1.5 × 10⁶ | | 2008 | اندازہ | | 638 | Double DQN (Google DeepMind, 2016) | 1.5 × 10⁶ | 1.5 × 10⁶ | 2016 | گھنا | | 639 | CNN committee (IDSIA, 2011) | \~1.4 × 10⁶ | | 2011 | اندازہ | | 640 | SqueezeNet (DeepScale, 2016) | \~1.2 × 10⁶ | | 2016 | اندازہ | | 641 | Neocognitron (NHK Broadcasting Science Research Laboratories, 1980) | 1.1 × 10⁶ | 1.1 × 10⁶ | 1980 | گھنا | | 642 | CURL (University of California (UC) Berkeley, 2020) | \~9.1 × 10⁵ | | 2020 | اندازہ | | 643 | DQN (DeepMind, 2013) | 8.4 × 10⁵ | 8.4 × 10⁵ | 2013 | گھنا | | 644 | EnhanceNet (Max Planck Institute for Intelligent Systems, 2016) | 8.1 × 10⁵ | 8.1 × 10⁵ | 2016 | گھنا | | 645 | Image generation (University of Amsterdam, 2013) | 7.8 × 10⁵ | 7.8 × 10⁵ | 2013 | گھنا | | 646 | Hanabi 4 player (DeepMind, 2019) | 7.6 × 10⁵ | 7.6 × 10⁵ | 2019 | گھنا | | 647 | TA-CNN (Chinese University of Hong Kong (CUHK), 2014) | \~7.1 × 10⁵ | | 2014 | اندازہ | | 648 | Robot Parkour (Shanghai Qi Zhi institute, 2023) | 5 × 10⁵ | 5 × 10⁵ | 2023 | ساخت بیان نہیں کی گئی | | 649 | LISSOM (University of Texas at Austin, 1995) | \~4.3 × 10⁵ | | 1995 | اندازہ | | 650 | SPIDER2 (Griffith University, 2016) | \~4.1 × 10⁵ | | 2016 | اندازہ | | 651 | Mixture of linear models (, 1994) | \~3.8 × 10⁵ | | 1994 | اندازہ | | 652 | NPD (IEEE, 2014) | 3.1 × 10⁵ | 3.1 × 10⁵ | 2014 | گھنا | | 653 | Pooling CNN (University of Bonn, 2010) | 2.9 × 10⁵ | 2.9 × 10⁵ | 2010 | گھنا | | 654 | Pooling CNN (University of Bonn, 2010) | 2.7 × 10⁵ | 2.7 × 10⁵ | 2010 | گھنا | | 655 | Two Stage Feature Extraction (New York University (NYU), 2009) | 2.6 × 10⁵ | 2.6 × 10⁵ | 2009 | گھنا | | 656 | Vector Space Model (Stanford University, 2011) | 2.5 × 10⁵ | 2.5 × 10⁵ | 2011 | گھنا | | 657 | HyperNEAT (University of Texas at Austin, 2014) | \~2.4 × 10⁵ | | 2014 | اندازہ | | 658 | DNN EM segmentation (IDSIA, 2012) | 2.2 × 10⁵ | 2.2 × 10⁵ | 2012 | گھنا | | 659 | Predictive Coding NN (Technical University of Munich, 1994) | 2.1 × 10⁵ | 2.1 × 10⁵ | 1994 | گھنا | | 660 | Table Tennis Agent (Google DeepMind, 2024) | \~1.9 × 10⁵ | | 2024 | اندازہ | | 661 | CNN Committee (IDSIA, 2011) | \~1.3 × 10⁵ | | 2011 | اندازہ | | 662 | CNN Committee (IDSIA, 2011) | \~1.2 × 10⁵ | | 2011 | اندازہ | | 663 | RECONTRA-uncategorized (, 1999) | \~1.1 × 10⁵ | | 1999 | اندازہ | | 664 | BLSTM for handwriting (University of Bern, 2007) | \~1 × 10⁵ | | 2007 | اندازہ | | 665 | SVM-CNN (New York University (NYU), 2006) | 9.1 × 10⁴ | 9.1 × 10⁴ | 2006 | گھنا | | 666 | Invariant CNN (New York University (NYU), 2004) | 9.1 × 10⁴ | 9.1 × 10⁴ | 2004 | گھنا | | 667 | SexNet compression (, 1990) | 7.3 × 10⁴ | 7.3 × 10⁴ | 1990 | گھنا | | 668 | NeuroChess (, 1994) | \~7.2 × 10⁴ | | 1994 | اندازہ | | 669 | RECONTRA-categorized (, 1999) | \~6.7 × 10⁴ | | 1999 | اندازہ | | 670 | LeNet-5 (AT&T, 1998) | 6 × 10⁴ | 6 × 10⁴ | 1998 | گھنا | | 671 | Swift (Intel Labs, 2023) | \~5.7 × 10⁴ | | 2023 | اندازہ | | 672 | TCN (Carnegie Mellon University (CMU), 2018) | 4.2 × 10⁴ | 4.2 × 10⁴ | 2018 | گھنا | | 673 | TRPO (University of California (UC) Berkeley, 2015) | 3.4 × 10⁴ | 3.4 × 10⁴ | 2015 | گھنا | | 674 | SOM-CNN (, 1997) | 3.2 × 10⁴ | 3.2 × 10⁴ | 1997 | گھنا | | 675 | NETtalk reimplementation (Oregon State University, 1990) | 2.7 × 10⁴ | 2.7 × 10⁴ | 1990 | گھنا | | 676 | TD-Gammon (IBM, 1992) | \~2.5 × 10⁴ | | 1992 | اندازہ | | 677 | Cognitron (Biological Cybernetics, 1975) | 2.2 × 10⁴ | 2.2 × 10⁴ | 1975 | گھنا | | 678 | NetTalk (Princeton University, 1987) | 1.9 × 10⁴ | 1.9 × 10⁴ | 1987 | گھنا | | 679 | CFSS (SenseTime, 2015) | \~1.7 × 10⁴ | | 2015 | اندازہ | | 680 | MUSIC perceptron (, 1996) | 1.4 × 10⁴ | 1.4 × 10⁴ | 1996 | گھنا | | 681 | AdaRNN (Beihang University, 2014) | 1.3 × 10⁴ | 1.3 × 10⁴ | 2014 | گھنا | | 682 | Bidirectional RNN (Advanced Telecommunications Research Institute, 1997) | \~1.3 × 10⁴ | | 1997 | اندازہ | | 683 | Decision tree (Mitsubishi Electric Research Labs, 2001) | \~1.2 × 10⁴ | | 2001 | اندازہ | | 684 | LSTM (Technical University of Munich, 1997) | 1.1 × 10⁴ | 1.1 × 10⁴ | 1997 | گھنا | | 685 | MLN-ASR (McGill University, 1988) | 1 × 10⁴ | 1 × 10⁴ | 1988 | گھنا | | 686 | Hopfield network (California Institute of Technology, 1982) | \~9.9 × 10³ | | 1982 | اندازہ | | 687 | Zip CNN (AT&T, 1989) | 9.8 × 10³ | 9.8 × 10³ | 1989 | گھنا | | 688 | Hierarchical Cognitron (NHK Broadcasting Science Research Laboratories, 1984) | \~9.3 × 10³ | | 1984 | اندازہ | | 689 | Weight Decay (, 1991) | 8.4 × 10³ | 8.4 × 10³ | 1991 | گھنا | | 690 | Deep Blue (IBM, 1997) | \~8 × 10³ | | 1997 | اندازہ | | 691 | نیمیٹوڈ (C. elegans) | 7 × 10³ | 7 × 10³ | | سائنیپسز | | 692 | System 11 (Carnegie Mellon University (CMU), 1996) | 6.5 × 10³ | 6.5 × 10³ | 1996 | گھنا | | 693 | ACF-WIDER (Chinese Academy of Sciences, 2014) | 6.1 × 10³ | 6.1 × 10³ | 2014 | گھنا | | 694 | RankNet (Microsoft Research, 2005) | 5.7 × 10³ | 5.7 × 10³ | 2005 | گھنا | | 695 | ANN Eye Tracker (, 1993) | 5.6 × 10³ | 5.6 × 10³ | 1993 | گھنا | | 696 | JPMAX (, 1994) | \~4.4 × 10³ | | 1994 | اندازہ | | 697 | Kohonen network (Helsinki University of Technology, 1981) | \~4.1 × 10³ | | 1981 | اندازہ | | 698 | Speaker-independent vowel classification (University of Washington, 1989) | 3 × 10³ | 3 × 10³ | 1989 | گھنا | | 699 | Pattern recognition and reading by machine (Sandia Corporation, 1959) | \~2.6 × 10³ | | 1959 | اندازہ | | 700 | Handwritten digit recognition network (AT&T, 1989) | 2.6 × 10³ | 2.6 × 10³ | 1989 | گھنا | | 701 | Boosting (Bell Laboratories, 1992) | \~2.6 × 10³ | | 1992 | اندازہ | | 702 | Decision tree adaline (Tokyo Medical and Dental University, 1969) | 2.5 × 10³ | 2.5 × 10³ | 1969 | گھنا | | 703 | LTE speaker verification system (IBM, 1966) | \~2.1 × 10³ | | 1966 | اندازہ | | 704 | Ceramic-MLP (Sapienza Università di Roma, 1994) | \~1.9 × 10³ | | 1994 | اندازہ | | 705 | SexNet classification (, 1990) | \~1.6 × 10³ | | 1990 | اندازہ | | 706 | RAAM (, 1990) | 1.5 × 10³ | 1.5 × 10³ | 1990 | گھنا | | 707 | Super-vector coding (University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), 2010) | \~1 × 10³ | | 2010 | اندازہ | | 708 | Perceptron Mark I (Cornell Aeronautical Laboratory, 1957) | \~1 × 10³ | | 1957 | اندازہ | | 709 | Perceptron (Cornell Aeronautical Laboratory, 1960) | \~1 × 10³ | | 1960 | اندازہ | | 710 | Translation-invariant MLP (Carnegie Mellon University (CMU), 1987) | 8.2 × 10² | 8.2 × 10² | 1987 | ماہرین کا مرکب (فعال تعداد غیر شائع شدہ) | | 711 | Truck backer-upper (Stanford University, 1989) | 8.1 × 10² | 8.1 × 10² | 1989 | گھنا | | 712 | Siamese-TDNN (Bell Laboratories, 1993) | \~7.4 × 10² | | 1993 | اندازہ | | 713 | MLP with back-propagation (University of California San Diego, 1986) | 7.2 × 10² | 7.2 × 10² | 1986 | گھنا | | 714 | Cancer drug mechanism prediction (National Cancer Institute, 1992) | \~5.9 × 10² | | 1992 | اندازہ | | 715 | Distributed representation NN (Carnegie Mellon University (CMU), 1986) | 4.3 × 10² | 4.3 × 10² | 1986 | گھنا | | 716 | Piecewise linear model (University of Kansas, 1973) | 3.6 × 10² | 3.6 × 10² | 1973 | گھنا | | 717 | ASE+ACE (University of Massachusetts Amherst, 1983) | \~3.2 × 10² | | 1983 | اندازہ | | 718 | LSTM with forget gates (IDSIA, 1999) | \~2.8 × 10² | | 1999 | اندازہ | | 719 | Self Organizing System (Massachusetts Institute of Technology (MIT), 1955) | \~2.3 × 10² | | 1955 | اندازہ | | 720 | Theseus (Bell Laboratories, 1950) | 4 × 10¹ | 4 × 10¹ | 1950 | گھنا | | 721 | SNARC (Harvard University, 1952) | \~4 × 10¹ | | 1952 | اندازہ | | 722 | Bankruptcy-NN (, 1990) | 3.6 × 10¹ | 3.6 × 10¹ | 1990 | گھنا | | 723 | GNN (University of Siena, 2008) | 3 × 10¹ | 3 × 10¹ | 2008 | گھنا | | 724 | ADALINE (Stanford University, 1960) | 1.7 × 10¹ | 1.7 × 10¹ | 1960 | گھنا | | 725 | Samuel Neural Checkers (IBM, 1959) | \~1.6 × 10¹ | | 1959 | اندازہ | ## اجتماعات یہ چارٹ جانوروں کے معاشروں، مذاہب، ریاستوں، جماعتوں اور کارپوریشنز کو دو طرح سے ترتیب دیتے ہیں۔ ایک اراکین کے لحاظ سے۔ دوسرا نیورون کے مساوی کے لحاظ سے، جو ہر رکن کا وزن اس کے جاگتے وقت کے اس حصے سے رکھتا ہے جسے گروہ کی ہدایات طے کرتی ہیں۔ مذہبی ضابطے، قوانین، جماعتوں کے اصول اور ملازمت کی تفصیلات سب ایک ہی طرح گنے جاتے ہیں۔ یہ سب ہدایات کے مجموعے ہیں، اس لیے ہم انہیں ایک ہی اصول سے ناپتے ہیں۔ [ہدایت یافتہ وقت کا اندازہ کیسے لگایا جاتا ہے](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/control)۔ ## جانوروں کے معاشرے: مربوط گروہی سرگرمی میں نیورون گروہ میں نیورون گروہی سرگرمی میں عام گروہ کے اراکین × ہر رکن کے قشرِ دماغ یا پیلیم کے نیورون (کیڑوں کے لیے پورا دماغ)، لوگارتھمی پیمانے پر۔ دھاری دار بار گروہ کا اندازاً حجم یا کسی قریبی نوع کے نیورون کی تعداد استعمال کرتے ہیں۔ 1. چمپینزی کی برادری▲1 7.4 × 10¹¹ 2. پتے کاٹنے والی چیونٹیوں کی کالونی▼1 6.3 × 10¹¹ 3. بونوبو کی برادری▲2 4.4 × 10¹¹ 4. Hadza پڑاؤ (انسان، پیمانے کے لیے) 4.1 × 10¹¹ 5. Bigg's orca گروہ▼2 2.6 × 10¹¹ 6. مقیم اورکا کا مادری نسب 2.4 × 10¹¹ 7. بابونوں کی ٹولی 8.6 × 10¹⁰ 8. بوتل ناک ڈولفن کا اتحاد▲1 7.6 × 10¹⁰ 9. اسپرم وھیل کی سماجی اکائی▲1 6.4 × 10¹⁰ 10. شہد کی مکھیوں کی کالونی▼2 5.8 × 10¹⁰ 11. ہاتھیوں کا خاندان 5.6 × 10¹⁰ 12. پنیون جے کا جھنڈ 5.3 × 10¹⁰ 13. دھبے دار لکڑبگھوں کا قبیلہ 2.2 × 10¹⁰ 14. افریقی جنگلی کتوں کا غول 7.2 × 10⁹ 15. بھیڑیوں کا غول 4.2 × 10⁹ 16. میرکیٹ کا گروہ 1.7 × 10⁹ 17. ننگے مول چوہے کی کالونی 4.1 × 10⁸ 10^8 10^9 10^10 10^11 10^12 neurons اعداد دکھائیں | # | گروہ | گروہ میں نیورون | گروہی سرگرمی میں | اراکین | ہدایت شدہ حصہ | آوازوں کی اقسام | | -- | --------------------------------- | --------------- | ---------------- | ------- | ------------- | --------------- | | 1 | چمپینزی کی برادری | 7.4 × 10¹¹ | 2.5 × 10¹¹ | 100 | 34% | — | | 2 | پتے کاٹنے والی چیونٹیوں کی کالونی | 6.3 × 10¹¹ | 5 × 10¹¹ | 25 لاکھ | 80% | — | | 3 | بونوبو کی برادری | 4.4 × 10¹¹ | 1.9 × 10¹¹ | 59 | 43% | — | | 4 | Hadza پڑاؤ (انسان، پیمانے کے لیے) | 4.1 × 10¹¹ | 2.1 × 10¹¹ | 25 | 53% | — | | 5 | Bigg's orca گروہ | 2.6 × 10¹¹ | 2.4 × 10¹¹ | 6 | 91% | — | | 6 | مقیم اورکا کا مادری نسب | 2.4 × 10¹¹ | 1.7 × 10¹¹ | 6 | 70% | 11 | | 7 | بابونوں کی ٹولی | 8.6 × 10¹⁰ | 5.2 × 10¹⁰ | 30 | 60% | 9 | | 8 | بوتل ناک ڈولفن کا اتحاد | 7.6 × 10¹⁰ | 4.2 × 10¹⁰ | 6 | 55% | — | | 9 | اسپرم وھیل کی سماجی اکائی | 6.4 × 10¹⁰ | 4.1 × 10¹⁰ | 8 | 65% | — | | 10 | شہد کی مکھیوں کی کالونی | 5.8 × 10¹⁰ | 4.9 × 10¹⁰ | 60,000 | 85% | — | | 11 | ہاتھیوں کا خاندان | 5.6 × 10¹⁰ | 3.2 × 10¹⁰ | 10 | 57% | — | | 12 | پنیون جے کا جھنڈ | 5.3 × 10¹⁰ | 3.2 × 10¹⁰ | 100 | 60% | — | | 13 | دھبے دار لکڑبگھوں کا قبیلہ | 2.2 × 10¹⁰ | 6.7 × 10⁹ | 45 | 30% | 11 | | 14 | افریقی جنگلی کتوں کا غول | 7.2 × 10⁹ | 4.8 × 10⁹ | 14 | 67% | 11 | | 15 | بھیڑیوں کا غول | 4.2 × 10⁹ | 2.6 × 10⁹ | 8 | 63% | — | | 16 | میرکیٹ کا گروہ | 1.7 × 10⁹ | 1 × 10⁹ | 15 | 57% | 12 | | 17 | ننگے مول چوہے کی کالونی | 4.1 × 10⁸ | 2.9 × 10⁸ | 78 | 70% | — | [گروہوں کو کیسے اسکور کیا جاتا ہے](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/control). ## مذاہب: پیروکار، اور ان کی ہدایات پر عمل کرنے والے نیورون اراکین اس کی ہدایات پر عمل پورے مذاہب فرقے اور تحریکیں پیروکار، لوگارتھمی پیمانے پر۔ فرقے اور تحریکیں ان مذاہب سے الگ دکھائی گئی ہیں جن میں وہ شامل ہیں۔ ٹھوس بار گنتیاں ہیں؛ دھاری دار بار اندازے ہیں۔ 1. مسیحیت▲1 2.27 ارب 2. اسلام▼1 2.02 ارب 3. ہندو مت 1.18 ارب 4. لوک مذاہب 40 کروڑ 5. بدھ مت 32.42 کروڑ 6. افریقی روایتی مذاہب▲1 9.87 کروڑ 7. شنتو▲1 8.79 کروڑ 8. سکھ مت▲1 2.5 کروڑ 9. یہودیت▼3 1.48 کروڑ 10. تاؤ مت▲1 80 لاکھ 11. بہائی مذہب▲1 80 لاکھ 12. فالون گونگ▲1 70 لاکھ 13. جین مت▼3 44.52 لاکھ 14. روحیت 38 لاکھ 15. Cao Đài 25 لاکھ 16. Tenrikyo 11.22 لاکھ 17. براہما کماریز 10 لاکھ 10^5 10^6 10^7 10^8 10^9 10^10 اراکین اعداد دکھائیں | # | مذہب | اراکین | اس کی ہدایات پر عمل | ہدایت شدہ حصہ | ہفتے کے گھنٹے | | -- | ------------------- | ---------- | ------------------- | -------------- | ------------- | | 1 | مسیحیت | 2.27 ارب | 1.7 × 10¹⁸ | 0.88% | 0.9 h | | 2 | اسلام | 2.02 ارب | 8.9 × 10¹⁸ | 5.1% | 5.4 h | | 3 | ہندو مت | 1.18 ارب | 1.6 × 10¹⁸ | 1.6% | 1.6 h | | 4 | لوک مذاہب | 40 کروڑ | 2 × 10¹⁷ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | | 5 | بدھ مت | 32.42 کروڑ | 7.5 × 10¹⁶ | 0.27% | 0.3 h | | 6 | افریقی روایتی مذاہب | 9.87 کروڑ | 5 × 10¹⁶ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | | 7 | شنتو | 8.79 کروڑ | 4.5 × 10¹⁶ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | | 8 | سکھ مت | 2.5 کروڑ | 3.7 × 10¹⁶ | 1.7% | 1.8 h | | 9 | یہودیت | 1.48 کروڑ | 5.3 × 10¹⁶ | 4.2% | 4.4 h | | 10 | تاؤ مت | 80 لاکھ | 4.1 × 10¹⁵ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | | 11 | بہائی مذہب | 80 لاکھ | 4.1 × 10¹⁵ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | | 12 | فالون گونگ | 70 لاکھ | 3.6 × 10¹⁵ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | | 13 | جین مت | 44.52 لاکھ | 1.8 × 10¹⁶ | 4.6% | 4.8 h | | 14 | روحیت | 38 لاکھ | 1.9 × 10¹⁵ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | | 15 | Cao Đài | 25 لاکھ | 1.3 × 10¹⁵ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | | 16 | Tenrikyo | 11.22 لاکھ | 5.7 × 10¹⁴ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | | 17 | براہما کماریز | 10 لاکھ | 5.1 × 10¹⁴ | 0.59% (متبادل) | 0.6 h | [ہر عمل، حصہ اور ماخذ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/control). ## ریاستیں: باشندے، اور ان کی ہدایات پر عمل کرنے والے نیورون باشندے اس کی ہدایات پر عمل سب جنوبی ایشیا شمالی امریکا صحرائے اعظم کے جنوب کا افریقہ لاطینی امریکا اور کیریبین مشرقِ وسطیٰ، شمالی افریقہ، افغانستان اور پاکستان مشرقی ایشیا اور بحرالکاہل یورپ اور وسطی ایشیا آبادی، لوگارتھمی پیمانے پر۔ ٹھوس بار گنتیاں ہیں؛ دھاری دار بار اندازے ہیں۔ 1. بھارت▲1 1.46 ارب 2. چین▼1 1.41 ارب 3. امریکا 34.18 کروڑ 4. انڈونیشیا 28.57 کروڑ 5. پاکستان▲5 25.52 کروڑ 6. نائیجیریا▲1 23.75 کروڑ 7. برازیل▼2 21.28 کروڑ 8. بنگلہ دیش▲5 17.57 کروڑ 9. روس▼3 14.35 کروڑ 10. ایتھوپیا▲7 13.55 کروڑ 11. میکسیکو▼2 13.19 کروڑ 12. جاپان▲11 12.34 کروڑ 13. مصر▼2 11.84 کروڑ 14. فلپائن 11.68 کروڑ 15. جمہوری جمہوریہ کانگو▼3 11.28 کروڑ سب 196 دکھائیں 10^4 10^6 10^8 10^10 باشندے اعداد دکھائیں | # | ریاست | باشندے | اس کی ہدایات پر عمل | ہدایت شدہ حصہ | ہفتے کے گھنٹے | | --- | ------------------------- | ---------- | ------------------- | ------------- | ------------- | | 1 | بھارت | 1.46 ارب | 2.5 × 10¹⁸ | 2% | 2.1 h | | 2 | چین | 1.41 ارب | 5 × 10¹⁸ | 4.1% | 4.3 h | | 3 | امریکا | 34.18 کروڑ | 1.6 × 10¹⁸ | 5.6% | 5.8 h | | 4 | انڈونیشیا | 28.57 کروڑ | 1 × 10¹⁸ | 4.2% | 4.4 h | | 5 | پاکستان | 25.52 کروڑ | 5.7 × 10¹⁷ | 2.6% | 2.7 h | | 6 | نائیجیریا | 23.75 کروڑ | 6.6 × 10¹⁷ | 3.2% | 3.4 h | | 7 | برازیل | 21.28 کروڑ | 8.7 × 10¹⁷ | 4.8% | 5 h | | 8 | بنگلہ دیش | 17.57 کروڑ | 4.6 × 10¹⁷ | 3% | 3.1 h | | 9 | روس | 14.35 کروڑ | 7.5 × 10¹⁷ | 6.1% | 6.4 h | | 10 | ایتھوپیا | 13.55 کروڑ | 3.9 × 10¹⁷ | 3.4% | 3.5 h | | 11 | میکسیکو | 13.19 کروڑ | 5.9 × 10¹⁷ | 5.2% | 5.5 h | | 12 | جاپان | 12.34 کروڑ | 2.8 × 10¹⁷ | 2.7% | 2.8 h | | 13 | مصر | 11.84 کروڑ | 5.5 × 10¹⁷ | 5.4% | 5.7 h | | 14 | فلپائن | 11.68 کروڑ | 4.4 × 10¹⁷ | 4.4% | 4.6 h | | 15 | جمہوری جمہوریہ کانگو | 11.28 کروڑ | 4.7 × 10¹⁷ | 4.8% | 5.1 h | | 16 | ویتنام | 10.16 کروڑ | 4.2 × 10¹⁷ | 4.8% | 5 h | | 17 | ایران | 9.24 کروڑ | 3.5 × 10¹⁷ | 4.3% | 4.6 h | | 18 | ترکیہ | 8.59 کروڑ | 4.3 × 10¹⁷ | 5.8% | 6 h | | 19 | جرمنی | 8.35 کروڑ | 2.9 × 10¹⁷ | 4% | 4.2 h | | 20 | تھائی لینڈ | 7.16 کروڑ | 2.4 × 10¹⁷ | 3.9% | 4.1 h | | 21 | تنزانیہ | 7.05 کروڑ | 2.2 × 10¹⁷ | 3.6% | 3.8 h | | 22 | برطانیہ | 6.95 کروڑ | 2.8 × 10¹⁷ | 4.6% | 4.8 h | | 23 | فرانس | 6.87 کروڑ | 3.1 × 10¹⁷ | 5.3% | 5.5 h | | 24 | جنوبی افریقہ | 6.47 کروڑ | 2.9 × 10¹⁷ | 5.1% | 5.4 h | | 25 | اٹلی | 5.89 کروڑ | 2.1 × 10¹⁷ | 4.2% | 4.4 h | | 26 | کینیا | 5.75 کروڑ | 2.3 × 10¹⁷ | 4.7% | 5 h | | 27 | میانمار | 5.49 کروڑ | 1.9 × 10¹⁷ | 4% | 4.2 h | | 28 | کولمبیا | 5.34 کروڑ | 1.7 × 10¹⁷ | 3.7% | 3.9 h | | 29 | جنوبی کوریا | 5.17 کروڑ | 1.4 × 10¹⁷ | 3% | 3.2 h | | 30 | سوڈان | 5.17 کروڑ | 1.5 × 10¹⁷ | 3.4% | 3.6 h | | 31 | یوگنڈا | 5.14 کروڑ | 1.5 × 10¹⁷ | 3.4% | 3.6 h | | 32 | اسپین | 4.94 کروڑ | 1.8 × 10¹⁷ | 4.2% | 4.3 h | | 33 | الجزائر | 4.74 کروڑ | 3.2 × 10¹⁷ | 7.9% | 8.3 h | | 34 | عراق | 4.7 کروڑ | 1.1 × 10¹⁷ | 2.8% | 2.9 h | | 35 | ارجنٹائن | 4.59 کروڑ | 1.7 × 10¹⁷ | 4.4% | 4.6 h | | 36 | افغانستان | 4.38 کروڑ | 1.8 × 10¹⁷ | 4.8% | 5 h | | 37 | یمن | 4.18 کروڑ | 1.3 × 10¹⁷ | 3.7% | 3.9 h | | 38 | کینیڈا | 4.17 کروڑ | 2 × 10¹⁷ | 5.5% | 5.8 h | | 39 | انگولا | 3.9 کروڑ | 1.4 × 10¹⁷ | 4.2% | 4.4 h | | 40 | یوکرین | 3.9 کروڑ | 2.1 × 10¹⁷ | 6.2% | 6.5 h | | 41 | مراکش | 3.84 کروڑ | 1.5 × 10¹⁷ | 4.5% | 4.7 h | | 42 | ازبکستان | 3.71 کروڑ | 2 × 10¹⁷ | 6.3% | 6.6 h | | 43 | سعودی عرب | 3.7 کروڑ | 1.4 × 10¹⁷ | 4.3% | 4.6 h | | 44 | پولینڈ | 3.64 کروڑ | 2.1 × 10¹⁷ | 6.7% | 7 h | | 45 | ملائیشیا | 3.6 کروڑ | 1.8 × 10¹⁷ | 5.8% | 6.1 h | | 46 | موزمبیق | 3.56 کروڑ | 1.5 × 10¹⁷ | 4.8% | 5.1 h | | 47 | گھانا | 3.51 کروڑ | 1.2 × 10¹⁷ | 3.9% | 4.1 h | | 48 | پیرو | 3.46 کروڑ | 1.4 × 10¹⁷ | 4.8% | 5 h | | 49 | مڈغاسکر | 3.27 کروڑ | 9.4 × 10¹⁶ | 3.3% | 3.5 h | | 50 | Côte d’Ivoire | 3.27 کروڑ | 9.5 × 10¹⁶ | 3.4% | 3.5 h | | 51 | کیمرون | 2.99 کروڑ | 9.8 × 10¹⁶ | 3.8% | 4 h | | 52 | نیپال | 2.96 کروڑ | 1.1 × 10¹⁷ | 4.2% | 4.4 h | | 53 | وینزویلا | 2.85 کروڑ | 1.5 × 10¹⁷ | 6.1% | 6.4 h | | 54 | نائجر | 2.79 کروڑ | 6.4 × 10¹⁶ | 2.6% | 2.8 h | | 55 | آسٹریلیا | 2.76 کروڑ | 1.1 × 10¹⁷ | 4.7% | 5 h | | 56 | شمالی کوریا | 2.66 کروڑ | 6.6 × 10¹⁷ | 29% | 30.1 h | | 57 | شام | 2.56 کروڑ | 9.8 × 10¹⁶ | 4.4% | 4.6 h | | 58 | مالی | 2.52 کروڑ | 4.9 × 10¹⁶ | 2.3% | 2.4 h | | 59 | برکینا فاسو | 2.41 کروڑ | 5.7 × 10¹⁶ | 2.8% | 2.9 h | | 60 | تائیوان | 2.33 کروڑ | 1 × 10¹⁷ | 5% | 5.3 h | | 61 | ملاوی | 2.22 کروڑ | 1 × 10¹⁷ | 5.4% | 5.6 h | | 62 | زیمبیا | 2.19 کروڑ | 10 × 10¹⁶ | 5.3% | 5.5 h | | 63 | سری لنکا | 2.18 کروڑ | 1.1 × 10¹⁷ | 6% | 6.3 h | | 64 | چاڈ | 2.1 کروڑ | 4.9 × 10¹⁶ | 2.7% | 2.9 h | | 65 | قازقستان | 2.08 کروڑ | 1.4 × 10¹⁷ | 7.6% | 7.9 h | | 66 | چلی | 1.99 کروڑ | 6.2 × 10¹⁶ | 3.6% | 3.8 h | | 67 | صومالیہ | 1.97 کروڑ | 1.5 × 10¹⁶ | 0.88% | 0.9 h | | 68 | رومانیہ | 1.9 کروڑ | 7.5 × 10¹⁶ | 4.6% | 4.8 h | | 69 | سینیگال | 1.89 کروڑ | 5.9 × 10¹⁶ | 3.6% | 3.8 h | | 70 | گوئٹے مالا | 1.87 کروڑ | 6 × 10¹⁶ | 3.7% | 3.9 h | | 71 | ایکواڈور | 1.83 کروڑ | 6.6 × 10¹⁶ | 4.2% | 4.4 h | | 72 | نیدرلینڈز | 1.81 کروڑ | 7.6 × 10¹⁶ | 4.9% | 5.1 h | | 73 | کمبوڈیا | 1.78 کروڑ | 7.4 × 10¹⁶ | 4.8% | 5.1 h | | 74 | زمبابوے | 1.7 کروڑ | 6.1 × 10¹⁶ | 4.2% | 4.4 h | | 75 | گنی | 1.51 کروڑ | 3.1 × 10¹⁶ | 2.4% | 2.5 h | | 76 | بینن | 1.48 کروڑ | 4.4 × 10¹⁶ | 3.4% | 3.6 h | | 77 | روانڈا | 1.46 کروڑ | 7 × 10¹⁶ | 5.6% | 5.8 h | | 78 | برونڈی | 1.44 کروڑ | 5.2 × 10¹⁶ | 4.2% | 4.4 h | | 79 | بولیویا | 1.26 کروڑ | 5.8 × 10¹⁶ | 5.4% | 5.6 h | | 80 | تیونس | 1.23 کروڑ | 6.4 × 10¹⁶ | 6% | 6.3 h | | 81 | جنوبی سوڈان | 1.22 کروڑ | 4.4 × 10¹⁶ | 4.2% | 4.4 h | | 82 | بیلجیم | 1.19 کروڑ | 4.5 × 10¹⁶ | 4.3% | 4.5 h | | 83 | ہیٹی | 1.19 کروڑ | 1.9 × 10¹⁶ | 1.8% | 1.9 h | | 84 | اردن | 1.15 کروڑ | 4.9 × 10¹⁶ | 5% | 5.2 h | | 85 | جمہوریہ ڈومینیکن | 1.15 کروڑ | 4.9 × 10¹⁶ | 4.9% | 5.2 h | | 86 | متحدہ عرب امارات | 1.15 کروڑ | 3.1 × 10¹⁶ | 3.1% | 3.2 h | | 87 | ہونڈوراس | 1.1 کروڑ | 3.2 × 10¹⁶ | 3.3% | 3.5 h | | 88 | کیوبا | 1.09 کروڑ | 1.6 × 10¹⁷ | 17% | 17.4 h | | 89 | چیکیا | 1.09 کروڑ | 5.8 × 10¹⁶ | 6.2% | 6.5 h | | 90 | پرتگال | 1.08 کروڑ | 5.1 × 10¹⁶ | 5.5% | 5.7 h | | 91 | تاجکستان | 1.08 کروڑ | 5.3 × 10¹⁶ | 5.7% | 6 h | | 92 | پاپوا نیو گنی | 1.08 کروڑ | 4.3 × 10¹⁶ | 4.6% | 4.8 h | | 93 | سویڈن | 1.06 کروڑ | 6.8 × 10¹⁶ | 7.5% | 7.8 h | | 94 | یونان | 1.04 کروڑ | 4.9 × 10¹⁶ | 5.4% | 5.7 h | | 95 | آذربائیجان | 1.02 کروڑ | 6.2 × 10¹⁶ | 7% | 7.4 h | | 96 | اسرائیل | 1.01 کروڑ | 6.4 × 10¹⁶ | 7.3% | 7.7 h | | 97 | ہنگری | 95.14 لاکھ | 5.7 × 10¹⁶ | 6.9% | 7.3 h | | 98 | آسٹریا | 92.08 لاکھ | 2.5 × 10¹⁶ | 3.2% | 3.4 h | | 99 | سوئٹزرلینڈ | 90.92 لاکھ | 3.9 × 10¹⁶ | 5% | 5.3 h | | 100 | بیلاروس | 90.86 لاکھ | 7.9 × 10¹⁶ | 10% | 10.6 h | | 101 | سیرالیون | 88.2 لاکھ | 4.9 × 10¹⁶ | 6.5% | 6.8 h | | 102 | ٹوگو | 85.92 لاکھ | 3 × 10¹⁶ | 4% | 4.2 h | | 103 | لاؤس | 78.73 لاکھ | 3.2 × 10¹⁶ | 4.8% | 5 h | | 104 | ترکمانستان | 76.19 لاکھ | 4.2 × 10¹⁶ | 6.5% | 6.8 h | | 105 | لیبیا | 74.59 لاکھ | 3.9 × 10¹⁶ | 6.1% | 6.4 h | | 106 | کرغزستان | 73.43 لاکھ | 4.1 × 10¹⁶ | 6.5% | 6.8 h | | 107 | پیراگوئے | 70.13 لاکھ | 2.9 × 10¹⁶ | 4.8% | 5.1 h | | 108 | نکاراگوا | 70.08 لاکھ | 2.8 × 10¹⁶ | 4.6% | 4.8 h | | 109 | سربیا | 65.49 لاکھ | 4.1 × 10¹⁶ | 7.2% | 7.5 h | | 110 | جمہوریہ کانگو | 64.84 لاکھ | 1.7 × 10¹⁶ | 3% | 3.1 h | | 111 | بلغاریہ | 64.33 لاکھ | 3.3 × 10¹⁶ | 5.9% | 6.2 h | | 112 | ایل سلواڈور | 63.66 لاکھ | 3.2 × 10¹⁶ | 5.8% | 6.1 h | | 113 | سنگاپور | 61.11 لاکھ | 1.9 × 10¹⁶ | 3.6% | 3.7 h | | 114 | ڈنمارک | 60.09 لاکھ | 3.9 × 10¹⁶ | 7.6% | 8 h | | 115 | لبنان | 58.49 لاکھ | 1.5 × 10¹⁶ | 3% | 3.1 h | | 116 | لائبیریا | 57.31 لاکھ | 1.5 × 10¹⁶ | 3.1% | 3.3 h | | 117 | فن لینڈ | 56.46 لاکھ | 3.2 × 10¹⁶ | 6.6% | 6.9 h | | 118 | ناروے | 56.11 لاکھ | 3.7 × 10¹⁶ | 7.6% | 8 h | | 119 | وسطی افریقی جمہوریہ | 55.13 لاکھ | 1.7 × 10¹⁶ | 3.5% | 3.7 h | | 120 | عمان | 54.95 لاکھ | 2.9 × 10¹⁶ | 6.2% | 6.5 h | | 121 | آئرلینڈ | 54.84 لاکھ | 3.4 × 10¹⁶ | 7.2% | 7.6 h | | 122 | سلوواکیہ | 54.14 لاکھ | 3.1 × 10¹⁶ | 6.7% | 7 h | | 123 | فلسطین | 54.14 لاکھ | 2 × 10¹⁶ | 4.3% | 4.5 h | | 124 | نیوزی لینڈ | 53.25 لاکھ | 2.7 × 10¹⁶ | 5.9% | 6.2 h | | 125 | موریطانیہ | 53.15 لاکھ | 2 × 10¹⁶ | 4.3% | 4.5 h | | 126 | کوسٹاریکا | 51.53 لاکھ | 2.6 × 10¹⁶ | 5.9% | 6.2 h | | 127 | کویت | 48.65 لاکھ | 2.7 × 10¹⁶ | 6.5% | 6.8 h | | 128 | پانامہ | 45.71 لاکھ | 2.3 × 10¹⁶ | 5.9% | 6.2 h | | 129 | جارجیا | 39.36 لاکھ | 2.1 × 10¹⁶ | 6.1% | 6.4 h | | 130 | کروشیا | 38.76 لاکھ | 2.2 × 10¹⁶ | 6.7% | 7 h | | 131 | اریٹریا | 36.07 لاکھ | 1.5 × 10¹⁶ | 5% | 5.2 h | | 132 | منگولیا | 35.69 لاکھ | 2.2 × 10¹⁶ | 7% | 7.3 h | | 133 | یوروگوئے | 33.85 لاکھ | 1.7 × 10¹⁶ | 5.9% | 6.2 h | | 134 | بوسنیا اور ہرزیگوینا | 31.4 لاکھ | 1.6 × 10¹⁶ | 5.9% | 6.2 h | | 135 | نمیبیا | 30.93 لاکھ | 1.8 × 10¹⁶ | 6.9% | 7.2 h | | 136 | آرمینیا | 30.87 لاکھ | 1.7 × 10¹⁶ | 6.5% | 6.8 h | | 137 | قطر | 29.72 لاکھ | 9.6 × 10¹⁵ | 3.8% | 3.9 h | | 138 | لتھوانیا | 28.89 لاکھ | 1.8 × 10¹⁶ | 7.4% | 7.7 h | | 139 | جمیکا | 28.37 لاکھ | 1.2 × 10¹⁶ | 5% | 5.2 h | | 140 | گیمبیا | 28.22 لاکھ | 1.1 × 10¹⁶ | 4.5% | 4.7 h | | 141 | گیبون | 25.93 لاکھ | 9.9 × 10¹⁵ | 4.4% | 4.6 h | | 142 | بوتسوانا | 25.62 لاکھ | 1.3 × 10¹⁶ | 5.7% | 6 h | | 143 | لیسوتھو | 23.63 لاکھ | 9.5 × 10¹⁵ | 4.7% | 4.9 h | | 144 | مالدووا | 23.61 لاکھ | 1.5 × 10¹⁶ | 7.3% | 7.6 h | | 145 | البانیہ | 23.5 لاکھ | 1.2 × 10¹⁶ | 5.7% | 6 h | | 146 | گنی بساؤ | 22.5 لاکھ | 5.7 × 10¹⁵ | 2.9% | 3.1 h | | 147 | سلووینیا | 21.31 لاکھ | 1.2 × 10¹⁶ | 6.6% | 6.9 h | | 148 | استوائی گنی | 19.38 لاکھ | 4 × 10¹⁵ | 2.4% | 2.5 h | | 149 | لٹویا | 18.48 لاکھ | 1.2 × 10¹⁶ | 7.6% | 7.9 h | | 150 | شمالی مقدونیہ | 18.21 لاکھ | 9.2 × 10¹⁵ | 5.9% | 6.2 h | | 151 | بحرین | 16 لاکھ | 5.9 × 10¹⁵ | 4.3% | 4.5 h | | 152 | کوسوو | 15.77 لاکھ | 8 × 10¹⁵ | 5.9% | 6.2 h | | 153 | تیمور لیشتے | 14.19 لاکھ | 8 × 10¹⁵ | 6.6% | 6.9 h | | 154 | قبرص | 13.71 لاکھ | 5.5 × 10¹⁵ | 4.7% | 4.9 h | | 155 | ٹرینیڈاڈ اور ٹوباگو | 13.68 لاکھ | 9.3 × 10¹⁵ | 7.9% | 8.2 h | | 156 | ایسٹونیا | 13.66 لاکھ | 8.3 × 10¹⁵ | 7% | 7.4 h | | 157 | ایسواتینی | 12.56 لاکھ | 7.5 × 10¹⁵ | 6.9% | 7.2 h | | 158 | ماریشس | 12.44 لاکھ | 5.1 × 10¹⁵ | 4.8% | 5 h | | 159 | جبوتی | 11.84 لاکھ | 4.6 × 10¹⁵ | 4.5% | 4.8 h | | 160 | فجی | 933,154 | 5.6 × 10¹⁵ | 7% | 7.4 h | | 161 | کوموروس | 882,847 | 3.5 × 10¹⁵ | 4.6% | 4.8 h | | 162 | جزائر سلیمان | 838,645 | 3.2 × 10¹⁵ | 4.4% | 4.6 h | | 163 | گیانا | 835,986 | 4.6 × 10¹⁵ | 6.4% | 6.7 h | | 164 | بھوٹان | 796,682 | 5.8 × 10¹⁵ | 8.5% | 8.9 h | | 165 | لکسمبرگ | 686,970 | 2.4 × 10¹⁵ | 4% | 4.2 h | | 166 | سورینام | 639,850 | 3.7 × 10¹⁵ | 6.7% | 7.1 h | | 167 | مونٹی نیگرو | 623,129 | 4.3 × 10¹⁵ | 8.1% | 8.5 h | | 168 | Malta | 579,704 | 3.1 × 10¹⁵ | 6.2% | 6.5 h | | 169 | مالدیپ | 529,676 | 4.7 × 10¹⁵ | 10% | 10.8 h | | 170 | کیپ ورڈے | 527,326 | 3.3 × 10¹⁵ | 7.2% | 7.6 h | | 171 | برونائی | 466,330 | 3.6 × 10¹⁵ | 8.9% | 9.3 h | | 172 | بیلیز | 422,924 | 1.1 × 10¹⁵ | 2.9% | 3.1 h | | 173 | بہاماس | 403,033 | 2.2 × 10¹⁵ | 6.4% | 6.7 h | | 174 | آئس لینڈ | 392,404 | 2.5 × 10¹⁵ | 7.4% | 7.7 h | | 175 | وانواتو | 335,169 | 2 × 10¹⁵ | 6.9% | 7.3 h | | 176 | بارباڈوس | 282,623 | 1.5 × 10¹⁵ | 6% | 6.3 h | | 177 | ساؤ ٹومے اور پرنسیپے | 240,254 | 1.1 × 10¹⁵ | 5.4% | 5.7 h | | 178 | سموآ | 219,306 | 1.1 × 10¹⁵ | 5.7% | 5.9 h | | 179 | سینٹ لوسیا | 180,149 | 9.3 × 10¹⁴ | 6% | 6.3 h | | 180 | کیریباتی | 136,488 | 7.6 × 10¹⁴ | 6.4% | 6.7 h | | 181 | سیشلز | 122,730 | 8.9 × 10¹⁴ | 8.4% | 8.8 h | | 182 | گریناڈا | 117,303 | 7.3 × 10¹⁴ | 7.2% | 7.5 h | | 183 | مائکرونیشیا | 113,683 | 5.7 × 10¹⁴ | 5.8% | 6.1 h | | 184 | ٹونگا | 103,742 | 5.9 × 10¹⁴ | 6.6% | 6.9 h | | 185 | سینٹ ونسنٹ اور گریناڈائنز | 99,924 | 4.9 × 10¹⁴ | 5.7% | 5.9 h | | 186 | اینٹیگوا اور باربوڈا | 94,209 | 6.5 × 10¹⁴ | 8% | 8.3 h | | 187 | انڈورا | 82,904 | 3.9 × 10¹⁴ | 5.5% | 5.8 h | | 188 | ڈومینیکا | 65,871 | 2.3 × 10¹⁴ | 4.1% | 4.3 h | | 189 | سینٹ کٹس اور نیوس | 46,922 | 2.1 × 10¹⁴ | 5.2% | 5.5 h | | 190 | لیختنشتاین | 41,024 | 2 × 10¹⁴ | 5.7% | 5.9 h | | 191 | موناکو | 38,341 | 2.3 × 10¹⁴ | 6.9% | 7.3 h | | 192 | مارشل جزائر | 36,282 | 3.3 × 10¹⁴ | 10% | 10.9 h | | 193 | سان مارینو | 34,109 | 1.3 × 10¹⁴ | 4.6% | 4.8 h | | 194 | پلاؤ | 17,663 | 1.6 × 10¹⁴ | 10% | 11 h | | 195 | ناؤرو | 12,025 | 9.3 × 10¹³ | 9% | 9.4 h | | 196 | تووالو | 9,492 | 8 × 10¹³ | 9.8% | 10.2 h | [کیا گنا جاتا ہے، اور کیا نہیں](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/control). ## سیاسی جماعتیں: اراکین، اور ان کی ہدایات پر عمل کرنے والے نیورون اراکین اس کی ہدایات پر عمل اراکین جیسا کہ پارٹی بتاتی ہے، لوگارتھمی پیمانے پر۔ ٹھوس بار گنتیاں ہیں؛ دھاری دار بار اندازے یا دعوے ہیں۔ 1. بھارتیہ جنتا پارٹی (بھارت)▲1 14 کروڑ 2. چینی کمیونسٹ پارٹی▼1 10.13 کروڑ 3. ڈیموکریٹک پارٹی (امریکا)▲13 4.49 کروڑ 4. ریپبلکن پارٹی (امریکا)▲16 3.8 کروڑ 5. انڈین نیشنل کانگریس▼2 2.6 کروڑ 6. AIADMK (بھارت)▼2 2 کروڑ 7. DMK (بھارت)▼2 2 کروڑ 8. Prosperity Party (ایتھوپیا)▼1 1.57 کروڑ 9. TVK (بھارت)▼1 1.5 کروڑ 10. Chama Cha Mapinduzi (تنزانیہ)▼1 1.3 کروڑ 11. آل پروگریسیوز کانگریس (نائیجیریا)▼1 1.29 کروڑ 12. AK Party (ترکیہ)▼1 1.17 کروڑ 13. Morena (میکسیکو)▼1 1.16 کروڑ 14. Telugu Desam Party (بھارت)▼1 1.01 کروڑ 15. کمبوڈین پیپلز پارٹی▼1 70 لاکھ سب 59 دکھائیں 10^4 10^5 10^6 10^7 10^8 10^9 اراکین اعداد دکھائیں | # | پارٹی | اراکین | اس کی ہدایات پر عمل | ہدایت شدہ حصہ | ہفتے کے گھنٹے | | -- | ------------------------------------------ | ---------- | ------------------- | -------------- | ------------- | | 1 | بھارتیہ جنتا پارٹی (بھارت) | 14 کروڑ | 6.3 × 10¹⁶ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 2 | چینی کمیونسٹ پارٹی | 10.13 کروڑ | 8.2 × 10¹⁶ | 0.94% | 1 h | | 3 | ڈیموکریٹک پارٹی (امریکا) | 4.49 کروڑ | 2.3 × 10¹⁵ | 0.06% | 0.1 h | | 4 | ریپبلکن پارٹی (امریکا) | 3.8 کروڑ | 2 × 10¹⁵ | 0.06% | 0.1 h | | 5 | انڈین نیشنل کانگریس | 2.6 کروڑ | 1.2 × 10¹⁶ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 6 | AIADMK (بھارت) | 2 کروڑ | 9 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 7 | DMK (بھارت) | 2 کروڑ | 9 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 8 | Prosperity Party (ایتھوپیا) | 1.57 کروڑ | 7 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 9 | TVK (بھارت) | 1.5 کروڑ | 6.7 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 10 | Chama Cha Mapinduzi (تنزانیہ) | 1.3 کروڑ | 5.8 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 11 | آل پروگریسیوز کانگریس (نائیجیریا) | 1.29 کروڑ | 5.8 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 12 | AK Party (ترکیہ) | 1.17 کروڑ | 5.2 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 13 | Morena (میکسیکو) | 1.16 کروڑ | 5.2 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 14 | Telugu Desam Party (بھارت) | 1.01 کروڑ | 4.5 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 15 | کمبوڈین پیپلز پارٹی | 70 لاکھ | 3.1 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 16 | Workers' Party of Korea | 61.75 لاکھ | 7.6 × 10¹⁵ | 1.4% | 1.5 h | | 17 | FRELIMO (موزمبیق) | 60 لاکھ | 2.7 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 18 | ویتنام کی کمیونسٹ پارٹی | 56 لاکھ | 2.1 × 10¹⁵ | 0.44% | 0.5 h | | 19 | ڈیموکریٹک پارٹی آف کوریا | 49.96 لاکھ | 2.2 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 20 | پیپل پاور پارٹی (جنوبی کوریا) | 44.4 لاکھ | 2 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 21 | PSUV (وینزویلا) | 42.4 لاکھ | 1.9 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 22 | ZANU-PF (زمبابوے) | 40.58 لاکھ | 1.8 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 23 | UMNO (ملائیشیا) | 32.51 لاکھ | 1.5 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 24 | Justicialist Party (ارجنٹائن) | 31.02 لاکھ | 1.4 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 25 | Colorado Party (پیراگوئے) | 30 لاکھ | 1.3 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 26 | United Russia | 26 لاکھ | 1.2 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 27 | UzLiDeP (ازبکستان) | 23.08 لاکھ | 1 × 10¹⁵ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 28 | PLD (جمہوریہ ڈومینیکن) | 21.77 لاکھ | 9.7 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 29 | MDB (برازیل) | 20.18 لاکھ | 9 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 30 | CHP (ترکیہ) | 18.8 لاکھ | 8.4 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 31 | Radical Civic Union (ارجنٹائن) | 17.94 لاکھ | 8 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 32 | Workers' Party, PT (برازیل) | 16.66 لاکھ | 7.5 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 33 | PRM (جمہوریہ ڈومینیکن) | 15.52 لاکھ | 6.9 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 34 | Authentic Radical Liberal Party (پیراگوئے) | 15.48 لاکھ | 6.9 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 35 | Partido Federal ng Pilipinas | 15 لاکھ | 6.7 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 36 | PAS (ملائیشیا) | 13 لاکھ | 5.8 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 37 | PRD (برازیل) | 12.92 لاکھ | 5.8 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 38 | Progressistas (برازیل) | 12.86 لاکھ | 5.8 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 39 | PSDB (برازیل) | 12.61 لاکھ | 5.6 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 40 | PKR (ملائیشیا) | 11.53 لاکھ | 5.2 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 41 | Economic Freedom Fighters (جنوبی افریقہ) | 10.86 لاکھ | 4.9 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 42 | PDT (برازیل) | 10.73 لاکھ | 4.8 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 43 | União Brasil | 10.67 لاکھ | 4.8 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 44 | CPI(M) (بھارت) | 10.19 لاکھ | 4.6 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 45 | لبرل ڈیموکریٹک پارٹی (جاپان) | 10.03 لاکھ | 4.5 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 46 | FLN (الجزائر) | 10 لاکھ | 4.5 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 47 | Liberal Party, PL (برازیل) | 952,881 | 4.3 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 48 | کیوبا کی کمیونسٹ پارٹی | 700,000 | 2.7 × 10¹⁴ | 0.44% | 0.5 h | | 49 | افریقن نیشنل کانگریس | 688,454 | 3.1 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 50 | کینیڈا کی کنزرویٹو پارٹی | 678,708 | 2.7 × 10¹⁴ | 0.46% | 0.5 h | | 51 | CDU (جرمنی) | 364,202 | 1.6 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 52 | SPD (جرمنی) | 357,116 | 1.6 × 10¹⁴ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 53 | لیبر پارٹی (برطانیہ) | 333,235 | 1.6 × 10¹⁴ | 0.55% | 0.6 h | | 54 | کینیڈا کی لبرل پارٹی | 163,836 | 6.5 × 10¹³ | 0.46% | 0.5 h | | 55 | Greens (جرمنی) | 155,296 | 7 × 10¹³ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 56 | CSU (جرمنی) | 125,153 | 5.6 × 10¹³ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | | 57 | کنزرویٹو پارٹی (برطانیہ) | 123,000 | 3.7 × 10¹³ | 0.35% | 0.4 h | | 58 | نیو ڈیموکریٹک پارٹی (کینیڈا) | 100,542 | 4 × 10¹³ | 0.46% | 0.5 h | | 59 | AfD (جرمنی) | 51,335 | 2.3 × 10¹³ | 0.52% (متبادل) | 0.6 h | [ملاقاتیں، سروے اور ماخذ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/control). ## کارپوریشنز: ملازمین، اور ان کی ہدایات پر عمل کرنے والے نیورون ملازمین اس کی ہدایات پر عمل تازہ ترین سالانہ رپورٹ یا فہرست میں ملازمین، خطی پیمانے پر۔ 1. Walmart 21 لاکھ 2. Amazon▲1 15.76 لاکھ 3. State Grid▼1 13.61 لاکھ 4. China National Petroleum 10.26 لاکھ 5. JD.com 951,420 6. BYD▲1 869,622 7. Accenture▼1 779,000 8. Allied Universal▲3 770,000 9. China Post Group▼1 719,448 10. Russian Railways (RZD)▲2 677,363 11. Volkswagen Group▲6 662,942 12. Foxconn (Hon Hai)▼2 633,167 13. Schwarz Group▲16 604,000 14. Compass Group▲18 590,000 15. Tata Consultancy Services▼6 584,510 سب 71 دکھائیں 0 0.5M 1M 1.5M 2M 2.5M employees اعداد دکھائیں | # | کارپوریشن | ملازمین | اس کی ہدایات پر عمل | ہفتے کے گھنٹے | ہدایت شدہ حصہ | | -- | ------------------------------------ | ---------- | ------------------- | ------------------- | ------------- | | 1 | Walmart | 21 لاکھ | 6.3 × 10¹⁶ | 36.3 h (امریکا) | 35% | | 2 | Amazon | 15.76 لاکھ | 4.7 × 10¹⁶ | 36.3 h (امریکا) | 35% | | 3 | State Grid | 13.61 لاکھ | 5.5 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 4 | China National Petroleum | 10.26 لاکھ | 4.1 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 5 | JD.com | 951,420 | 3.8 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 6 | BYD | 869,622 | 3.5 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 7 | Accenture | 779,000 | 3.7 × 10¹⁶ | 57.58 h (بھارت) | 55% | | 8 | Allied Universal | 770,000 | 2.3 × 10¹⁶ | 36.52 h (امریکا) | 35% | | 9 | China Post Group | 719,448 | 2.9 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 10 | Russian Railways (RZD) | 677,363 | 2.2 × 10¹⁶ | 39.96 h (روس) | 38% | | 11 | Volkswagen Group | 662,942 | 2 × 10¹⁶ | 35.95 h (جرمنی) | 34% | | 12 | Foxconn (Hon Hai) | 633,167 | 2.5 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 13 | Schwarz Group | 604,000 | 1.6 × 10¹⁶ | 31.49 h (جرمنی) | 30% | | 14 | Compass Group | 590,000 | 1.5 × 10¹⁶ | 31.7 h (امریکا) | 30% | | 15 | Tata Consultancy Services | 584,510 | 2.8 × 10¹⁶ | 58.23 h (بھارت) | 56% | | 16 | DHL Group | 583,998 | 1.7 × 10¹⁶ | 35.81 h (جرمنی) | 34% | | 17 | Sinopec | 513,434 | 2.1 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 18 | Gazprom | 501,000 | 1.7 × 10¹⁶ | 40.47 h (روس) | 39% | | 19 | FedEx | 474,200 | 1.6 × 10¹⁶ | 39.98 h (امریکا) | 38% | | 20 | Home Depot | 470,000 | 1.4 × 10¹⁶ | 36.3 h (امریکا) | 35% | | 21 | China Mobile | 468,496 | 1.9 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 22 | UPS | 460,000 | 1.5 × 10¹⁶ | 39.98 h (امریکا) | 38% | | 23 | Agricultural Bank of China | 457,835 | 1.8 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 24 | Concentrix | 455,000 | 1.7 × 10¹⁶ | 46.71 h (فلپائن) | 45% | | 25 | Teleperformance | 446,716 | 2.2 × 10¹⁶ | 58.89 h (بھارت) | 56% | | 26 | Jardine Matheson | 443,000 | 1.5 × 10¹⁶ | 41.93 h (انڈونیشیا) | 40% | | 27 | Sodexo | 426,464 | 1.1 × 10¹⁶ | 31.7 h (امریکا) | 30% | | 28 | Capgemini | 423,400 | 2 × 10¹⁶ | 58.23 h (بھارت) | 56% | | 29 | Reliance Industries | 419,911 | 2.1 × 10¹⁶ | 59.57 h (بھارت) | 57% | | 30 | Edeka | 417,500 | 1.1 × 10¹⁶ | 31.49 h (جرمنی) | 30% | | 31 | Luxshare Precision | 416,197 | 1.7 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 32 | Target | 415,000 | 1.2 × 10¹⁶ | 36.3 h (امریکا) | 35% | | 33 | Marriott International | 414,000 | 1.1 × 10¹⁶ | 31.7 h (امریکا) | 30% | | 34 | Bosch | 412,400 | 1.2 × 10¹⁶ | 35.95 h (جرمنی) | 34% | | 35 | ICBC | 409,758 | 1.6 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 36 | Kroger | 403,000 | 1.2 × 10¹⁶ | 36.3 h (امریکا) | 35% | | 37 | China Resources | 397,398 | 1.6 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 38 | Magnit | 394,000 | 1.3 × 10¹⁶ | 39.69 h (روس) | 38% | | 39 | Toyota | 390,927 | 1.3 × 10¹⁶ | 39.6 h (جاپان) | 38% | | 40 | UnitedHealth Group | 390,000 | 1.2 × 10¹⁶ | 36.87 h (امریکا) | 35% | | 41 | X5 Group | 389,000 | 1.3 × 10¹⁶ | 39.69 h (روس) | 38% | | 42 | Berkshire Hathaway | 387,800 | 1.2 × 10¹⁶ | 37.75 h (امریکا) | 36% | | 43 | AVIC | 384,000 | 1.5 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 44 | Ahold Delhaize | 384,000 | 1.1 × 10¹⁶ | 36.3 h (امریکا) | 35% | | 45 | China Telecom | 381,436 | 1.5 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 46 | Starbucks | 381,000 | 9.9 × 10¹⁵ | 31.7 h (امریکا) | 30% | | 47 | Rewe Group | 380,000 | 9.8 × 10¹⁵ | 31.49 h (جرمنی) | 30% | | 48 | China Construction Bank | 378,344 | 1.5 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 49 | TJX Companies | 377,000 | 1.1 × 10¹⁶ | 36.3 h (امریکا) | 35% | | 50 | China State Construction Engineering | 370,272 | 1.5 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 51 | FEMSA | 368,776 | 1.4 × 10¹⁶ | 47.09 h (میکسیکو) | 45% | | 52 | Japan Post Holdings | 360,000 | 1.2 × 10¹⁶ | 41.6 h (جاپان) | 40% | | 53 | Tesco | 354,744 | 9.3 × 10¹⁵ | 31.81 h (برطانیہ) | 30% | | 54 | Cognizant | 351,600 | 1.7 × 10¹⁶ | 58.23 h (بھارت) | 56% | | 55 | NTT | 344,196 | 1.1 × 10¹⁶ | 40.2 h (جاپان) | 38% | | 56 | Costco | 341,000 | 1 × 10¹⁶ | 36.3 h (امریکا) | 35% | | 57 | Infosys | 328,594 | 1.6 × 10¹⁶ | 58.23 h (بھارت) | 56% | | 58 | ISS | 325,000 | 1.6 × 10¹⁶ | 58.89 h (بھارت) | 56% | | 59 | Securitas | 322,000 | 9.7 × 10¹⁵ | 36.52 h (امریکا) | 35% | | 60 | HCA Healthcare | 320,000 | 9.7 × 10¹⁵ | 36.87 h (امریکا) | 35% | | 61 | Rosneft | 320,000 | 1.1 × 10¹⁶ | 40.47 h (روس) | 39% | | 62 | JPMorgan Chase | 318,512 | 1.1 × 10¹⁶ | 40.14 h (امریکا) | 38% | | 63 | Siemens | 318,000 | 9.4 × 10¹⁵ | 35.95 h (جرمنی) | 34% | | 64 | Bank of China | 313,746 | 1.3 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 65 | Walgreens Boots Alliance | 312,000 | 9.3 × 10¹⁵ | 36.3 h (امریکا) | 35% | | 66 | PepsiCo | 306,000 | 1 × 10¹⁶ | 40.7 h (امریکا) | 39% | | 67 | China Railway Construction (CRCC) | 304,927 | 1.2 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 68 | CHN Energy (China Energy Investment) | 303,418 | 1.2 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 69 | China Railway Group (CREC) | 302,527 | 1.2 × 10¹⁶ | 49 h (چین) | 47% | | 70 | CK Hutchison | 300,000 | 8.6 × 10¹⁵ | 35.08 h (برطانیہ) | 33% | | 71 | CVS Health | 300,000 | 8.9 × 10¹⁵ | 36.3 h (امریکا) | 35% | [گھنٹے اور ماخذ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/control). ## جانور اور دیگر جاندار نیورون کے بغیر اکیلے خلیوں سے لے کر انسانی دماغ تک۔ جہاں نیورون کی گنتی موجود ہے وہاں ناپی گئی ہے۔ ### نیورون نہیں * [Escherichia coli](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/ecoli)Escherichia coli 0 ناپا گیا ایک اکیلا خلیہ جس میں نیورون نہیں۔ یہ خوراک کی طرف رخ کرتا ہے اور اس کی کیمیائی یاد داشت چند سیکنڈ رہتی ہے۔ * [سلائم مولڈ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/physarum)Physarum polycephalum 0 ناپا گیا ایک اکیلا دیو ہیکل خلیہ جس میں نیورون نہیں۔ یہ بھول بھلیاں حل کرتا ہے اور موثر نقل و حمل کے جال اگاتا ہے۔ * [حساس پودا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/mimosa)Mimosa pudica 0 ناپا گیا ایک پودا جس کے پتے چھونے پر سمٹ جاتے ہیں۔ ایک مطالعے نے بتایا کہ وہ بے ضرر لمس کو نظر انداز کرنا سیکھ لیتا ہے۔ بعد کے ایک دوبارہ تجزیے نے اس سے اختلاف کیا۔ * [اسفنج](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/sponge)Porifera (مثلاً Amphimedon queenslandica) 0 ناپا گیا ایک جانور جس میں نیورون یا سائنیپس نہیں، پھر بھی اس کا پورا جسم مربوط انداز میں سکڑتا ہے۔ ### عصبی جال، دماغ نہیں * [ہائیڈرا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/hydra)Hydra vulgaris تقریباً 3,000 سے 5,000 اندازہ میٹھے پانی کا ایک چھوٹا cnidarian۔ اسے پھیلا ہوا عصبی جال چلاتا ہے اور اس کا کوئی دماغ نہیں۔ * [باکس جیلی فش](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/jellyfish)Tripedalia cystophora کوئی شائع شدہ گنتی نہیں باکس جیلی فش کا کوئی مرکزی دماغ نہیں، پھر بھی اس نے ربطی سیکھنے کا مظاہرہ کیا۔ ### دماغ والے بے ریڑھ جانور * [گول کیڑا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/celegans)Caenorhabditis elegans 302 ناپا گیا تقریباً ایک ملی میٹر لمبا کیڑا جس میں بالکل 302 نیورون ہیں۔ یہ پہلا جانور تھا جس کا مکمل وائرنگ نقشہ بنایا گیا۔ * [پھلوں کی مکھی](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/drosophila)Drosophila melanogaster 139,255 ناپا گیا اب تک بنایا گیا سب سے بڑا مکمل دماغی وائرنگ نقشہ، جو تقریباً 139,000 نیورون کا احاطہ کرتا ہے۔ * [شہد کی مکھی](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/honeybee)Apis mellifera تقریباً 1 ملین اندازہ تقریباً ایک ملین نیورون، اور شہد کی مکھیاں یکساں اور مختلف جیسے تجریدی تصورات سیکھ سکتی ہیں۔ * [چیونٹی (Camponotus / Formica)](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/ant)Camponotus spp. کوئی شائع شدہ گنتی نہیں ایک چھوٹا دماغ جو قدم گن کر (path integration) اور نشانیاں یاد رکھ کر طویل فاصلے کی راہ نمائی سنبھالتا ہے۔ * [Portia چھلانگ لگانے والی مکڑی](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/portia)Portia fimbriata / labiata کوئی شائع شدہ گنتی نہیں ایک چھلانگ لگانے والی مکڑی جو چکر دار راستوں کی منصوبہ بندی کرتی ہے۔ وہ ایسے راستے لیتی ہے جو شکار سے دور اور نظر سے اوجھل لے جاتے ہیں۔ * [ساحلی کیکڑا / کرے فش](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/decapod)Carcinus maenas; Procambarus / Astacus spp. کوئی شائع شدہ گنتی نہیں کیکڑے اور کرے فش۔ 2021 کے ایک سرکاری جائزے نے پایا کہ اس بات کے مضبوط شواہد ہیں کہ اصلی کیکڑے حساس ہیں۔ * [عام آکٹوپس](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/octopus)Octopus vulgaris 500 ملین اندازہ اس کے زیادہ تر نیورون اس کے بازوؤں میں ہیں۔ 2021 کے ایک جائزے نے پایا کہ اس کے حساس ہونے کے بہت مضبوط شواہد ہیں۔ ### مچھلیاں اور جل تھلیے * [زیبرا فش](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/zebrafish)Danio rerio کوئی شائع شدہ گنتی نہیں ایک چھوٹی مچھلی جو اعصابیات میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتی ہے۔ اس کے نیورون پوری طرح گنے نہیں گئے۔ بالغ دماغ میں تقریباً 10 ملین خلیے ہیں۔ * [صفائی کرنے والی wrasse](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/wrasse)Labroides dimidiatus کوئی شائع شدہ گنتی نہیں ایک چٹانی مچھلی جو آئینے کے نشان کے امتحان کی ایک صورت میں کامیاب ہوئی۔ لوگ اس پر متفق نہیں کہ اس سے کیا ثابت ہوتا ہے۔ * [مینڈک](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/frog)Anura (مثلاً Xenopus / Rana) کوئی شائع شدہ گنتی نہیں 2024 کا نیویارک اعلامیہ کہتا ہے کہ جل تھلیوں میں شعوری تجربے کا حقیقی امکان ہے۔ ### پرندے * [چٹانی کبوتر](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/pigeon)Columba livia 310 ملین ناپا گیا ایک چھوٹے دماغ میں سینکڑوں ملین نیورون۔ کبوتر پیچیدہ تصویروں کو زمروں میں چھانٹ سکتے ہیں۔ * [عام کوّا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/raven)Corvus corax 2.17 ارب ناپا گیا دو ارب سے زیادہ نیورون، گھنے بندھے ہوئے۔ کوّے انفرادی حریفوں کو یاد رکھتے ہیں۔ * [نیو کیلیڈونین کوّا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/nccrow)Corvus moneduloides کوئی شائع شدہ گنتی نہیں یہ ٹہنیوں اور تار سے کانٹے دار اوزار بناتا ہے۔ اس کے نیورون گنے نہیں گئے۔ * [افریقی سرمئی طوطا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/greyparrot)Psittacus erithacus 1.57 ارب ناپا گیا تقریباً 1.6 ارب نیورون۔ عددی فہم اور درجہ بندی پر دہائیوں کا تجربہ گاہی مطالعہ۔ ### Mammals * [چوہا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/mouse)Mus musculus 70.9 ملین ناپا گیا تقریباً 71 ملین نیورون۔ چوہوں کے چہرے پر درد کے تاثرات ظاہر ہوتے ہیں جنہیں ناپا جا سکتا ہے۔ * [چوہا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/rat)Rattus norvegicus 200 ملین ناپا گیا تقریباً 200 ملین نیورون۔ چوہے پھنسے ہوئے ساتھیوں کو چھڑا دیتے ہیں۔ * [پالتو بلی](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/cat)Felis catus 1.22 ارب ناپا گیا دماغی قشر میں تقریباً 250 ملین نیورون۔ * [پالتو کتا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/dog)Canis familiaris کتے کے لحاظ سے 1.8 سے 2.6 ارب ناپا گیا کتے کے لحاظ سے تقریباً 600 ملین تک قشری نیورون۔ یہ بلیوں سے زیادہ ہے۔ * [پالتو سور](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/pig)Sus scrofa domesticus 2.22 ارب ناپا گیا سور سیکھتے ہیں کہ آئینہ کیا دکھاتا ہے اور اسے خوراک ڈھونڈنے میں استعمال کرتے ہیں۔ * [بوتل ناک ڈولفن](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/dolphin)Tursiops truncatus کوئی شائع شدہ گنتی نہیں آئینے میں خود شناسی کے امتحان پاس کرتی ہے۔ بوتل ناک ڈولفن کے نیورون کی کوئی ناپی گئی گنتی نہیں۔ * [افریقی ہاتھی](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/elephant)Loxodonta africana 257 ارب ناپا گیا 257 ارب نیورون، انسان سے تین گنا، تقریباً سب مخچہ میں۔ * [چمپینزی](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/chimp)Pan troglodytes تقریباً 28 ارب (پیمانے کے قواعد سے پیش گوئی، گنا نہیں گیا) اندازہ ہمارے دو قریب ترین زندہ رشتہ داروں میں سے ایک (بونوبو کے ساتھ)۔ یہ آئینے کا امتحان پاس کرتا ہے۔ * [انسان](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/human)Homo sapiens 86.1 ارب ناپا گیا 86 ارب نیورون، ان میں سے 16 ارب دماغی قشر میں۔ ہم واحد نوع ہیں جس کے افراد اپنے تجربے کی زبانی رپورٹ دے سکتے ہیں۔ ## اجتماعی نظام ایسے گروہ جو ایسے فیصلے کرتے ہیں جو کوئی اکیلا رکن نہیں کرتا۔ ان کا مطالعہ اجتماعی ذہانت کے طور پر ہوتا ہے، ذہن کے طور پر نہیں۔ * [چیونٹی کی کالونیاں](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/c-ants)کالونیاں بہتر گھونسلا اس لیے چنتی ہیں کہ انفرادی چیونٹیاں کورم کی حد پر عمل کرتی ہیں۔ کوئی چیونٹی مجموعی طور پر جگہوں کا موازنہ نہیں کرتی۔ * [شہد کی مکھیوں کے جھنڈ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/c-bees)جھنڈ سراغ رسانوں کے مقابلے اور کورم کے ذریعے بہترین کھوہ چنتے ہیں۔ رکنے کے اشارے باہمی روک فراہم کرتے ہیں، جو تعطل توڑتی ہے۔ * [ستارچین کے جھنڈ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/c-starlings)ہر پرندہ ایک مقررہ تعداد کے ہمسایوں پر نظر رکھتا ہے (تقریباً 6 سے 7)، نہ کہ مقررہ فاصلے کے اندر ہر پرندے پر۔ اسے ٹوپولوجیکل تعامل کہتے ہیں، میٹرک نہیں۔ * [مچھلیوں کے جھنڈ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/c-fish)جھنڈ فیصلہ کرنے کے لیے کورم کے قاعدے استعمال کرتے ہیں۔ بڑے گروہ ماحولیاتی تدریج محسوس کر سکتے ہیں جو کوئی اکیلی مچھلی نہیں کر سکتی۔ ## مصنوعی نظام مشینی ذہانت کی اقسام، اس لحاظ سے ترتیب دی گئی ہیں کہ وہ کیسے کام کرتی ہیں۔ کوئی موجودہ نظام شعور کے لیے مضبوط امیدوار نہیں مانا جاتا۔ * [قواعد پر مبنی ماہر نظام](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/ai-expert)ایسے پروگرام جو کسی شعبے کے ماہر کا علم واضح اگر-تو قواعد کی صورت میں رکھتے ہیں۔ ایک استنتاجی انجن قواعد کو ترتیب سے لاگو کر کے نتائج تک پہنچتا ہے، عموماً اپنی استدلال کی وضاحت کے ساتھ۔ * [گیم ٹری سرچ انجن (شطرنج)](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/ai-chess)ایسے پروگرام جو چالوں کی ممکنہ ترتیبوں کو ایک مقررہ گہرائی تک گنتے ہیں اور نتیجے کی پوزیشنوں کو ہاتھ سے بنائے گئے تخمینی فنکشن سے نمبر دیتے ہیں۔ وہ ان شاخوں کو کاٹ دیتے ہیں جو انتخاب نہیں بدل سکتیں (minimax alpha-beta pruning کے ساتھ)۔ * [گہری تقویتی سیکھنے والے ایجنٹ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/ai-drl)آزمائش اور غلطی سے تربیت پانے والے عصبی نیٹ ورک، جن کا مقصد انعام کے اشارے کو زیادہ سے زیادہ کرنا ہوتا ہے۔ وہ ماحول سے تعامل کر کے، اکثر کھیل جیسے سمیولیٹ شدہ ماحول سے، پالیسی یا قدر کا فنکشن سیکھتے ہیں۔ * [بڑے لسانی ماڈل](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/ai-llm)ٹرانسفارمر عصبی نیٹ ورک جو بہت بڑے متنی ذخیروں میں اگلا ٹوکن پیش گوئی کرنے کے لیے تربیت پاتے ہیں، پھر اکثر انسانی رائے پر ٹیون کیے جاتے ہیں۔ * [مجسم روبوٹ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/ai-robots)حسگروں اور محرکوں والی مشینیں جو طبیعی دنیا میں عمل کرتی ہیں۔ وہ اکثر مرکزی عالمی ماڈل کے بجائے تہہ دار ردِ عملی کنٹرول استعمال کرتی ہیں، اس لیے رویہ جسم اور ماحول کے درمیان چکر سے ابھرتا ہے۔ * [نیورومورفک ہارڈویئر](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/ai-neuromorphic)ایسی چپس جن کے سرکٹ سپائک کرنے والے نیورون اور سائنیپس کی نقل کرتے ہیں۔ یہ واقعات سے چلتی ہیں اور کم بجلی استعمال کرتی ہیں، روایتی پروسیسر اور میموری کے ڈیزائن کے برعکس۔ ## فرضی ذہن سائنسی اور فلسفیانہ ادب میں تجویز کیے گئے ذہن۔ کسی نے ان میں سے کوئی نہیں دیکھا۔ * [پورے دماغ کی ایمولیشن](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/h-wbe)غیر مشاہدہ شدہ دماغ کو باریک تفصیل سے اسکین کرنا اور اس کا سافٹ ویئر ماڈل چلانا۔ * [آباؤ اجداد کی سمیولیشنز میں سمیولیٹ شدہ ذہن](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/h-ancestor)غیر مشاہدہ شدہ بوسٹروم کا تین راہی مخمصہ: یا تو تقریباً کوئی تہذیب پوسٹ ہیومن مرحلے تک نہیں پہنچتی، یا تقریباً کوئی آباؤ اجداد کی سمیولیشن نہیں چلاتی، یا ہم تقریباً یقینی طور پر ایک میں رہ رہے ہیں۔ * [بولٹزمین دماغ](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/h-boltzmann)غیر مشاہدہ شدہ دماغ جیسے مشاہد جو نادر حرارتی یا کوانٹم اتار چڑھاؤ سے پیدا ہو جائیں۔ * [بتدریج متبادل کے ذریعے ذہن اپ لوڈ کرنا](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/h-uploading)غیر مشاہدہ شدہ نیورون کو ایک ایک کر کے فعلی طور پر یکساں مصنوعی پرزوں سے بدلنا۔ * [سپر انٹیلیجنس](https://simulation-hypothesis.com/ur/entities/h-superintelligence)غیر مشاہدہ شدہ ایک فرضی ذہانت جو تقریباً ہر میدان میں انسانی کارکردگی سے کہیں آگے ہو۔ بوسٹروم کی کتاب اس تک پہنچنے کے راستوں (پورے دماغ کی ایمولیشن، حیاتیاتی ادراک، AI)، اس کی صورتوں اور قابو کے مسائل کا تجزیہ کرتی ہے۔ ڈیٹا ورژن 2.0.0۔ [ڈاؤن لوڈ (JSON)](https://simulation-hypothesis.com/entities/minds.json)۔