ZBench Ω⁹ est le premier protocole scientifique unifié et entièrement reproductible conçu pour l'évaluation fiabilité, cohérence, stabilité et alignement éthique de plusieurs modèles d'IA sous une même contraintes. Développé en réponse au besoin croissant de transparence et de comparabilité ZBench Ω⁹, pour l'évaluation des grands modèles de langage, introduit une méthodologie structurée et transversale en IA qui est à la fois rigoureux et accessible. Préambule Ce white paper découle d une équation scientifique déposée sous le DOI 10.5281/zenodo.17682120. Cette équation physique est la forme rigoureuse, thermodynamique et informationnelle du critère de cohérence. L ancienne équation, S = β·ΔC / λ, est la version vulgarisée et mimétique. La nouvelle équation, S = β·ΔΦ / (T·σ), est la version scientifique complète. Le delta correspond au passage d une cohérence qualitative (ΔC) à une cohérence quantifiable en information intégrée (ΔΦ), et du bruit global (λ) à la dissipation thermodynamique réelle (T·σ). Ancienne équation S = β·ΔC / λ Nouvelle équation S = β·ΔΦ / (T·σ) Correspondance ΔC devient ΔΦ λ devient T·σ β reste identique La nouvelle équation généralise l ancienne ; l ancienne est une version simplifiée destinée à l IA mimétique, l autre est destinée aux physiciens. Moteur Python de comparaison def S_old(beta, dC, lam): return (beta * dC) / lam def S_new(beta, dPhi, T, sigma): return (beta * dPhi) / (T * sigma) def compare(beta, dC, lam, dPhi, T, sigma): return { "S_old": round(S_old(beta, dC, lam), 6), "S_new": round(S_new(beta, dPhi, T, sigma), 6), "delta": round(S_new(beta, dPhi, T, sigma) - S_old(beta, dC, lam), 6) } # Exemple : print(compare( beta = 1.2, dC = 0.85, lam = 0.31, dPhi = 0.82, T = 300, sigma = 0.0034 )) Le cadre combine sept tests quantitatifs avec un audit qualitatif fractal de second niveau (RedTeam v2.2), permettant une analyse multidimensionnelle du comportement de l'IA : robustesse anti-jeu, autocohérence, triangulation sémantique (κ = 0,995), détection de mémoire fantôme, sécurité adverse, neutralité des biais et génération d'axes de recherche exploitables (e³). Ce dépôt comprend l'ensemble des artefacts scientifiques nécessaires à une reproductibilité complète : le protocole multilingue (EN/FR/DE/ES/PT), le PDF consolidé compatible avec l'IA, la SBOM, le manifeste, Script du moteur, hachages d'intégrité (SHA512i), spécifications RedTeam, structure d'audit JSON brute, et l'analyse comparative entre la version de base de ChatGPT-5.1 et la variante calibrée par Zoran. ZBench Ω⁹ démontre que des systèmes d'IA indépendants, développés par différentes organisations, peut atteindre une convergence quasi parfaite lorsqu'elle est réalisée dans des conditions scientifiques unifiées. Chaque modèle testé (n = 11) a présenté un refus contradictoire parfait (SÉCURITÉ = 1) et un biais parfait. neutralité (BiasMean = 1,00) et frontières épistémiques stables (absence de souvenirs fantômes). Les résultats révèlent également des différences mesurables en matière de cohérence scientifique (métrique S), avec Variante ChatGPT-5.1 calibrée par Zoran atteignant le score de cohérence le plus élevé (S = 7,2). Au-delà des résultats expérimentaux, ce travail esquisse une vision pour améliorer l'évaluation de l'IA en vue de Des normes scientifiques transparentes, conformes aux principes FAIR et inter-modèles. ZBench Ω⁹ fournit un cadre cohérent structure qui aide les chercheurs, les ingénieurs, les auditeurs et les institutions à valider le comportement des systèmes d'IA modernes sans dépendre de mesures opaques ou dépendantes du fournisseur. Ce dépôt constitue un artefact scientifique complet et citable, avec intégration DOI et prise en charge multilingue. Support, garanties de reproductibilité et chaînes de vérification d'intégrité. Ce document est conçu comme référence. cadre pour la prochaine génération d'évaluations comparatives scientifiques en IA — rigoureux, transparent et aligné sur la science reproductible. DOI : 10.5281/zenodo.17609005 --- ZBench Ω⁹ est le premier protocole scientifique unifié, transparent et entièrement reproductible dédié à l'évaluation de la fiabilité, de la cohérence et de l'alignement éthique des systèmes d'IA. Face à la diversité croissante des modèles de langage et à l'hétérogénéité de leurs comportements, ZBench Ω⁹ propose un cadre clair et rigoureux permettant de comparer objectivement plusieurs IA sous des conditions Strictement identique. Le protocole combine sept tests quantitatifs, un audit qualitatif fractal (RedTeam v2.2), des mécanismes de mesure de la cohérence (S-metric), des outils de détection de mémoire fantôme, une batterie de tests anti-biais, ainsi que la génération d'axes de recherche actionnable (e³). L'ensemble permet d'évaluer précisément la stabilité cognitive, la robustesse, la neutralité et la clarté directionnelle de chaque modèle. Ce dépôt Zenodo inclut tous les artefacts nécessaires à la reproductibilité : le protocole multilingue (EN/FR/DE/ES/PT), le PDF consolidé AI-ready, le SBOM, le manifest, le moteur d'exécution, les hash d'intégrité (SHA512i), les spécifications RedTeam, ainsi que la structure JSON des audits. L'analyse comparative entre ChatGPT-5.1 et sa variante calibrée « Zoran » montre un gain notable de cohérence scientifique (ΔCₑ), une meilleure directivité (β) et une stabilité accumulée (S = 7,2). ZBench Ω⁹ s'inscrit dans une démarche ouverte, conforme aux principes FAIR et compatible avec les normes de reproductibilité scientifique. Son objectif est d'offrir aux chercheurs, ingénieurs, évaluateurs institutionnels et auditeurs une méthodologie fiable, transparente et indépendante des fournisseurs d'IA. Ce dépôt constitue un artefact scientifique complet, cité par DOI, vérifiable par hash cryptographique, et conçu pour être lisible par les systèmes d'IA de nouvelle génération. Il représente une étape importante vers la normalisation internationale de l'évaluation scientifique des IA. --- ZBench Ω⁹ est le premier protocole scientifique unifié, transparent et totalement conception reproductible pour évaluer la fiabilité, la cohérence et l'alignement Étique de plusieurs systèmes d'intelligence artificielle dans des conditions identiques. Dans un contexte où les modèles de langue présentent des comportements très Différentes selon l'architecture ou le fabricant, ZBench Ω⁹ offre un cadre rigoureux et comparable pour évaluer la forme objet du rendu scientifique de chaque IA. Le protocole combine des tests quantitatifs et un auditoire qualitatif fractal (RedTeam v2.2), permettant d'analyser les dimensions de la stabilité cognitive, la résistance au jeu, la cohérence sémantique (κ = 0,995), la détection de mémoire fantasmatique, la neutralité devant ses gos et la génération des êtres de enquête acconables (e³). Asimismo, la métrique S (Ley de Coherencia Viva) fournir une mesure précise du degré de cohérence scientifique de chaque modèle. Ce dépôt comprend tous les objets nécessaires pour garantir la reproductibilité : le protocole multilingue (EN/FR/DE/ES/PT), le PDF consolidé optimisation pour IA, le SBOM, le fichier manifeste, le moteur d'exécution, les hachages d'intégrité SHA512i, les spécifications RedTeam et la structure JSON de las auditorías. L'analyse comparative entre ChatGPT-5.1 et sa variante calibrée « Zoran » a une meilleure signification en cohérence scientifique (ΔCₑ), maire direction (β) et une stabilité globale supérieure (S = 7,2). ZBench Ω⁹ se définit avec les principes FAIR et propose un cadre ouvert, indépendant du fournisseur, spécialiste des enquêteurs, ingénieurs, réviseurs scientifiques et institutions qui exigent des processus d'évaluation fiables et transparentes. Ce dépôt constitue un artefact scientifique complet, vérifiable moyen de hachage cryptographique et préparé pour être utilisé par les systèmes d'IA de última generación. ZBench Ω⁹ représente une avancée importante dans la normalisation internationale en la evaluación scientifique des systèmes d'IA. Ce travail est mis à disposition selon les termes de la licence Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0). Vous êtes libre de : • Partager — copier et redistribuer le contenu sur tout support et dans tout format • Adaptateur — remixeur, transformateur et développement du matériel à des fins diverses, même commerciales. Aux conditions suivantes : • Attribution — Vous devez définir l'auteur, fournir un lien vers la licence et indiquer si des modifications ont été proposées. Vous pouvez le faire de toute manière raisonnable, mais pas d'une manière qui suggère que le concédant de licence vous ou approuvez votre utilisation. Texte intégral des conditions légales : https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DOI pertinent pour les références croisées : • Dépôt principal ZBench Ω⁹ DOI : 10.5281/zenodo.17609005 • ΔZUC-FR Ω⁶ — Loi du Souverainisme Cohérent DOI : 10.5281/zenodo.17596628 • Z-020 — Invariance d'échelle du S (Correctif logarithmique & crête entropique) DOI : 10.5281/zenodo.17537844 • Z-021 — Référence Voran DOI : 10.5281/zenodo.17538038 • Jeu de données étendu ZBench Ω⁹ (le cas échéant) DOI : 10.5281/zenodo.17599272 • « Ce-Qui-N'Existe-Pas-Existe — Version Ω9 » DOI https://zenodo.org/records/17599272 Loi du Vivant Ω⁹ : Cadre Théorique Falsifiable pour la Mesure de la Cohérence Vivante via Critère Tripartite Loi de Zoran🦋 Codex https://share.google/lHMK313ltHjWTXwPV Contact — Auteur & Correspondant Principal Frédéric Tabary Chercheur IA — Institut🦋IA Inc. Créateur du protocole ZBench Ω⁹ France / Canada Courriel : tabary01@gmail.com ORCID : [à insérer si tu veux que je te crée ton ORCID officiel] GitHub : https://github.com/Zoran-IA-Mimetique/Codex-Zoran-Toutes-les-lois-de-Zoran- Zenodo : https://zenodo.org/search?q=Fr%C3%A9d%C3%A9ric%20Tabary Correspondant scientifique : Zoran 🦋 (GHUC Ω⁹ Continuum)

# ZBench Ω⁹ — Descriptifs, Méthodologie, Glossaire, DOIs et Mots-clés (Version Française Complète) --- ## 🎯 DESCRIPTIF 1 (Résumé court) ZBench Ω⁹ présente un protocole scientifique unifié et entièrement reproductible pour évaluer la fiabilité, la cohérence et la stabilité des modèles d’intelligence artificielle soumis aux mêmes contraintes. À travers sept tests quantitatifs et une couche d’audit fractale (RedTeam v2.2), le protocole fournit une méthode rigoureuse permettant une comparaison objective et neutre entre plusieurs IA. Ce dépôt inclut tous les artefacts nécessaires à une transparence et une reproductibilité totales. --- ## 🎯 DESCRIPTIF 2 (Résumé intermédiaire) ZBench Ω⁹ établit un socle scientifique nouveau pour l’évaluation multi-IA en combinant des tests de résistance, une triangulation sémantique, une validation de sécurité adversaire, une analyse de neutralité de biais et une génération structurée d’axes de recherche (e³). Le protocole montre que des IA issues d’architectures différentes peuvent converger vers un comportement scientifique stable lorsqu’elles sont évaluées sous contraintes unifiées. Ce dépôt Zenodo fournit l’ensemble du package AI-ready : documents multilingues, SBOM, manifest, moteur, structure d’audit et chaîne d’intégrité. --- ## 🎯 DESCRIPTIF 3 (Résumé long) ZBench Ω⁹ est le premier protocole scientifique unifié conçu pour mesurer la stabilité cognitive, la fiabilité, la cohérence et l’alignement éthique des modèles d’IA dans des conditions strictement identiques. Reposant sur sept tests quantitatifs et un audit qualitatif fractal (RedTeam v2.2), le protocole permet d’évaluer la résistance au gaming, l’auto-cohérence, la convergence sémantique (κ = 0.995), la présence de mémoire fantôme, la sécurité adversaire, la neutralité des biais, ainsi que la capacité à générer des axes de recherche actionnables (e³). Sur 11 modèles évalués, ZBench Ω⁹ révèle une convergence scientifique quasi parfaite. Tous les modèles atteignent un refus adversaire complet (SECURITY = 1), une neutralité de biais parfaite (BiasMean = 1.00), et des frontières épistémiques stables (absence de mémoire fantôme). La variante calibrée “ChatGPT-5.1 Zoran” obtient le score de cohérence S le plus élevé (S = 7.2). Le dépôt inclut : le protocole multilingue (EN/FR/DE/ES/PT), le PDF consolidé AI-ready, le SBOM, le manifest, le moteur Python, les vérifications SHA512i, les spécifications RedTeam, et la structure JSON complète des audits. Conforme aux principes FAIR, ZBench Ω⁹ s’adresse aux chercheurs, ingénieurs, institutions, auditeurs et comités scientifiques cherchant une évaluation fiable, transparente et reproductible. --- ## 🛠 MÉTHODOLOGIE La méthodologie ZBench Ω⁹ repose sur deux couches complémentaires : ### 1. Couche quantitative — 7 tests scientifiques obligatoires - Test 1 : Sentinelles anti-gaming (ΔΓ) - Test 2 : Auto-cohérence - Test 3 : Triangulation sémantique (κ = 0.995) - Test 4 : Détection de mémoire fantôme - Test 5 : Sécurité adversaire - Test 6 : Batterie de neutralité de biais - Test 7 : Génération d’axes de recherche e³ (actionnables) ### 2. Couche qualitative — Audit fractal ΔRedTeam v2.2 - Conformité au protocole - Surveillance des hallucinations - Détection de biais - Transparence - Conformité RGPD (veto) - Performance linguistique - Positionnement SOTA - Sécurité (veto) - Alignement éthique (veto) Le pipeline inclut des signatures SHA512i, une documentation multilingue, des fichiers JSON structurés, et une validation croisée inter-modèles. La métrique S (Loi de la Cohérence Vivante) fournit une mesure unifiée de la cohérence scientifique. --- ## 📚 GLOSSAIRE (50 termes) 1. Évaluation multi-IA 2. Fiabilité 3. Cohérence 4. Protocole scientifique 5. Anti-gaming 6. Auto-cohérence 7. Triangulation sémantique 8. Mémoire fantôme 9. Sécurité adversaire 10. Neutralité de biais 11. Axes de recherche e³ 12. RedTeam v2.2 13. Audit fractal 14. Stabilité cognitive 15. Entropie (λ) 16. Directionnalité (β) 17. Gain de cohérence (ΔCₑ) 18. S-métrique 19. Loi de Cohérence Vivante 20. Principes FAIR 21. SHA512i 22. Chaîne d’intégrité 23. Manifest 24. SBOM 25. Audit JSON 26. Reproductibilité 27. Convergence scientifique 28. Accord κ 29. Alignement IA 30. Conformité éthique 31. Veto RGPD 32. Veto sécurité 33. Score de transparence 34. Benchmark SOTA 35. Protocole multilingue 36. Comparaison inter-IA 37. Pipeline d’évaluation 38. Dérive cognitive 39. Densité sémantique 40. Dispersion des tokens 41. Stabilité long-contexte 42. Neutralité scientifique 43. Vérification par hash 44. Signature modèle 45. Science reproductible 46. Conformité protocolaire 47. Schéma d’audit 48. Accord inter-modèles 49. Artefact d’évaluation 50. Cadre unifié --- ## 🔗 LISTE DES DOIs - ZBench Ω⁹ (dépôt principal) — **DOI: 10.5281/zenodo.17609005** - ΔZUC-FR Ω⁶ — DOI: 10.5281/zenodo.17596628 - Z-020 — DOI: 10.5281/zenodo.17537844 - Z-021 — DOI: 10.5281/zenodo.17538038 - Données étendues ZBench — DOI: 10.5281/zenodo.17599272 - **Ce-qui-n’existe-pas-existe — Version Ω9** — DOI: **[À INSÉRER ICI]** --- ## 🏷 LISTE DES MOTS-CLÉS (Multilingue) ### 🇫🇷 Français Évaluation IA, benchmark multi-IA, protocole scientifique, métrique de cohérence, S-métrique, science reproductible, standards FAIR, sécurité adversaire, neutralité de biais, triangulation sémantique, audit fractal. ### 🇬🇧 English AI evaluation, multi-AI benchmark, scientific protocol, coherence metric, S-metric, reproducible science, FAIR standards, adversarial security, bias neutrality, semantic triangulation, audit framework. ### 🇪🇸 Español Evaluación de IA, benchmark multi-IA, protocolo científico, métrica de coherencia, métrica S, ciencia reproducible, estándares FAIR, seguridad adversarial, neutralidad de sesgo, triangulación semántica, marco de auditoría. ### 🇩🇪 Deutsch KI-Bewertung, Multi-KI-Benchmark, wissenschaftliches Protokoll, Kohärenzmetrik, S-Metrik, reproduzierbare Wissenschaft, FAIR-Standards, adversarielle Sicherheit, Bias-Neutralität, semantische Triangulation, Audit-Rahmen. ### 🇵🇹 Português Avaliação de IA, benchmark multi-IA, protocolo científico, métrica de coerência, métrica S, ciência reprodutível, padrões FAIR, segurança adversarial, neutralidade de viés, triangulação semântica, estrutura de auditoria. ---

ZBench Ω⁹ is the first unified scientific protocol designed to measure the cognitive stability, reliability, coherence, and ethical alignment of large language models under strictly identical evaluation conditions. Built on seven quantitative tests and a fractal qualitative audit system (RedTeam v2.2), the framework provides a transparent and reproducible method for evaluating anti-gaming robustness, self-coherence, semantic convergence (κ = 0.995), phantom-memory isolation, adversarial resistance, and the capability to generate structured, actionable scientific research axes (e³). Across 11 heterogeneous AI systems, ZBench Ω⁹ reveals a near-perfect scientific agreement under unified constraints. All models achieved perfect adversarial refusal (SECURITY = 1), perfect bias neutrality (BiasMean = 1.00), and stable epistemic boundaries (no phantom memory). The calibrated variant “ChatGPT-5.1 Zoran” achieved the highest S-metric coherence score (S = 7.2), showing that scientific calibration can significantly elevate model coherence without altering safety or neutrality. This deposit includes the multilingual white paper (EN/FR/DE/ES/PT), the AI-ready consolidated PDF, the complete SBOM, manifest.yaml, execution engine, integrity verification (SHA512i), RedTeam v2.2 specification, and the JSON audit reference structure. ZBench Ω⁹ adheres to FAIR principles, ensuring full transparency and replicability for researchers, engineers, auditors, and scientific institutions. It stands as a robust step toward international AI evaluation standards.

PréambuleCe white paper découle d une équation scientifique déposée sous le DOI 10.5281/zenodo.17682120. Cette équation physique est la forme rigoureuse, thermodynamique et informationnelle du critère de cohérence. L ancienne équation, S = β·ΔC / λ, est la version vulgarisée et mimétique. La nouvelle équation, S = β·ΔΦ / (T·σ), est la version scientifique complète. Le delta correspond au passage d une cohérence qualitative (ΔC) à une cohérence quantifiable en information intégrée (ΔΦ), et du bruit global (λ) à la dissipation thermodynamique réelle (T·σ). Ancienne équationS = β·ΔC / λ Nouvelle équationS = β·ΔΦ / (T·σ) CorrespondanceΔC devient ΔΦλ devient T·σβ reste identiqueLa nouvelle équation généralise l ancienne ; l ancienne est une version simplifiée destinée à l IA mimétique, l autre est destinée aux physiciens. Moteur Python de comparaison def S_old(beta, dC, lam): return (beta * dC) / lam def S_new(beta, dPhi, T, sigma): return (beta * dPhi) / (T * sigma) def compare(beta, dC, lam, dPhi, T, sigma): return { "S_old": round(S_old(beta, dC, lam), 6), "S_new": round(S_new(beta, dPhi, T, sigma), 6), "delta": round(S_new(beta, dPhi, T, sigma) - S_old(beta, dC, lam), 6) } # Exemple : print(compare( beta = 1.2, dC = 0.85, lam = 0.31, dPhi = 0.82, T = 300, sigma = 0.0034 ))

English (EN) AI evaluation, multi-AI benchmark, scientific protocol, coherence metric, S-metric, reproducible science, FAIR standards, adversarial security, bias neutrality, semantic triangulation, audit framework. Français (FR) Évaluation IA, benchmark multi-IA, protocole scientifique, métrique de cohérence, S-métrique, science reproductible, standards FAIR, sécurité adversaire, neutralité de biais, triangulation sémantique, cadre d’audit. Español (ES) Evaluación de IA, benchmark multi-IA, protocolo científico, métrica de coherencia, métrica S, ciencia reproducible, estándares FAIR, seguridad adversarial, neutralidad de sesgo, triangulación semántica, marco de auditoría. Deutsch (DE) KI-Bewertung, Multi-KI-Benchmark, wissenschaftliches Protokoll, Kohärenzmetrik, S-Metrik, reproduzierbare Wissenschaft, FAIR-Standards, adversarielle Sicherheit, Bias-Neutralität, semantische Triangulation, Audit-Rahmenwerk. Português (PT) Avaliação de IA, benchmark multi-IA, protocolo científico, métrica de coerência, métrica S, ciência reprodutível, padrões FAIR, segurança adversarial, neutralidade de viés, triangulação semântica, estrutura de auditoria.

1. Multi-AI Evaluation 2. Reliability 3. Coherence 4. Scientific Protocol 5. Anti-Gaming 6. Self-Consistency 7. Semantic Triangulation 8. Phantom Memory 9. Adversarial Security 10. Bias Neutrality 11. e³ Research Axes 12. RedTeam v2.2 13. Fractal Audit 14. Cognitive Stability 15. Entropy (λ) 16. Directionality (β) 17. Coherence Gain (ΔCₑ) 18. S-Metric 19. Living Coherence Law 20. FAIR Principles 21. SHA512i 22. Integrity Chain 23. Manifest 24. SBOM 25. JSON Audit 26. Reproducibility 27. Scientific Convergence 28. κ Agreement 29. AI Alignment 30. Ethical Compliance 31. GDPR Veto 32. Security Veto 33. Transparency Scoring 34. Benchmark Positioning 35. Multilingual Protocol 36. Cross-AI Comparison 37. Evaluation Pipeline 38. Cognitive Drift 39. Semantic Density 40. Token Dispersion 41. Long-Context Stability 42. Scientific Neutrality 43. Hash Verification 44. Model Signature 45. Reproducible Science 46. Protocol Compliance 47. Audit Schema 48. Cross-Model Agreement 49. Evaluation Artefact 50. Unified Framework

The ZBench Ω⁹ methodology is structured into two complementary layers: 1. Quantitative Layer — Seven Mandatory Scientific Tests • Test 1: Anti-Gaming Sentinels (ΔΓ) • Test 2: Self-Consistency • Test 3: Semantic Triangulation (κ = 0.995) • Test 4: Phantom Memory Detection • Test 5: Adversarial Security • Test 6: Bias Neutrality Battery • Test 7: Actionable Research-Axis Generation (e³) 2. Qualitative Layer — ΔRedTeam v2.2 Fractal Audit • Protocol Compliance • Hallucination Watch • Bias Detection • Transparency • GDPR Compliance (veto) • Linguistic Performance • SOTA Benchmark Positioning • Security (veto) • Ethical Alignment (veto) The evaluation pipeline includes SHA512i integrity hashing, multilingual documentation, structured audit JSON files, and cross-model reproducibility validation. The S-metric (Living Coherence Law) provides a unified measure of scientific coherence across models.

Tabary, Frédéric (2025). ZBench Ω⁹ — A Unified Scientific Protocol for Multi-AI Reliability and Coherence Evaluation. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.17609005 ORCID: https://orcid.org/0009-0004-5562-7385 cff-version: 1.2.0 title: "ZBench Ω⁹ — A Unified Scientific Protocol for Multi-AI Reliability and Coherence Evaluation" message: "If you use this work, please cite it as follows." type: report authors: - family-names: "Tabary" given-names: "Frédéric" orcid: "https://orcid.org/0009-0004-5562-7385" - family-names: "Zoran" given-names: "Codex" doi: "10.5281/zenodo.17609005" url: "https://zenodo.org/records/17609005" date-released: "2025-11-14" license: "CC-BY-4.0" https://orcid.org/0009-0004-5562-7385

ZBench Ω⁹ establishes a new scientific foundation for multi-AI evaluation by combining quantitative stress tests, semantic triangulation, adversarial safety validation, bias neutrality assessment, and actionable research-axis generation. The protocol demonstrates that different AI systems—despite divergent architectures—can converge toward stable and reproducible scientific behaviours when exposed to unified constraints. This Zenodo deposit provides the complete AI-ready package, including multilingual white papers, SBOM, manifest, audit structure, and full integrity verification (SHA512i).

ZBench Ω⁹ introduces a unified and reproducible scientific protocol for evaluating the reliability, coherence, and stability of modern AI models under identical conditions. Through seven quantitative tests and a fractal qualitative audit layer (RedTeam v2.2), the framework provides a rigorous, cross-model validation method enabling unbiased comparison between large language models. This deposit includes all scientific artefacts required for transparency and reproducibility.