解讀Web3原生大語言模型ASI-1 Mini

發現一款醫療 AI 工具 QBio，專注於乳腺密度分類和透明報告生成。上傳 X 光片，幾分鍾內就能告訴你，乳腺密度是 A、B、C 還是 D，同時還附上一份詳細的報告，解釋決策過程。

它由 Fetch 和 Hybrid 合作開發，QBio 只是個開胃菜，真正的主角是 ASI-1 Mini。

Fetch 是一個非常古老的項目了，在 Defi 佔據整個市場注意力的歲月裏，Fetch 就專注在 AI + Crypto，一直專注在多模型 Agent 的通用技術研發和應用。

什麼是 ASI-1 Mini

今年 2 月，Fetch 推出了全球首款 Web3 原生大語言模型（LLM）——ASI-1 Mini。什麼叫Web3 原生？簡單來說，就是它與區塊鏈無縫整合，通過 $FET 代幣和 ASI 錢包，讓你不僅能用 AI，還能投資、訓練和擁有 AI。

那 ASI-1 Mini 到底是什麼？

它是一款專爲代理 AI（Agentic AI）設計的大語言模型，能夠協調多個 AI 代理,，處理復雜的多步驟任務。

比如，QBio 背後的 ASI 推理代理，就是 ASI-1 Mini 的一部分。它不僅能分類乳腺密度，還能解釋決策過程，解決 AI“黑箱問題”。更牛的是，ASI-1 Mini 僅需兩 塊 GPU 即可運行，相比其他 LLM（如 DeepSeek 需要 16 塊H100 GPU），成本非常低，適合中小心機構使用

ASI-1 Mini 究竟如何創新

ASI-1 Mini 性能與領先的 LLM 相當，但硬件成本卻顯著降低，它具有動態推理模式和高級自適應能力，可實現更高效、更具情境感知的決策。

MoM 與 MoA

都是縮略詞，別怕，很簡單：混合模型 Mixture of Models (MoM)、混合代理 Mixture of Agents (MoA)

想象一個 AI 專家團隊，每個人專注於不同的任務，絲滑配合。，既能提升效率，還讓決策過程更透明。舉個例子，在醫療影像分析中，MoM 可能選擇一個專精於圖像識別的模型，另一個專精於文本生成的模型，MoA 則負責協調這兩個模型的輸出，確保最終報告既準確又易讀。

透明與擴展性

傳統 LLM 往往是“黑箱”，你問它問題，它給你答案，但爲什麼這麼答，抱歉，無可奉告。ASI-1 Mini 不同，通過持續多步推理，它能告訴你，我選擇這個答案是因爲這些原因，特別是在醫療領域，這點至關重要。

ASI-1 Mini 的上下文窗口將擴展至 1, 000 萬 token，支持多模態能力（如圖像、視頻處理），未來還將推出 Cortex 系列模型，聚焦機器人、生物技術等前沿領域。

硬件效率

其他 LLM 需要高昂的硬件成本，ASI-1 Mini 僅需兩塊 GPU 即可運行。這意味着，即使是一個小診所也能負擔得起，不需要百萬美元的數據中心。

爲什麼這麼高效？因爲 ASI-1 Mini 的設計哲學是“少即是多”。它通過優化算法和模型結構，最大化利用有限的計算資源。相比之下，其他 LLM 往往追求更大規模的模型，結果是資源消耗巨大。

社區驅動

不同於其他大語言模型，ASI-1 Mini 是通過去中心化訓練、社區驅動的。ASI-1 Mini 是一款面向 $FET 持有者的分級免費增值產品，holders 可以連接 Web3 錢包解鎖全部功能。錢包中持有的 FET 代幣越多，就越能探索該模型的功能。

這種社區驅動的模式，就像眾籌，只不過是用於訓練和驗證人工智能的，高科技，不再只屬於精英階層，而是人人可以參與。

在 LLM 已經相對成熟的今天，爲什麼還要單獨搞一個 ASI-1 Mini ？很容易容易理解，它填補了Web3 與 A I 融合的空白。

當前 LLM（如 ChatGPT、Grok）主要服務於中心化環境，ASI-1 Mini 則是首個爲去中心化生態設計的 LLM。它不僅讓 AI 更透明、更高效，還讓社區成員能夠直接受益於 AI 的增長。

ASI-1 Mini 的出現，標志着 AI 從“黑箱”走向“透明”，從“中心化”走向“去中心化”，從“工具”走向“資產”。它不僅可以在醫療領域（如 QBio）發揮作用，還可以金融、法律、科研等多個領域展現潛力。

這個月，Fetch 與 Rivalz 合作，將 ASI-1 Mini 整合進 Rivalz 的 Agentic 數據協調系統（ADCS），實現鏈上 AI 推理。有了這個合作，去中心化應用就可以直接在區塊鏈上訪問高級 AI 推理能力。

傳統區塊鏈環境受資源限制，智能合約只能處理輕量級任務，通常通過預言機獲取簡單數據（如價格），無法直接運行復雜的 AI 模型。ADCS 完美解決了這一問題，AI 推理的復雜計算在鏈下完成，結果安全返回區塊鏈，確保去中心化和信任。