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，幾分鐘內就能告訴你，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 是一個非常古老的專案了，在 Defi 佔據整個市場注意力的歲月里，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？
它是一款專為代理 AI（Agentic AI）設計的大語言模型，能夠協調多個 AI 代理，，處理複雜的多步驟任務。
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，但硬體成本卻顯著降低， 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）
想像一個 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，但為什麼這麼答，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為這些原因，特別是在醫療領域，這點至關重要。
ASI-1 Mini 的上下文視窗將擴展至 1， 000 萬 token，支援多模態能力（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。
硬體效率
其他 LLM 需要高昂的硬體成本，ASI-1 Mini 僅需兩塊 GPU 即可運行。 這意味著，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。
為什麼這麼高效？ 因為 ASI-1 Mini 的設計哲學是「少即是多」。 它通過優化演算法和模型結構，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慧的，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，為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 則是首個為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，標誌著 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，智慧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），無法直接運行複雜的 AI 模型。 ADCS 完美解決了這一問題，AI 推理的複雜計算在鏈下完成，結果安全返回區塊鏈，確保去中心化和信任。