解读Web3原生大语言模型ASI-1 Mini

发现一款医疗 AI 工具 QBio ，专注于乳腺密度分类和透明报告生成。上传 X 光片，几分钟内就能告诉你，乳腺密度是 A、B、C 还是 D，同时还附上一份详细的报告，解释决策过程。

它由 Fetch 和 Hybrid 合作开发，QBio 只是个开胃菜，真正的主角是 ASI-1 Mini。

Fetch 是一个非常古老的项目了，在 Defi 占据整个市场注意力的岁月里，Fetch  就专注在 AI + Crypto，一直专注在多模型 Agent 的通用技术研发和应用。

什么是 ASI-1 Mini

今年 2 月，Fetch 推出了全球首款 Web3 原生大语言模型（LLM）——ASI-1 Mini。什么叫Web3 原生？简单来说，就是它与区块链无缝整合，通过 $FET 代币和 ASI 钱包，让你不仅能用 AI，还能投资、训练和拥有 AI。

那 ASI-1 Mini 到底是什么？

它是一款专为代理 AI（Agentic AI）设计的大语言模型，能够协调多个 AI 代理,，处理复杂的多步骤任务。

比如，QBio 背后的 ASI <TRAIN/>  推理代理，就是 ASI-1 Mini 的一部分。它不仅能分类乳腺密度，还能解释决策过程，解决 AI“黑箱问题”。更牛的是，ASI-1 Mini 仅需两 块 GPU 即可运行，相比其他 LLM（如 DeepSeek 需要 16 块H100 GPU），成本非常低，适合中小心机构使用

ASI-1 Mini 究竟如何创新

ASI-1 Mini 性能与领先的 LLM 相当，但硬件成本却显著降低，它具有动态推理模式和高级自适应能力，可实现更高效、更具情境感知的决策。

MoM 与 MoA

都是缩略词，别怕，很简单：混合模型 Mixture of Models (MoM)、混合代理 Mixture of Agents (MoA)

想象一个 AI 专家团队，每个人专注于不同的任务，丝滑配合。，既能提升效率，还让决策过程更透明。举个例子，在医疗影像分析中，MoM 可能选择一个专精于图像识别的模型，另一个专精于文本生成的模型，MoA 则负责协调这两个模型的输出，确保最终报告既准确又易读。

透明与扩展性

传统 LLM 往往是“黑箱”，你问它问题，它给你答案，但为什么这么答，抱歉，无可奉告。ASI-1 Mini 不同，通过持续多步推理，它能告诉你，我选择这个答案是因为这些原因，特别是在医疗领域，这点至关重要。

ASI-1 Mini 的上下文窗口将扩展至 1, 000 万 token，支持多模态能力（如图像、视频处理），未来还将推出 Cortex 系列模型，聚焦机器人、生物技术等前沿领域。

硬件效率

其他 LLM 需要高昂的硬件成本，ASI-1 Mini 仅需两块 GPU 即可运行。这意味着，即使是一个小诊所也能负担得起，不需要百万美元的数据中心。

为什么这么高效？因为 ASI-1 Mini 的设计哲学是“少即是多”。它通过优化算法和模型结构，最大化利用有限的计算资源。相比之下，其他 LLM 往往追求更大规模的模型，结果是资源消耗巨大。

社区驱动

不同于其他大语言模型，ASI-1 Mini 是通过去中心化训练、社区驱动的。ASI-1 Mini 是一款面向 $FET 持有者的分级免费增值产品，holders 可以连接 Web3 钱包解锁全部功能。钱包中持有的 FET 代币越多，就越能探索该模型的功能。

这种社区驱动的模式，就像众筹，只不过是用于训练和验证人工智能的，高科技，不再只属于精英阶层，而是人人可以参与。

在 LLM 已经相对成熟的今天，为什么还要单独搞一个 ASI-1 Mini ？很容易容易理解，它填补了Web3 与 A I 融合的空白。

当前 LLM（如 ChatGPT、Grok）主要服务于中心化环境，ASI-1 Mini 则是首个为去中心化生态设计的 LLM。它不仅让 AI 更透明、更高效，还让社区成员能够直接受益于 AI 的增长。

ASI-1 Mini 的出现，标志着 AI 从“黑箱”走向“透明”，从“中心化”走向“去中心化”，从“工具”走向“资产”。它不仅可以在医疗领域（如 QBio）发挥作用，还可以金融、法律、科研等多个领域展现潜力。

这个月，Fetch 与 Rivalz 合作，将 ASI-1 Mini 整合进 Rivalz 的 Agentic 数据协调系统（ADCS），实现链上 AI 推理。有了这个合作，去中心化应用就可以直接在区块链上访问高级 AI 推理能力。

传统区块链环境受资源限制，智能合约只能处理轻量级任务，通常通过预言机获取简单数据（如价格），无法直接运行复杂的 AI 模型。ADCS 完美解决了这一问题，AI 推理的复杂计算在链下完成，结果安全返回区块链，确保去中心化和信任。