Dmind 1

🚀 DMind-1：Web3領域專用大語言模型

DMind-1是一款針對Web3生態系統進行微調的領域專用大語言模型。它基於強大的基礎模型構建，在任務準確性、內容安全性和專家級交互方面有顯著提升，能為Web3生態系統中的智能代理提供堅實基礎。

🚀 快速開始

4.1 模型下載

4.2 OpenRouter API（即將推出）

API訪問文檔即將發佈。

4.3 OpenRouter Web聊天（即將推出）

Web聊天界面文檔即將發佈。

✨ 主要特性

DMind-1

DMind-1是基於Qwen3 - 32B基礎構建的專業Web3專家模型。它利用先進的Transformer架構，通過新穎的兩階段微調管道整合了深厚的領域知識，在Web3特定應用中展現出獨特優勢。

關鍵點：

• 全面的領域專業知識數據：在第一階段，DMind-1在從32.7GB的Web3文檔中提煉出的13,276個專家策劃的知識項上進行了監督微調（SFT），涵蓋了包括DeFi、通證經濟學、治理和智能合約在內的8個關鍵子領域。這些數據點由領域專家團隊提取和整理，以確保深度和準確性。為了實現高效且可擴展的訓練，我們在SFT階段採用了低秩自適應（LoRA），使DMind-1能夠內化專業的Web3知識，同時保留其基礎模型的通用語言能力。
• 基於人類反饋的強化學習（RLHF）：為了使模型在實際交互場景和準確性方面更符合專家期望，我們實施了RLHF階段，包括：
  • 獎勵模型訓練：我們使用從不同Web3特定問答和交互場景中收集的人類專家偏好排序輸出訓練了一個特定領域的獎勵模型。該模型學習評估哪些響應最能反映Web3領域的事實準確性和專家級推理。
  • 使用PPO進行策略優化：在SFT模型的基礎上，我們使用近端策略優化（PPO）對Qwen3 - 32B進行微調，由訓練好的獎勵模型引導。策略網絡根據模擬的Web3對話環境的反饋進行優化，而LoRA確保了資源高效的參數更新，並顯著降低了計算和內存需求。這種兩階段方法使我們能夠在Web3特定任務上高效微調更大的模型，同時實現與人類意圖的高度一致。
• 領域對齊的推理和交互：DMind-1在以下領域展現出先進的Web3對齊推理和交互能力：
  • 自然對話流暢性：能夠就複雜的Web3主題進行連貫、上下文感知的對話，具有很強的多輪一致性。
  • 複雜指令遵循：可靠地執行多步驟指令和條件邏輯，支持代理驅動的工作流程。
  • 安全合規的內容生成：輸出符合特定領域的安全、道德和監管標準。

📚 詳細文檔

評估結果

我們使用DMind基準測試對DMind-1和DMind-1 - mini進行評估，這是一個專門為評估Web3環境中的大語言模型而設計的特定領域評估套件。該基準測試包括9個核心領域類別中的1,917個專家審核問題，具有多項選擇和開放式任務，以衡量事實知識、上下文推理和其他能力。

為了補充準確性指標，我們通過將基準測試分數與24個領先大語言模型的公開可用輸入令牌價格進行比較，進行了性價比分析。在這次評估中：

• DMind-1在保持與Grok 3和Claude 3.7 Sonnet等頂級模型中最低的令牌輸入成本之一的同時，獲得了最高的Web3分數。
• DMind-1 - mini排名第二，保留了DMind-1超過95%的性能，同時在延遲和計算方面更高效。

這兩個模型在分數與價格曲線的最有利區域中具有獨特的地位，以顯著更低的成本提供了最先進的Web3推理能力。這種質量和效率的平衡使DMind模型在研究和生產使用中都具有高度競爭力。

使用案例

• 專家級問答：提供關於區塊鏈、DeFi、智能合約和相關Web3主題的準確、上下文感知的答案。
• 合規支持：協助在監管和法律背景下起草或審核內容。
• 領域內內容生成：為開發者和用戶生成特定於Web3的博客文章、文檔和教程。
• DeFi策略建議：根據用戶提供的數據，為收益耕種、流動性提供和投資組合策略生成見解和建議。
• 風險管理：根據用戶的風險狀況提供策略建議，以便在波動的市場中做出更明智的決策。

📄 許可證

• DMind-1的代碼倉庫和模型權重根據MIT許可證發佈。
• 允許商業使用、修改和衍生作品（包括蒸餾和微調）。
• 基礎模型：
  • DMind-1源自Qwen3 - 32B，最初根據Qwen許可證許可。
  • 在使用或分發衍生作品時，請確保遵守原始基礎模型的許可證。

📞 聯繫我們

如有任何問題或需要支持，請聯繫team@dmind.ai。