Dmind 1

🚀 DMind-1：Web3领域专用大语言模型

DMind-1是一款针对Web3生态系统进行微调的领域专用大语言模型。它基于强大的基础模型构建，在任务准确性、内容安全性和专家级交互方面有显著提升，能为Web3生态系统中的智能代理提供坚实基础。

🚀 快速开始

4.1 模型下载

4.2 OpenRouter API（即将推出）

API访问文档即将发布。

4.3 OpenRouter Web聊天（即将推出）

Web聊天界面文档即将发布。

✨ 主要特性

DMind-1

DMind-1是基于Qwen3 - 32B基础构建的专业Web3专家模型。它利用先进的Transformer架构，通过新颖的两阶段微调管道整合了深厚的领域知识，在Web3特定应用中展现出独特优势。

关键点：

• 全面的领域专业知识数据：在第一阶段，DMind-1在从32.7GB的Web3文档中提炼出的13,276个专家策划的知识项上进行了监督微调（SFT），涵盖了包括DeFi、通证经济学、治理和智能合约在内的8个关键子领域。这些数据点由领域专家团队提取和整理，以确保深度和准确性。为了实现高效且可扩展的训练，我们在SFT阶段采用了低秩自适应（LoRA），使DMind-1能够内化专业的Web3知识，同时保留其基础模型的通用语言能力。
• 基于人类反馈的强化学习（RLHF）：为了使模型在实际交互场景和准确性方面更符合专家期望，我们实施了RLHF阶段，包括：
  • 奖励模型训练：我们使用从不同Web3特定问答和交互场景中收集的人类专家偏好排序输出训练了一个特定领域的奖励模型。该模型学习评估哪些响应最能反映Web3领域的事实准确性和专家级推理。
  • 使用PPO进行策略优化：在SFT模型的基础上，我们使用近端策略优化（PPO）对Qwen3 - 32B进行微调，由训练好的奖励模型引导。策略网络根据模拟的Web3对话环境的反馈进行优化，而LoRA确保了资源高效的参数更新，并显著降低了计算和内存需求。这种两阶段方法使我们能够在Web3特定任务上高效微调更大的模型，同时实现与人类意图的高度一致。
• 领域对齐的推理和交互：DMind-1在以下领域展现出先进的Web3对齐推理和交互能力：
  • 自然对话流畅性：能够就复杂的Web3主题进行连贯、上下文感知的对话，具有很强的多轮一致性。
  • 复杂指令遵循：可靠地执行多步骤指令和条件逻辑，支持代理驱动的工作流程。
  • 安全合规的内容生成：输出符合特定领域的安全、道德和监管标准。

📚 详细文档

评估结果

我们使用DMind基准测试对DMind-1和DMind-1 - mini进行评估，这是一个专门为评估Web3环境中的大语言模型而设计的特定领域评估套件。该基准测试包括9个核心领域类别中的1,917个专家审核问题，具有多项选择和开放式任务，以衡量事实知识、上下文推理和其他能力。

为了补充准确性指标，我们通过将基准测试分数与24个领先大语言模型的公开可用输入令牌价格进行比较，进行了性价比分析。在这次评估中：

• DMind-1在保持与Grok 3和Claude 3.7 Sonnet等顶级模型中最低的令牌输入成本之一的同时，获得了最高的Web3分数。
• DMind-1 - mini排名第二，保留了DMind-1超过95%的性能，同时在延迟和计算方面更高效。

这两个模型在分数与价格曲线的最有利区域中具有独特的地位，以显著更低的成本提供了最先进的Web3推理能力。这种质量和效率的平衡使DMind模型在研究和生产使用中都具有高度竞争力。

使用案例

• 专家级问答：提供关于区块链、DeFi、智能合约和相关Web3主题的准确、上下文感知的答案。
• 合规支持：协助在监管和法律背景下起草或审核内容。
• 领域内内容生成：为开发者和用户生成特定于Web3的博客文章、文档和教程。
• DeFi策略建议：根据用户提供的数据，为收益耕种、流动性提供和投资组合策略生成见解和建议。
• 风险管理：根据用户的风险状况提供策略建议，以便在波动的市场中做出更明智的决策。

📄 许可证

• DMind-1的代码仓库和模型权重根据MIT许可证发布。
• 允许商业使用、修改和衍生作品（包括蒸馏和微调）。
• 基础模型：
  • DMind-1源自Qwen3 - 32B，最初根据Qwen许可证许可。
  • 在使用或分发衍生作品时，请确保遵守原始基础模型的许可证。

📞 联系我们

如有任何问题或需要支持，请联系team@dmind.ai。