DMind AI 推出专为 Web3 生态系统优化的领域专用大模型 DMind-1 和 DMind-1-mini

Web3 技术的迅猛发展，尤其是区块链、去中心化金融（DeFi）和智能合约的广泛应用，催生了对专门的大型语言模型（LLM）的迫切需求。这些领域需要精准的领域适配和高级推理能力，而通用 LLM 往往在特定领域的准确性、细致推理以及指令遵循能力上存在明显不足。为解决这一痛点，DMind AI 推出了 DMind-1 和 DMind-1-mini，两个专为 Web3 生态系统优化的领域专用 LLM，旨在为智能代理和实时应用提供强大的支持。

• GitHub：https://github.com/DMindAI/DMind-1

模型概述

DMind-1：Web3 专家模型

DMind-1 是一个专为 Web3 设计的专家级 LLM，基于强大的 Qwen3-32B 基础模型构建。它通过先进的 Transformer 架构和新颖的两阶段微调流程，整合了深度领域知识，确立了其在 Web3 特定应用中的独特优势。

关键特点

• 全面的领域专业数据：DMind-1 在第一阶段通过监督微调（SFT），在 13276 个由专家整理的知识项上进行训练。这些知识项从 32.7GB 的 Web3 文档中提取，涵盖 DeFi、代币经济学、治理和智能合约等 8 个关键子领域。通过低秩适配（LoRA），DMind-1 能够在保留基础模型通用语言能力的同时，内化 Web3 专业知识。
• 基于人类反馈的强化学习（RLHF）：DMind AI 实施了 RLHF 阶段，包括奖励模型训练和使用近端策略优化（PPO）进行策略优化。通过这种方式，DMind-1 能够在真实交互场景中更准确地反映专家级推理和事实准确性。
• 领域对齐的推理与交互：DMind-1 在自然对话流畅性、复杂指令遵循和安全合规的内容生成方面展现了先进的 Web3 对齐推理和交互能力。

DMind-1-mini：紧凑型变体

DMind-1-mini 是 DMind-1 的轻量化版本，基于 Qwen3-14B 构建。它通过知识蒸馏和 DMind AI 定制的 DeepResearch 框架训练，结合了 DMind-1 和通用 LLM 的优势。

蒸馏流程

• Web3 特定数据蒸馏：由教师模型生成高质量的指令遵循和问答示例。
• 分布级监督：学生模型通过软标签指导学习，逼近教师模型的输出分布，保留细致的预测行为和置信度校准。
• 中间表示转移：通过对齐教师和学生模型的中间表示，进一步转移知识，促进深层结构理解。

这种多级蒸馏策略使 DMind-1-mini 在保持高 Web3 任务性能的同时，显著降低了计算开销和延迟，适用于实时应用。

评估结果

DMind AI 使用 DMind Benchmark 评估了 DMind-1 和 DMind-1-mini，这是一个专为 Web3 领域设计的评估套件，包含 1917 个经专家审核的问题，涵盖九个核心领域类别。

评估结果

• DMind-1 取得了最高的 Web3 得分，同时在顶级模型中保持了最低的 token 输入成本之一。
• DMind-1-mini 排名第二，保留了 DMind-1 超过 95% 的性能，同时在延迟和计算效率上更优。

这两种模型在成本-性能曲线上占据有利位置，以显著较低的成本提供最先进的 Web3 推理能力。

使用场景

DMind-1 和 DMind-1-mini 适用于多种 Web3 相关场景，包括：

• 专家级问答：在区块链、DeFi、智能合约及相关 Web3 主题上提供准确、上下文感知的回答。
• 合规支持：协助在监管和法律背景下起草或审查内容。
• 领域内容生成：生成面向开发者和用户的 Web3 特定博客文章、文档和教程。
• DeFi 策略建议：基于用户提供的数据生成关于收益耕作、流动性提供和投资组合策略的洞察和建议。
• 风险管理：根据用户风险偏好建议策略，以在波动市场中做出更明智的决策。DMind-1 和 DMind-1-mini 的推出，为 Web3 生态系统中的开发者和用户提供了强大的工具，不仅提升了任务准确性，还优化了资源利用效率。无论是专家级问答、合规支持还是实时应用，DMind 模型都能满足多样化的 Web3 需求。