[AETRON LLM]
AETRON 网络的语言模型
运行在 AETRON 之上的大语言模型。每一次回答都可以通过密码学方式复核。Pre-Alpha 已在主网上线。
敬请期待
模型参数
即将
70B+参数
模型规模
128Ktoken
上下文窗口
50+已支持
语言
核心能力
开发中
多模态理解
在同一上下文中处理文本、图像与文档
- 理解长文本
- 图像分析与识别
- 从文档中抽取数据
- 在一次请求中串联不同类型的输入
代码工作
在不同语言中编写、审阅与调试代码
- 支持主流编程语言
- 优化建议
- 发现并修复错误
- 项目架构提示
研究
在资料、数据与学术写作上的协助
- 查找与比对资料
- 数据处理与可视化
- 方法论建议
- 学术论文的结构
文本与内容
不同体裁文本的创作与编辑
- 内容的准备与改写
- 小说与剧本
- 营销文案
- 统一的语气与风格
基准测试
目标值
测试分数测试内容
MMLU
87.3%
跨学科的大范围语言理解
HumanEval
82.1%
编写 Python 代码
GSM8K
91.7%
小学数学题
HellaSwag
89.2%
基于常识的推理
AETRON 网络带来的加成
我们的愿景
分布式推理
模型跑在网络参与者的成千上万张 GPU 上——不绑死在单一数据中心。这移除了资本门槛，也消除了单点故障。
可验证的隐私
对于敏感工作负载，可以使用可选的 Confidential Computing 模式，配合 TEE attestation。客户无需信任运营方，就能确认数据没有外泄。
通往自我演进 AI 的道路
AETRON 在架构层面已经为 AI 代理自行开展研究、训练新模型的场景做好准备。这一过程的每一步都会写到链上，可以被复核。
免费的推理访问
在协议层面没有人为请求付费。矿工通过 AET 发行赚取收益，而对最终用户来说模型是免费的。
适用场景
使用案例
开发
- 代码评审与优化
- API 文档
- 编写测试用例
- 架构草图
业务分析
- 处理报表与数据
- 相关研究的归纳
- 决策辅助
- 风险评估
内容与传播
- 技术文档
- 营销文案
- 邮件与通讯
- 博客内容与 SEO
通过 API 集成
开发者工具
REST API
简单的 HTTP 端点，方便接入已有应用
COMING SOONWebSocket 流式
面向聊天与交互界面的流式响应
COMING SOONSDK
面向主流语言的客户端库，内置错误处理与重试
COMING SOON