DMind
Minaraを支えているのは DMind、Web3とデジタル金融向けの大規模言語モデル、ベンチマーク、データセット、ツールを構築するオープンソースの研究組織です。DMindのモデルは、Minaraの金融ネイティブな部分、つまりオンチェーンデータの解析、DeFiプロトコルに関する推論、取引におけるリスク評価、そして市場調査の生成を担います。これらのモデルは、ClaudeやGPTのような汎用モデルと組み合わされ、金融の範囲外のタスクを処理します。
なぜドメインネイティブなモデルなのか
汎用LLMには、Web3において4つの構造的な欠落があります。
Web3コンテンツは学習データ内での比率が低いため、特定のプロトコル、コントラクトの仕組み、トークン経済について、もっともらしいが誤った回答をしがちです。クラウドのみの推論では、ユーザーはウォレットの活動や取引意図を第三者サーバーへ送らなければなりません。チャットベースの製品は、最も重要な瞬間、つまりユーザーがトランザクションに署名するときには何の助けにもなりません。そしてAPIの往復は、清算やMEV保護のような時間に敏感なシナリオには遅すぎます。
DMindは、これらのギャップを埋めるモデルを構築し、その重みと学習データを公開しているため、誰でも監査できます。
DMindが提供するもの
DMindは、270Mパラメータのオンデバイス安全モデルから21Bのクラウド推論モデルまで、3世代にわたる7つのオープンソースモデルを公開しています。モデルに加えて、DMindはWeb3理解のための評価スイート（9つのサブドメインにわたる1,917件の専門家レビュー済み質問で構成され、KDD 2026に採択）と、DMindモデルをWeb3アプリケーションに統合するためのTypeScript SDKも公開しています。
MinaraでのDMindの活用方法
Minaraは、各タスクに必要なものに応じてDMindのモデル全体に仕事を振り分けます。
取引時の安全チェックは小型のオンデバイスモデル（DMind-3-Nano）で実行されるため、ネットワーク往復なしで動作します。戦略分析とプライベートリサーチは、ユーザーの個別の保有資産について推論し、それをクラウドに送信しないローカル4Bモデル（DMind-3-Mini）で実行されます。市場全体の調査、クロスチェーン分析、長文レポートは、256kのコンテキストウィンドウを持ち、グローバルデータを集約するクラウド上の21B Oracleモデルで実行されます。
この分割は恣意的なものではありません。それは 主権アーキテクチャ どこで何を実行するのか、そしてその理由を定義するものです。
トランザクションの最終的な実行可否の判断は常にユーザーのデバイス上で行われ、クラウドで行われることはありません。これが、アーキテクチャ全体の安全性の要です。
次を読む
主権アーキテクチャ. DMind-3を支えるエッジ・ローカル・クラウド設計と、それがプライバシーにとって意味するもの。
モデルファミリー. 7つのモデルそれぞれが何を担い、いつ使われるのか。
DMindベンチマーク. KDD 2026に採択されたWeb3評価スイート。
学習手法. HPS、C³-SFT、そしてモデルにWeb3特有の推論をどのように学習させるか。
リソース
ウェブサイト: dmind.ai
GitHub: github.com/DMindAI
Hugging Face: huggingface.co/DMindAI
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