DMind
Minaraは〜によって支えられています 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、ツールを構築しているオープンソースの研究機関です。DMind のモデルは、Minara の金融ネイティブな部分、すなわちオンチェーンデータの解析、DeFi プロトコルの推論、取引におけるリスク評価、マーケットリサーチの生成を担います。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モデルなのか
汎用LLMには、Web3における4つの構造的なギャップがあります。
Web3 コンテンツは学習データ内での比重が低いため、特定のプロトコル、コントラクトの仕組み、トークノミクスについて、それらしいが誤った答えをしばしば生成してしまいます。クラウドのみの推論では、ユーザーはウォレットのアクティビティや取引の意図を第三者サーバーに送信しなければなりません。チャットベースの製品では、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時点で助けになりません。そして API の往復遅延は、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、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、3世代にわたって7つのオープンソースモデルを公開しており、270Mパラメータのデバイス上安全性モデルから、21Bのクラウド推論モデルまで幅広く揃えています。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またがる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。
DMindがMinaraを支える仕組み
Minaraは、各タスクに必要な内容に応じて、DMindのモデル間で処理を振り分けます。
トランザクション時の安全性チェックは、小型のデバイス上モデル（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、ユーザーの特定の保有資産について推論し、それらをクラウドに送信することなく処理するローカルの4Bモデル（DMind-3-Mini）で実行されます。市場全体のリサーチ、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備え、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。
その分割は恣意的ではありません。それは 主権アーキテクチャ であり、どこで何が実行されるのか、その理由を定義しています。
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、クラウドでは行われません。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こと。
モデルファミリー. 7つの各モデルの役割と、いつ使われるか。
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
最終更新
役に立ちましたか？