2025年2月3日，一款名為DeepSeek-R1模型悄然上線了國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺。

在隨后的一個月里，因其性能直接對標(biāo)頂級閉源模型，和堪比“白菜價”的訓(xùn)練成本直接席卷了全球。

引發(fā)了美股AI股們的暴跌和開啟了屬于中國AI的“DeepSeek”時刻。

2026年3月10日，Bittensor的Subnet 3 Templar，宣布完成了歷史上規(guī)模最大的去中心化大語言模型（LLM）預(yù)訓(xùn)練運(yùn)行——Covenant-72B

這是歷史上規(guī)模最大的去中心化大語言模型預(yù)訓(xùn)練運(yùn)行：

72億參數(shù)、在約1.1萬億token數(shù)據(jù)集上、完全通過 Bittensor Subnet 3 的網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)、無需許可、超過70個獨立節(jié)點自由參與。

Bittensor迎來了屬于自己的DeepSeek時刻。

一、 Templar (SN3)：從數(shù)據(jù)采集到核心訓(xùn)練的范式轉(zhuǎn)型

Templar 的前身為 Omega Labs 運(yùn)營的 SN3，早期側(cè)重于多模態(tài)數(shù)據(jù)的收集與挖掘。隨著 Bittensor 機(jī)制的演進(jìn)，該子網(wǎng)完成了從“數(shù)據(jù)搬運(yùn)工”向“模型鑄造師”的戰(zhàn)略跨越。

當(dāng)前 Templar 定位于全球分布式大模型預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施。它通過激勵機(jī)制匯聚全球異構(gòu)算力，旨在解決大模型訓(xùn)練中極其昂貴的計算成本與中心化審查問題。Covenant-72B 的成功交付，驗證了這一去中心化生產(chǎn)模式的成熟度。

二、 Covenant-72B：打破去中心化訓(xùn)練的規(guī)模天花板

Covenant-72B 是 Templar 產(chǎn)出的里程碑式成果，也是目前去中心化網(wǎng)絡(luò)中規(guī)模最大的稠密架構(gòu)預(yù)訓(xùn)練模型。

• 核心參數(shù)： 擁有 720 億參數(shù)，基于高性能 DCLM 語料庫進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。
• 性能對標(biāo)： 在基礎(chǔ)模型評測中，其表現(xiàn)與 Meta 的 Llama-2-70B 基本持平。
• 指令優(yōu)化： 經(jīng)過微調(diào)后的 Covenant-72B-Chat 在 IFEval（指令遵循）和 MATH（數(shù)學(xué)推理）維度上展現(xiàn)出極強(qiáng)的競爭力，甚至在特定指標(biāo)上超越了同規(guī)模的閉源模型。
• 推理效率： 該模型達(dá)到了 450 tokens/sec 的極高吞吐率，解決了大模型在實際應(yīng)用中的響應(yīng)延遲痛點。

三、 SparseLoCo 算法：去中心化訓(xùn)練的底層引擎

在普通互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下訓(xùn)練 72B 規(guī)模的模型，最大的挑戰(zhàn)在于節(jié)點間的通信帶寬瓶頸。Templar 采用了核心算法 SparseLoCo 實現(xiàn)了質(zhì)的突破：

• 極度壓縮： 算法僅選擇 1%-3% 的核心梯度分量進(jìn)行傳輸，并將數(shù)據(jù)量化為 2-bit，大幅降低了對網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求。
• 低頻同步： 不同于傳統(tǒng)集群的每步同步，SparseLoCo 允許節(jié)點在本地迭代 15-250 步后再進(jìn)行全局同步。
• 誤差補(bǔ)償： 通過本地梯度累加機(jī)制，確保了在丟失 97% 以上信息的情況下，模型收斂精度依然不受損害。

這種技術(shù)路徑證明了：即便沒有 InfiniBand 等昂貴的專線集群，依靠全球分布式的普通網(wǎng)絡(luò)同樣可以產(chǎn)出頂級智能。

四、 業(yè)界評價與市場反應(yīng)

Templar 的技術(shù)成果引起了主流 AI 圈與資本市場的關(guān)注：

• 權(quán)威認(rèn)可：

Anthropic 聯(lián)合創(chuàng)始人 Jack Clark 在其分析報告中將 Templar 歸類為全球最大的活躍去中心化訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，并指出其發(fā)展速度超出了行業(yè)預(yù)期。

Jason Calacanis（All-In Podcast主持人、知名硅谷投資者）在最近的博客中深度介紹了Bittensor的機(jī)制，并暗示大家購買

• 機(jī)構(gòu)布局：

灰度 (Grayscale) 持續(xù)增持 TAO，并將其作為去中心化 AI 賽道的核心持倉。

DCG成立了Yuma，專門聚焦于加速 Bittensor (TAO) 生態(tài)的發(fā)展，被視為 DCG 對去中心化 AI（decentralized AI）最大、最直接的押注。

• 市場表現(xiàn)：

$TAO: 隨著Templar宣布完成了72B的大模型訓(xùn)練，TAO在此后上漲超過30%,在BTC的震蕩行情中表現(xiàn)出了絕對的強(qiáng)勢。

$Templar (SN-3)：主角Templar 7天內(nèi)上漲75%，稱為了Bittensor當(dāng)前捕獲Emission排放的龍一。當(dāng)前Market Cap僅為 70m

五、 子網(wǎng)投資潛力與生態(tài)天花板

Templar 的成功為 Bittensor 生態(tài)打開了全新的想象空間：

• 打開價值天花板： 長期以來，外界質(zhì)疑 Bittensor 只是“空氣激勵”。Templar 證明了該協(xié)議能夠產(chǎn)出具備商業(yè)化競爭力的生產(chǎn)力工具，將 TAO 的估值邏輯從“敘事驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“產(chǎn)品驅(qū)動”。
• 異構(gòu)算力的潛力： 隨著“異構(gòu) SparseLoCo”的開發(fā)，未來消費級顯卡（如 RTX 4090）將能直接參與千億級參數(shù)模型的訓(xùn)練，實現(xiàn)算力資源的平權(quán)化。
• 子網(wǎng)的確定性機(jī)會： 在 dTAO 機(jī)制下，像 Templar 這種擁有硬核技術(shù)壁壘、能夠持續(xù)產(chǎn)出高性能模型的子網(wǎng)，其代幣具備極高的長期配置價值。

Templar 當(dāng)前 MC=75m，F(xiàn)DV=350m

而當(dāng)前主流的大模型公司Open AI 估值8400億、Anthropic 3500億、Minimax 450億。

并不是說Templar能直接對標(biāo)這些公司，但在當(dāng)前這個敘事稀缺、注意力消散、人們不再相信去中心化的圈子，Templar的出現(xiàn)無疑為去中心化AI打入了一劑強(qiáng)心劑。

結(jié)語

Templar 證明了去中心化環(huán)境不僅能存儲數(shù)據(jù)，更能生產(chǎn)智能。Covenant-72B 僅僅是一個開始，隨著 SN3（預(yù)訓(xùn)練）、SN39（算力）與 SN81（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）的縱向整合，一個運(yùn)行在區(qū)塊鏈上的、去中心化的 OpenAI 雛形已然浮現(xiàn)。

Crypto行業(yè)從誕生到今天，已經(jīng)證偽了無數(shù)的敘事，增加風(fēng)靡一時的去中心化存儲、去中心化算力、去中心化計算機(jī)都已經(jīng)看似被證偽，但很高興仍然有項目在去中心化的道路上堅定的前行并做出了成績。

到此這篇關(guān)于TAO的DeepSeek時刻：Templar (SN3)的崛起的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Templar相關(guān)資訊內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持腳本之家！

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