Penulis: Chang'an, Shenchao TechFlow
Panduan Shenchao: Tim NEAR AI berhasil menyelesaikan semua 672 soal kompetisi matematika mahasiswa top di Amerika Utara dengan menggunakan Agent. Total biaya sekitar 111 dolar AS, atau rata-rata 0,17 dolar AS per soal. Tim NEAR AI menggunakan model open-source Tiongkok, DeepSeek V4, untuk menyelesaikan tes ini. Ini bukan sekadar kompetisi kecerdasan model besar; di balik tagihan komputasi, terdapat bisnis infrastruktur yang berusaha mempopulerkan “verifikasi formal” kontrak pintar yang mahal.
Data uji dari repositori kode sumber, mengungkap biaya dasar dalam menyelesaikan soal oleh model besar.
Baru-baru ini, menurut data yang diumumkan oleh Alex Skidanov, salah satu pendiri bersama NEAR Protocol, dan pihak resmi, Agent NEAR AI telah menyelesaikan seluruh 672 soal matematika sulit di PutnamBench.
Untuk pembaca yang tidak familiar, PutnamBench bukanlah kumpulan soal biasa, melainkan benchmark yang diformalkan dari soal-soal kompetisi matematika sarjana terkemuka di Amerika Utara (William Lowell Putnam).
Secara sederhana, biarkan AI melakukan deduksi logika matematis yang ketat untuk melihat apakah ia dapat menyelesaikan soal secara mandiri. Untuk menyelesaikan seluruh jawaban, NEAR AI menghabiskan sekitar $111,85. Rata-rata, biaya per soal adalah $0,17.
Sebagai perbandingan, tagihan untuk solusi lain yang mendapatkan nilai sempurna jauh lebih mahal.
Berdasarkan data yang disusun oleh MSBIntel, menggunakan GPT-5.6 dari OpenAI, biaya rata-rata per soal mencapai $44,50; menggunakan Claude Opus 5 dari Anthropic, setiap soal juga memerlukan biaya $3,52.
Dalam pengujian khusus ini, NEAR menggunakan solusi DeepSeek V4 untuk mengurangi biaya menjadi satu per dua ratus lima puluh dari GPT-5.6.
Blockchain mengerjakan soal matematika, niat orang tua itu bukan pada anggur
Tim blockchain publik bersusah payah memecahkan soal matematika, bukan untuk memasarkan pendidikan.
Persyaratan inti dari PutnamBench adalah verifiabilitas mesin: jawaban yang dihasilkan AI tidak boleh hanya berupa teks, tetapi harus berupa kode bukti yang ketat yang ditulis dalam Lean 4 (bahasa asisten bukti utama).
Kode-kode ini tidak boleh memiliki celah sintaksis, tidak boleh melewati langkah-langkah penurunan, dan harus lulus verifikasi mesin 100%. Se同时, ini sesuai dengan teknologi kunci di bidang ilmu komputer, yaitu verifikasi formal.
Sementara terkait dengan industri kripto, kontrak cerdas membawa dana bernilai ratusan juta hingga miliaran dolar AS. Audit kode tradisional bergantung pada manusia untuk mencari kerentanan, sedangkan verifikasi formal menggunakan logika matematis yang ketat untuk membuktikan secara per baris bahwa kode tidak akan gagal dalam semua kemungkinan keadaan.
Selama ini, kelemahan mendasar dari verifikasi formal adalah mahal dan lambat. Ini memerlukan ahli keamanan tingkat atas dan siklus yang panjang, biasanya hanya dapat diakses oleh proyek-proyek besar dengan dana yang kuat.
Pengujian ini oleh NEAR AI membuktikan kelayakan penggunaan model AI open-source untuk menghasilkan bukti matematis yang andal secara massal, sekaligus memvalidasi biayanya yang rendah.
Infrastruktur pemasyarakatan yang aman di blockchain
Menurunkan ambang verifikasi formal menjadi beberapa sen, ini adalah bisnis nyata yang sedang dikembangkan oleh NEAR.
Saat ini, kode yang mengintegrasikan DeepSeek dan Lean 4 telah sepenuhnya bersifat open source. Arah selanjutnya yang diumumkan secara resmi oleh NEAR adalah langsung menerapkan alat berbiaya rendah ini pada protokol NEAR itu sendiri serta verifikasi keamanan kontrak cerdas intinya.
Jadi, Anda bisa memahaminya sebagai penurunan teknologi, atau lebih sederhananya, proyek sedang melakukan sesuatu yang terkait dengan narasi AI.
Jika AI open-source mampu menghasilkan bukti keamanan kode yang dapat diverifikasi mesin secara stabil, berarti pengembang biasa dan tim proyek kecil di masa depan juga dapat menjalankan verifikasi formal dengan biaya hanya beberapa sen sebelum menerapkan kontrak, sehingga mengurangi kemungkinan masalah pada kontrak pintar.
Namun, secara objektif, ini tidak memiliki kaitan langsung dengan fluktuasi harga jangka pendek dari token NEAR. Namun dalam persaingan dasar ekosistem blockchain publik, menghabiskan beberapa dolar AS untuk membersihkan risiko jauh lebih bernilai bisnis nyata daripada menghabiskan jutaan dolar untuk memperbaiki masalah setelah terjadi.