Автор: Чанъань, Shenchao TechFlow
Чанчжао вводит: команда NEAR AI решила все 672 задачи североамериканского математического конкурса для студентов, потратив около 111 долларов США, в среднем 0,17 доллара США на задачу. Команда NEAR AI использовала китайскую открытую модель DeepSeek V4 для проведения этого теста. Это не просто соревнование интеллекта крупных моделей; за счетами на вычислительные ресурсы стоит бизнес-инициатива, направленная на демократизацию дорогостоящей «формальной верификации» смарт-контрактов.
Тестовые данные из открытого репозитория кода раскрыли стоимость решения задач крупными моделями.
Недавно, согласно данным, опубликованным соучредителем NEAR Protocol Алексом Скидановым и официальными источниками, агент NEAR AI решил все 672 математические задачи на PutnamBench.
Для тех, кто не знаком: PutnamBench — это не просто база вопросов, а стандартный тест, созданный на основе формата математических соревнований для студентов Северной Америки (William Lowell Putnam).
Проще говоря, заставьте ИИ выполнить строгие математические логические вычисления и посмотрите, сможет ли он решить задачу самостоятельно. Для завершения всех решений NEAR AI потратил около 111,85 доллара США. В среднем стоимость каждой задачи составила 0,17 доллара США.
Для сравнения, другие варианты, получившие максимальный балл, имеют значительно более высокую стоимость счетов.
Согласно данным, собранным MSBIntel, средняя стоимость одного вопроса с использованием GPT-5.6 от OpenAI составляет高达 44,5 доллара США; использование Claude Opus 5 от Anthropic требует 3,52 доллара США за вопрос.
В этом конкретном тесте NEAR с помощью решения DeepSeek V4 сократил стоимость до одной двухсотой пятидесятой от стоимости GPT-5.6.
Блокчейн решает математические задачи, но цель не в этом
Команда публичной блокчейн-сети прилагает усилия для решения математических задач, но не с целью образования рынка.
Основное требование теста PutnamBench — это проверяемость машины: AI-сгенерированный ответ должен быть не просто текстовым ответом, а строгим кодом доказательства, написанным на Lean 4 (одном из основных языков вспомогательных средств доказательств).
Этот код не может содержать синтаксических уязвимостей, не может пропускать шаги вывода и должен быть полностью проверен машиной. В то же время, в области компьютерных наук это соответствует ключевой технологии, известной как формальная верификация.
В контексте криптовалютной индустрии смарт-контракты хранят сотни миллионов, а иногда и миллиарды долларов. Традиционный аудит кода зависит от ручного поиска уязвимостей, тогда как формальная верификация использует строгую математическую логику для построчного доказательства того, что код не будет содержать ошибок при любых возможных состояниях.
Долгое время смертельным недостатком формальной верификации была её дороговизна и медленная скорость. Она требует высококвалифицированных экспертов по безопасности и длительных циклов, и её могут позволить себе только хорошо финансируемые ведущие проекты.
Этот тест NEAR AI подтвердил возможность массового создания надежных математических доказательств с использованием открытых моделей ИИ, а также их низкую стоимость.
Универсальная инфраструктура для обеспечения безопасности в блокчейне
NEAR正在布局的实际业务，就是将形式化验证的门槛降到几毛钱。
В настоящее время эта система, объединяющая DeepSeek и Lean 4, полностью открыта. Следующим шагом, объявленным официальным представителем NEAR, является прямое применение этих низкозатратных инструментов для проверки безопасности самого протокола NEAR и ключевых смарт-контрактов.
Таким образом, вы можете воспринимать это как технологическое внедрение или, проще говоря, как действия команды проекта, связанные с AI-повествованием.
Если открытый ИИ сможет стабильно генерировать машинно-проверяемые доказательства безопасности кода, это означает, что в будущем обычные разработчики и небольшие команды проектов также смогут проводить формальную верификацию за несколько центов перед развертыванием контракта, снижая вероятность возникновения проблем в смарт-контрактах.
Однако объективно говоря, это не имеет прямого отношения к краткосрочным колебаниям цены токена NEAR. Но в рамках конкурентной борьбы за базовую экосистему блокчейна, затраты в несколько десятков долларов на устранение рисков намного более реальны с коммерческой точки зрения, чем расходы в миллионы на устранение последствий позже.