SN24 推出 Quasar-3B 架構：Bittensor TAO 如何在長上下文 AI 領域挑戰 OpenAI

SN24 推出 Quasar-3B 架構：Bittensor TAO 如何在長上下文 AI 領域挑戰 OpenAI

2026/04/21 15:00:03

自訂

介紹

2026 年 4 月，人工智慧領域迎來重大發展，SN24（OMEGA Labs）宣布推出 Quasar-3B，這是一款專為長上下文智慧設計的迴圈連續時間轉換器。
 
此公告不僅代表一個技術里程碑，更表明 Bittensor 認真意圖與 OpenAI 等中心化 AI 巨頭在最關鍵的能力維度上直接競爭：即處理和推理長上下文的能力。隨著長上下文 AI 領域快速演變，打造能夠有效處理數百萬個 token 的模型，已成為 AI 發展中最關鍵的競爭之一。Bittensor 透過 SN24 的 Quasar-3B 採用去中心化方法，正式進入此領域，挑戰「唯有大型中心化企業才能推動 AI 模型邊界」的假設。問題已不再是去中心化 AI 是否能競爭，而是它能多快縮小與現有玩家的差距。
 
這篇支柱文章探討 Quasar-3B 如何融入 Bittensor 生態的更廣泛背景。對於剛接觸此領域的讀者，以下三個基礎主題提供必要的背景知識：
 
 

什麼是 Quasar-3B：SN24 對長上下文挑戰的回應

Quasar-3B 是 OMEGA 實驗室針對 AI 最持久的限制之一——上下文窗口退化——所提出的解決方案。當大多數模型處理超過其訓練上下文長度的文件時，準確性會顯著下降。研究表明，Claude 在處理超過 100 萬個 token 後，準確性會下降超過 30%。這一限制根本性地約束了 AI 系統在實際應用中所能實現的功能。
 
架構名稱「Quasar」源自天文現象——能在遙遠距離觀測到的極度明亮天體。同樣地，Quasar-3B 旨在照亮龐大的上下文，讓 AI 能在保持準確性的前提下「看見」數百萬個標記。 「3B」標示代表模型的參數數量，而「1B Active」則表示在處理過程中仍有 10 億個參數處於活躍狀態。
 
關鍵的架構創新使 Quasar-3B 區別於傳統的 transformer。迴圈式連續時間 transformer 設計使模型能在處理超出其最佳化範圍的上下文時，維持長序列中的資訊流，而不會出現典型的性能下降。此架構選擇解決了限制 Bittensor 與 OpenAI 在長上下文應用中競爭的根本限制。
 
要了解 SN24 在更廣泛生態中的戰略定位，不妨檢視該子網的運作成果：作為 Bittensor 的一個專業單元，它專注於提升網路的長上下文能力，同時為全球最大的去中心化多模態資料集作出貢獻。
 
 

技術架構：Quasar-3B 如何實現擴展上下文

要理解 Quasar-3B 的技術架構，需探討為何長上下文處理對 AI 系統而言如此具有挑戰性。傳統的 transformer 模型使用注意力機制，其計算複雜度隨序列長度呈二次方增長——將上下文長度加倍會使計算需求增加四倍。這一數學現實使延伸上下文處理對大多數應用來說成本過高。
 
Quasar-3B 的迴圈式連續時間轉換器方法，透過架構上的創新解決了此擴展挑戰，即使在上下文長度延長時仍能保持計算效率。該模型透過多種機制實現此目標。首先，連續時間建模使系統能將資訊視為流動的串流而非離散區塊，從而降低分塊所帶來的開銷。其次，迴圈架構建立了回饋路徑，使資訊能在延長序列中持續存在，而無需成比例增加計算量。第三，優化的推論管道確保了此擴展能力能轉化為實際應用。
 
基準測試結果已引起人工智慧研究社群的廣泛關注。根據 Quasar 團隊在 X 上的公告，該模型在 LongBench 評估中展現出競爭力——這是長上下文人工智慧能力的標準基準。儘管在模型接受社群測試的過程中，詳細的基準數據仍在不斷出現，但早期指標顯示，該模型在實現數百萬個代碼元中保持準確性的目標上取得了顯著進展。
 
透過 Bittensor 的子網基礎設施進行部署，提供了額外的優勢。該網絡的 128 個活躍子網可針對長上下文處理的不同方面進行專門優化。專注於檢索、處理和驗證的子網可與 Quasar-3B 協同工作，實現需要在中心化系統中投入大量工程努力才能複製的能力。
 
 

為何長上下文 AI 對 AI 競賽至關重要

長上下文 AI 的重要性遠超技術成就——它代表了一種根本性的能力轉變，使全新的應用類別成為可能。對於處理大量文件、法律程序、代碼庫或研究檔案的企業和研究人員來說，能夠在上下文中處理整個數據集，徹底改變了可能實現的範疇。
 
傳統的 AI 方法需要將大型文件拆分成較小的片段，從而喪失了察覺跨越整個數據集的模式的能力。審查數千份文件的併購案的法律團隊，無法提出需要理解所有材料之間關係的問題。分析百萬行程式碼的開發人員，無法獲得能理解系統完整上下文的 AI 協助。長上下文 AI 消除了這些限制，使法律、醫療、金融和研究等領域的應用成為過去無法實現的可能。
 
隨著主要參與者認知到這一動態，競爭格局已更加激烈。OpenAI 的 GPT-4.5 和 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 已將上下文窗口推至 100 萬個 token，而 Gemini 更達到 200 萬個。這些發展驗證了市場方向，同時提高了競爭對手的門檻。Bittensor 透過 Quasar-3B 的進入，代表了對這一領域最嚴肅的去中心化挑戰。
 
對於那些希望更深入理解這些功能的重要性以及哪些行業最能受益的人來說，長上下文 AI 的分析顯示其在醫療診斷、法律文件審查、金融投資組合分析和學術文獻綜合方面具有變革性潛力。
 
 

Bittensor 的去中心化模式如何與中心化 AI 競爭

隨著 Quasar-3B 的推出，Bittensor 的去中心化方法與 OpenAI 的中心化開發模式之間的比較呈現出新的層面。要理解 Bittensor 與 OpenAI 的競爭在長上下文 AI 中如何體現，需檢視這場競爭的多個維度。
 
從資源角度來看，OpenAI 擁有顯著優勢。該公司與微軟的合作使其能夠獲取龐大的計算基礎設施。據報導，GPT-4 的訓練成本超過 $100 百萬。這種資本密集性形成了去中心化網絡難以直接匹敵的壁壘。然而，Bittensor 的分佈式模型利用數千名參與者的資本，而非依賴單一實體投資。Quasar-3B 的開發表明，這種分佈式模型能夠產生有意義的 AI 能力。
 
激勵結構根本不同。OpenAI 的發展收益主要流向公司及其投資者，員工和研究人員雖獲得報酬，但不參與長期價值創造。Bittensor 的加密經濟模型意味著參與 Quasar-3B 開發的貢獻者會獲得 TAO 代幣，隨著網絡成長，這些代幣價值上升。這種一致性創造了不同的動機模式，可透過競爭推動創新。
 
該架構展示了去中心化網絡如何有效實現專業化。與其建設試圖滿足所有人需求的通用功能，子網可以專注於特定挑戰。Quasar-3B 專注於長上下文處理，深度優化此項功能，而非將資源分散於一般性改進。
 
對於希望了解這些方法之間可擴展性取捨的讀者而言，詳細比較顯示，每種模型均根據使用情境的需求呈現出不同的優勢。
 
隨著兩種方法的不斷成熟，性能比較持續演進。目前，OpenAI 的模型在通用能力基準測試中領先。Bittensor 子網在特定任務上已展現出競爭力。長上下文維度是一個 Bittensor 有望領先而非追隨的領域，這得益於如 Quasar-3B 的連續時間變壓器架構等創新。
 
 

TAO 與 Bittensor 生態的戰略重要性

Quasar-3B 的推出對整個 Bittensor 生態系統以及 TAO 代幣具有重大意義。要理解這些影響，需要檢視子網系統如何為整個網絡創造價值。
 
Bittensor 內的子網運作為專業化市場，各自專注於不同的 AI 能力。個別子網的成功透過多種機制促進整體網路價值。首先，實用的子網會吸引產生 TAO 發行的查詢。其次，成功的子網展現了網路的能力，吸引更多參與者。第三，dTAO 系統意味著子網代幣的升值會透過自動做市機制使 TAO 持有者受益。
 
Quasar-3B 的推出從多個方面強化了網絡。該模型提供了去中心化 AI 領域此前無法實現的功能，吸引了需要長上下文處理的用戶。這項技術創新證明了 Bittensor 能夠產出頂尖的 AI 研究成果。該發佈所獲得的關注，驗證了子網在 AI 開發中的方法。
 
隨著 Quasar-3B 投入生產，其競爭定位變得更具吸引力。正在評估 AI 方案的企業用戶現已擁有可與集中式供應商某些功能相媲美的去中心化替代方案。這種競爭不僅有益於整個市場，還可能為 Bittensor 生態系統帶來價值。
 
對於評估 TAO 的投資者而言，Quasar-3B 的推出為投資論點提供了實證。透過去中心化協調開發具有競爭力的 AI 模型，驗證了其基本方法的可行性。未來的子網發佈可將 Quasar-3B 作為證據，證明該網絡能夠與中心化 AI 開發競爭。
 
 

由 Quasar-3B 的長上下文能力所實現的實際應用

Quasar-3B 的擴展上下文能力在以往對 AI 協助而言不切實際的行業和應用場景中具有實際應用。理解這些應用有助於說明為何長上下文競爭的重要性超越了技術成就。
 
當整個案件檔案都能在上下文中處理時，法律行業的應用將發生轉變。律師無需孤立地審閱單個文件，而是可以查詢完整的訴訟歷史，從所有材料中識別模式和先例。合約分析可追蹤整個協議庫中的義務與依賴關係。盡職調查可在單一分析中整合全面的公司文件。
 
軟體開發透過在上下文中理解整個程式碼庫而受益。安全審計可分析完整的程式碼倉儲，識別跨多個檔案的漏洞。程式碼審查能理解變更的完整上下文，而不僅僅是孤立的差異。文件生成可結合對系統架構的全面理解。
 
財務分析憑藉完整的歷史背景達至更高層次的精細化。投資組合分析可整合數十年的市場數據。風險評估可同時評估整個投資組合的持倉。研究可綜合完整的收益歷史和監管文件。
 
醫療應用程式可實現全面的患者分析。診斷可考慮涵蓋數年的完整病歷。研究可分析整個臨床試驗數據集。監管合規可處理全面的政策框架。
 
當整個文獻體系都能被參與時，學術研究便會發生轉變。文獻回顧能夠綜合數十年出版物的發現。跨學科研究能夠連接不同領域的見解。資助分析能夠評估完整的提案歷史。
 
區塊鏈產業特別受益於這些功能。智能合約審計可分析整個協議實現。DeFi 分析可全面評估生態互動。鏈上分析可整合完整的交易歷史。
 
 

未來路線圖：SN24 和 Quasar 的下一步是什麼

Quasar-3B 的發佈代表一個里程碑，而非最終目標。根據子網文檔的資訊，路線圖將延續至 2026 年及以後，並包含多個開發階段。
 
2025 年第四季度，於 Bittensor 測試網上推出首個子網、實施 LongBench 評估、部署模擬模式，並整合 WandB 監控。這些基礎元素為持續開發建立了基礎設施。
 
2026 年第一季專注於擴展長上下文能力並改善評估指標。2026 年 4 月公布的 Quasar-3B 是這些努力的成果，但持續改進仍是重點。
 
預計到 2026 年剩餘時間內的發展包括：針對不同使用情境優化的額外模型變體、超出當前能力的上下文長度擴展、與其他 Bittensor 子網整合以提升能力交付，以及透過激勵機制推動的社區驅動改進。
 
來自中心化 AI 提供商的競爭壓力，確保了整個行業的持續創新。隨著 OpenAI、Anthropic 和 Google 不斷擴展上下文窗口，去中心化競爭對手必須跟上這一進展，同時展現獨特優勢。Bittensor 透過子網實現專業化的做法，為這種持續競爭提供了框架。
 
對於更廣泛的去中心化 AI 運動而言，Quasar-3B 代表了一個實證。證明競爭力的 AI 能力可從去中心化網絡中產生，驗證了其基本假設。未來的項目可以在此基礎上進一步發展，可能加速去中心化 AI 替代方案的開發。
 
 

我應該在 KuCoin 上投資 TAO 嗎

對於評估 Bittensor 生態系統敞口的交易者而言，Quasar-3B 的推出為投資決策提供了額外的背景資訊。
 

看漲因素

  • 競爭性驗證：Quasar-3B 證明 Bittensor 能夠開發出頂尖的人工智慧能力，驗證了去中心化的方法
  • 長上下文市場機遇：延伸上下文 AI 市場代表了一個價值數十億美元的重大且不斷增長的機遇
  • 子網生態系統實力：SN24 的 Quasar-3B 成功強化了更廣泛的子網生態系統
  • 技術差異化：類似連續時間變壓器的架構創新，提供獨特的功能
 

風險因素

  • 中心化競爭：主要科技公司持續投資數十億美元於長上下文 AI，可能超越去中心化替代方案
  • 執行不確定性：將架構創新轉化為實際應用需要持續執行
  • 監管環境：加密貨幣和人工智慧在全球面臨不斷演變的監管框架
  • 加密貨幣市場波幅：TAO 相較於傳統資產仍具高度波幅
 

戰略框架

Quasar-3B 的推出標誌著 Bittensor 生態的一項重要發展，但應在整體投資組合的背景下進行評估。請根據對去中心化 AI 主題的信心來調整持倉規模，並考慮加密貨幣市場的波幅，保持適當的風險管理。
 
 

如何在 KuCoin 上交易 TAO

步驟 1：建立您的 KuCoin 帳戶

如果您準備好交易 TAO，第一步是建立您的 KuCoin 帳戶。新用戶可在 KuCoin 註冊，並獲得高達 11,000 USDT 的新用戶獎勵——這是一筆豐厚的獎金，可提升您的初始交易資金。只需訪問 KuCoin 網站或下載移動應用程式，使用您的電子郵件或電話號碼完成註冊流程，並驗證身份以解鎖這些獎勵。註冊過程僅需幾分鐘，歡迎獎金為探索 TAO 交易機會提供了絕佳的起點。
KuCoin 新用戶獎勵最高達 11000 USDT
 

步驟 2：執行您的交易

帳戶設置完成後，在 KuCoin 的交易介面中搜尋 "TAO/USDT"。TAO 通常為大多數倉位大小提供強勁的流動性，但流動性會隨市場狀況而變化。在如 Quasar-3B 發布等重大公告期間的高波幅時期，建議使用限價單而非市價單以控制滑點。在執行交易前，請根據當前市場狀況及您的風險承受能力評估進場點。
 

第三步：持倉管理

由於 AI 加密資產固有的波幅，進入持倉前請設定明確的利潤目標和止損水平。密切關注 SN24 的發展、Bittensor 子網的廣泛推出，以及去中心化與中心化 AI 之間的競爭格局。根據對投資主軸的持續評估來調整持倉，而非因價格波動而產生情緒化反應。
 
 

結論

SN24 推出 Quasar-3B 標誌著去中心化 AI 的一個轉折點。通過展示 Bittensor 能夠透過其分散式網絡開發具競爭力的長上下文 AI 能力，該項目挑戰了關於誰能推動人工智慧邊界的傳統假設。Quasar-3B 的迴圈連續時間變壓器架構創新，為持續進步奠定了基礎。
 
去中心化與中心化人工智慧之間的競爭態勢持續演變。OpenAI 在資本和規模上仍具優勢。然而，Bittensor 的激勵機制一致、透過子網實現專業化，以及全球參與，創造了不同的優勢。隨著此發展，Bittensor 與 OpenAI 的競爭變得更加有趣。
 
對於更廣泛的人工智慧產業而言，多種方法並存對所有人都有好處。競爭推動創新，而多樣性則提供韌性。去中心化網絡能夠競爭的示範，驗證了替代性開發結構的可行性。
 
對於投資者而言，Quasar-3B 的推出為 Bittensor 的投資論點提供了支持證據。然而，持倉規模應反映早期技術採用與加密市場的波幅。
 
 

常見問題

Q：什麼是 Quasar-3B？
A：Quasar-3B 是 SN24（OMEGA 實驗室）於 2026 年 4 月在 Bittensor 網絡上推出的長上下文 AI 模型，採用迴圈連續時間變壓器架構，專為在數百萬個標記中進行高效推理而設計。「3B」指 30 億個參數，其中 10 億個在處理過程中處於激活狀態。
 
問：Quasar-3B 與 OpenAI 的長上下文模型相比如何？
A: Quasar-3B 透過架構上的創新，專注於解決長上下文的挑戰，並在延長序列中保持準確性。儘管詳細的基準比較仍在不斷出現，該模型在 LongBench 評估中展現了競爭力的表現。去中心化的開發模式與 OpenAI 的集中式方法提供了不同的優勢。
 
問：Quasar 架構與傳統 Transformer 有何不同？
A: Quasar 採用迴圈式連續時間變壓器設計，可在不成比例增加計算量的情況下，讓資訊在延伸序列中流動。這解決了傳統變壓器上下文擴展成本高昂的二次方擴展問題。
 
問：SN24 如何融入更廣泛的 Bittensor 生態？
A: SN24（OMEGA Labs）是 Bittensor 的 128 個活躍子網之一，專注於創建全球最大的去中心化多模態數據集。該子網透過數據基礎設施以及 Quasar-3B 等 AI 能力，為生態系統作出貢獻。
 
問：Quasar-3B 的實際應用有哪些？
A：應用包括對完整案件檔案進行法律文件分析、對整個程式碼庫進行軟體安全審計、結合數十年市場數據的財務分析、對完整病歷進行醫療分析，以及對整體文獻進行學術研究綜合。
 

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