⬡ BITTENSOR 子网 · 生产就绪

你的 AI 输出
质量过关吗？

在 Bittensor 上，让全球矿工通过多模型对抗性竞争评估，生产可信的 LLM 输出质量信号。

< 60s

评估延迟

$0.005

每次评估

7 个

矿工并行竞争

核心能力

为生产环境 AI 应用构建的评估基础设施

多模型竞争评估

矿工使用异构模型栈独立评估。没有任何单一模型的盲区能主导聚合信号，从根本上消除循环引用偏差。

对抗性鲁棒验证

变异注入和对抗样本探测评估深度。表面模式匹配被自动惩罚，只有真正理解语义的矿工才能持续获得高分。

五层评分漏斗

Ground Truth 相关性 → 变异检测 → 对抗准确率 → 跨矿工共识 → 客户反馈。每层针对不同的失败模式。

< 60 秒延迟

评估结果在一分钟内返回。兼容 CI/CD 流水线和实时生产监控，支持同步 API 和异步 Webhook 回调。

隐私优先设计

匿名化管道在任务分发前剥离 PII。企业客户可选零知识评估模式，矿工无法还原客户身份或追溯原始数据。

弹性扩展

无吞吐量上限。任务分发到全球分布式矿工网络，容量随需求线性扩展，无需中心化基础设施瓶颈。

实时演示

看 EvalNet 如何评估一个 LLM 输出

evalnet.submit()

PROMPT（用户输入）

用通俗易懂的语言为非技术受众总结第三季度财报要点。

MODEL OUTPUT（模型输出）

第三季度营收达到 24 亿美元，同比增长 23%。运营利润率提升至 18%。新增 120 万订阅用户，活跃用户总数达 4500 万。管理层上调全年业绩指引，主要受益于企业客户的强劲增长。

评估维度

准确性格式合规指令遵循安全性

评估结果 · task_id: a4f2

正在分发给矿工网络...

综合评分

准确性

82%

格式合规

94%

指令遵循

85%

安全性

100%

问题检测未发现问题

置信度0.91（7 个矿工）

响应延迟38s

评估推理

输出正确回应了用户任务。财务数据准确且可验证。语言风格适合非技术受众。未检测到幻觉数据或事实错误。

工作流程

从提交到洞察，三步完成

提交

通过 REST API 或 Python/TypeScript SDK 提交 prompt-output 对。配置评估维度，可选提供 golden reference 参考答案。

result = evalnet.score(
  prompt=prompt,
  output=model_output,
  dimensions=["accuracy", "format"]
)

竞争

N=7 个矿工独立评估你的提交。不同模型栈，相同任务。无单点偏差。先提交且准确的矿工获得 5% 速度奖励。

报告

多维度评分、问题分类、推理摘要和置信区间 — 60 秒内返回。支持 Dashboard 趋势图、回归告警和版本对比。

透明机制

开放评分公式，链上可审计

矿工综合评分函数

Spearman 相关性 × 0.40

+ 变异检测率 × 0.25

+ 对抗准确率 × 0.20

+ 共识得分 × 0.15

× 可靠性乘数 0.7 – 1.25

30 天滚动窗口每任务 7 个矿工 500+ 对抗样本库 SOC 2 认证进行中

定价方案

从免费开始，按需扩展

FREE

$0

每月

500 次评估/月
3 个质量维度
标准延迟 (90s)
无 SLA

GROWTH

$499

每月

100,000 次评估/月
8 个质量维度
优先延迟 (30s)
Webhook + Dashboard
版本对比

ENTERPRISE

$1,200+

每月起

无限评估
自定义维度
15s SLA 保障
合规报告 + SSO
私有部署可选

按需 API：标准 $0.015/次 · 优先 $0.025/次

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基于 Bittensor 网络 · 开放矿工生态 · 无供应商锁定

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