Bittensor 子网四周训出 REAX 1.3，登顶 HF 决策榜
Bittensor 生态的去中心化训练项目再出成果：Subnet 92 上的「去中心化实验室」通过矿工公开竞赛训练决策模型，官方整合最优者发布 REAX 1.3，并以 Apache-2.0 协议在 Hugging Face 开源下载。该模型在 Hugging Face Decision Index 0.4.1 排行榜上以 Full score 74.0 登顶，超过榜单上 274 个开放复现模型；子网上线仅四周即完成从零到第一，成为「去中心化网络比公司更快解决难题」这一主张的实证案例。
已确认
- REAX 1.3 已在 Hugging Face 开源，许可证为 Apache-2.0（constreborn、ReaxLabs 发布）
- 在 HF Decision Index 0.4.1 上排名第一，Full score 74.0，共 274 个开放复现模型参与排名（ReaxLabs）
- 训练机制：Bittensor Subnet 92 的矿工在公开竞赛中训练决策模型，官方版本整合其中最优者；子网上线仅四周（Decision Models）
- Florian Tramèr 团队账号 airesearch12 发布的规模-分数散点图显示，REAX 1.3（约 30B 级）以 70+ 分占据 Pareto 前沿右端，被引用者称为「Jev-killer」
为什么重要
- constreborn 的核心主张是：去中心化网络解决难题的速度超过公司，REAX 的快速登顶被视为这一路径的实证案例
- 项目展示了「竞赛式挖矿 + 整合发布」的去中心化训练范式，四周内产出榜单第一的开源决策模型，对闭源公司训练模式构成对比参照
2026-11-06 ~ 2026-11-07 · 6 条相关
一手来源
- Bittensor 矿工网络训出决策模型 REAX 1.3 并开源 — const_reborn ·
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