洪夢澤 HashKey Group研究員

Web3以去中心化技術為核心，重塑了傳統金融的運作邏輯，同時帶來了獨特的挑戰。傳統金融依賴中心化機構，監管合規框架成熟，數據以結構化形式為主，AI應用多集中於風險評估、客戶畫像等場景。而Web3通過智能合約和分布式賬本實現信任最小化，交易涉及加密貨幣、NFT等新型資產，數據公開但分散，監管環境仍在發展中。這種複雜性使得Web3任務更具多樣性和動態性，亟需量身定製的解決方案，幫助去中心化生態實現高效的數據處理與智能化決策。

「通用大模型」憑藉廣泛的知識覆蓋和靈活的語義理解能力，可應對跨領域的任務，但缺乏Web3特有的領域知識，例如智能合約語義解析、鏈上交易模式識別和去中心化治理規則的深度理解。而「垂類大模型」通過針對性的微調，深度適配Web3場景，提供更高的專業性。

通用大模型Web3應用具局限性

通用大模型（如GPT、DeepSeek）憑借廣泛的知識覆蓋和靈活的自然語言處理能力，適合執行探索性任務，如生成通用市場報告、初步用戶畫像或跨領域的內容創作。然而，在特定領域場景中，通用大模型的表現受到限制，主要體現在幾個方面：首先，鏈上數據處理是一個顯著的短板，通用模型難以解析區塊鏈特有的數據結構，例如交易哈希和Gas費用波動，無法直接識別異常交易模式或合約漏洞。其次，監管合規理解的不足也是其局限之一，Web3環境下需要適應動態的監管框架，通用模型在複雜條款的語義提取和合規建議生成方面存在一定的能力缺陷，且對相關政策的了解也較為匱乏。

此外，虛擬資產市場波動劇烈，通用大模型在實時預測市場趨勢或流動性需求時，響應速度和準確性往往不足，無法滿足高頻交易或做市的需求。這些局限性使得通用大模型在Web3的應用中面臨挑戰。

垂類大模型Web3場景優勢顯著

垂類大模型通過指令微調和領域數據集優化，針對Web3場景展現出顯著優勢。首先，垂類模型能夠深度解析鏈上交易數據、財報和市場信號，精確識別異常行為，如洗錢模式、釣魚合約交互或異常資金流動，並生成即時風險預警。這種精準的分析能力幫助Web3項目有效預防和應對潛在風險，提升安全性。

此外，垂類模型在智能合約審計方面也具有獨特優勢，能夠自動解析Solidity等智能合約代碼，檢測潛在的邏輯漏洞、溢出風險或權限控制缺陷，並生成詳細的審計報告，從而提升DeFi項目的合規性和安全性。針對Web3的動態監管環境，垂類模型能夠高效提取複雜監管條款的關鍵要求，生成精準的合規建議，並適配全球多語言監管框架。通過規範化輸出，模型確保生成內容的結構化與合規性，滿足監管機構和企業的嚴格要求。

然而，垂類大模型也存在一些不可忽視的局限性。首先，其開發與維護成本高昂，需要進行深度微調，並依賴高質量的領域數據集。數據的收集、清洗和標注過程繁瑣，且模型訓練和更新需要持續投入大量算力與技術資源。同時，由於垂類模型專注於特定任務，其應用面較窄，缺乏通用大模型的跨領域靈活性，限制了其在多元化場景中的適用性。

通用與垂類協同助平衡效率與成本

展望未來，通用與垂類大模型的協同搭配展現了巨大的潛力，能夠根據具體場景需求實現效率與成本的平衡。通用模型提供強大的泛化性，而垂類模型則在領域知識與合規等專業場景中提供更為精準的支持。通過模塊化部署，結合微調與檢索生成（RAG）技術，大模型技術能夠與Web3生態深度融合，從而提升Web3平台的整體智能化水平，確保更高效的任務處理與決策支持。

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