三代开源大模型
已发布 DMind-1、DMind-2、DMind-3 三个系列的大语言模型，全部开源，采用宽松许可证，个人和企业均可使用、修改并基于其构建新产品。
价格官网未标价
平台—
归类大模型与开发平台
收录2026-10-12
复核2026-10-12
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
DMind编辑总结
DMind 是一个聚焦下一代数字金融的开源 AGI 研究组织，由 AI 与 Web3 的研究者、开发者社区共同推动。已发布 DMind-1、DMind-2、DMind-3 三代大语言模型，以及 Crypto Benchmark、DMind Benchmark、FinanceQA 等评测基准。所有成果以宽松许可证开源，个人和企业均可自由使用与二次开发。DMind Benchmark 已被 KDD 2026 的 Dataset & Benchmark Track 接收。目前产品以模型权重、基准与数据集的形式发布，不提供在线对话或付费订阅。
DMind是什么？
DMind 是一个开源 AGI 研究组织，方向锁定下一代数字金融，由一批 AI 与 Web3 的研究者、开发者组成的开放社区驱动。它不走闭源商用路线，而是以真实市场需求为导向，把大语言模型、评测基准、数据集和工具陆续开源出来。
已经开源的成果包括三代大语言模型：DMind-1、DMind-2 和 DMind-3，以及 Crypto Benchmark、DMind Benchmark、FinanceQA 等评测基准。其中 DMind-3 被设计成 Edge-Local-Cloud 的分层智能栈，把能力拆成 Nano、Mini 和云端三层，分别承担边缘侧的意图防火墙、用户本地的高保真推理，以及受策略约束的全局上下文合成。
用法上，普通开发者可以从开源仓库获取模型权重和数据集，直接在自己的应用中调用或微调；量化与交易团队可以把这套模型用在链上交易的安全校验和策略推演上；研究者则可以直接使用公开的基准与数据集做对比实验。所有成果采用宽松许可证发布，允许个人与企业自由使用、修改并在此基础上构建新的产品。
DMind核心功能
三层认知架构
DMind-3 把能力拆成 Nano、Mini 和云端三层，Nano 作为边缘侧的确定性意图防火墙，Mini 在用户硬件上做私有推理，云端层负责受策略约束的全局上下文合成。
隐私选择性卸载
通过策略驱动的选择性卸载，按隐私敏感度和不确定性决定哪些计算留在本地、哪些交给云端，默认不外传私有意图，同时利用全局宏观上下文。
金融场景评测基准
公开了 Crypto Benchmark、DMind Benchmark、FinanceQA 三套基准，并配合 AIME 2025 对模型能力做对比。其中 DMind Benchmark 已被 KDD 2026 的 Dataset & Benchmark Track 接收。
链上交易安全执行
面向 Web3 不可逆的金融执行场景设计，目标是防范单次操作穿越多个智能合约、触发清算连锁或暴露资金给对抗性执行等系统性风险，并满足严格延迟约束。
DMind值不值得用？
如果你要的是可以直接调用的开源金融领域大模型、公开的加密与金融评测基准，DMind 值得关注：三代模型全部开源，基准也已公开，许可证宽松，改造成本低。如果你需要的是开箱即用的在线助手或现成的 API 服务，它并不合适——目前成果以模型、基准和数据集的形式发布，没有面向普通用户的产品界面。另外，数字金融和 Web3 是它的主攻方向，其他领域的通用任务未必是它的强项。
建议选它的情况
- 研究数字金融、Web3 与 AI 交叉方向的研究者，可直接使用公开基准与数据集
- 需要金融领域开源模型做微调或二次开发的团队
- 关注链上交易安全、想引入模型做风险校验的 Web3 开发者
不建议选它的情况
- 想要开箱即用的在线对话助手、又不愿自己部署模型的普通用户
- 需要通用领域能力、对金融与 Web3 场景没有要求的团队
- 需要商业级 SLA 与技术支持合同的企业
DMind使用建议
入门先把路子走对
- 先从基准看起先读 Crypto Benchmark、DMind Benchmark 和 FinanceQA 的说明，弄清每个基准考的是什么能力，再决定要拉哪个模型系列来用，能省掉大量试错。
- 按系列挑模型DMind-1、DMind-2、DMind-3 是三代不同的模型，先确认自己要的是哪一代、参数量与硬件要求是否匹配，再下载权重。
- 用 AIME 2025 做对照公开的三套基准之外还配了 AIME 2025，可以用它做通用推理能力的横向对照，避免只看金融专项分而误判模型整体水平。
进阶省时间也省钱
- 按信任边界切分部署DMind-3 的三层架构本身就是按信任边界设计的，部署时不要把三层混在一起；把敏感意图留在本地 Mini 层，只把可外传的上下文交给云端层。
- 在本地保留意图利用选择性卸载策略，把涉及私钥、仓位、策略意图的计算留在用户硬件上，只把不确定且不敏感的部分外传，可以在不牺牲宏观上下文的前提下降低泄露面。
- 社区渠道跟版本DMind 是社区驱动的开源组织，新模型与基准会持续放出，通过 Hugging Face 和社区渠道跟进版本更新，比等文档汇总更快。
DMind适合谁用？
Web3 协议开发者
推荐需要在智能合约调用前做意图校验和风险拦截，可基于 DMind-3 的边缘层思路自建防护，模型与基准都拿得到源码和权重。
量化与交易团队
推荐关注链上执行的确定性与低延迟，DMind-3 的 Edge-Local-Cloud 分层正对着这类场景设计，但需要自备工程与部署能力。
AI 与金融交叉研究者
推荐公开的 Crypto Benchmark、FinanceQA、DMind Benchmark 可直接用于对比实验，省去自建评测集的工作量。
只想用在线助手的普通用户
不推荐DMind 的成果以模型权重、基准和数据集形式发布，没有面向普通用户的对话界面，需要自己部署或找第三方接入。
追求商业支持的企业
有条件项目由开放社区驱动，采用宽松许可证发布，是否提供商业合同、SLA 或技术支持渠道需自行与团队确认。
DMind优点和缺点
优点
- 三代大语言模型 DMind-1、DMind-2、DMind-3 全部开源，可按需选用
- 采用宽松许可证，个人与企业均可自由使用、修改和二次开发
- 公开 Crypto Benchmark、DMind Benchmark、FinanceQA 三套评测基准
- DMind Benchmark 已被 KDD 2026 的 Dataset & Benchmark Track 接收
- DMind-3 按信任边界拆成三层，兼顾隐私与全局上下文
缺点
- 没有面向普通用户的在线产品，使用门槛集中在工程部署
- 主攻数字金融与 Web3，通用领域任务不是它的定位
- 价格与商业支持未公布，企业采购前需先与团队确认
- 模型与基准以多代并行发布，选型时需要自己判断版本差异
DMind常见问题
DMind 开源的东西包括哪些？＋
公开的成果有四类：大语言模型（DMind-1、DMind-2、DMind-3 三代）、评测基准（Crypto Benchmark、DMind Benchmark、FinanceQA 以及 AIME 2025 对照）、数据集和工具。全部以宽松许可证发布，允许个人和企业自由使用、改编并在此基础上构建新应用。
现在主力模型是哪一代？＋
最新的一代是 DMind-3，被设计成 Edge-Local-Cloud 的分层智能栈，把能力拆成 Nano、Mini 和云端三层：Nano 在边缘做确定性意图防火墙，Mini 在用户硬件上做私有推理，云端层做受策略约束的全局上下文合成。前两代 DMind-1、DMind-2 也仍然开源可用。
用它需要付费吗？＋
所有成果采用宽松许可证发布，可以自由使用、改编和在此基础上构建新产品，不需要为模型本身付费。是否涉及其他商业条款需与项目方确认。
它主要解决什么问题？＋
针对 Web3 环境中不可逆的金融执行做安全加固。去中心化市场最严重的风险往往是系统性的——一次用户操作可能穿越多个智能合约、触发清算连锁，或把资金暴露给对抗性执行。DMind-3 通过分层架构和策略驱动的选择性卸载，在满足严格延迟约束的同时，利用全局宏观上下文而不默认外传私有意图。
普通开发者能上手吗？＋
可以。模型权重、基准和数据集都是公开的，个人和企业都能自由使用并二次开发。不过它不是即插即用的在线助手，需要自己部署和接入，适合有一定工程能力的团队。
有没有公开的评测可以看？＋
有。公开了三套基准：DMind Benchmark、FinanceQA 和 Crypto Benchmark，另外还用 AIME 2025 做横向对照。DMind Benchmark 已被 KDD 2026 的 Dataset & Benchmark Track 接收，可用来判断模型的金融与加密场景能力。
DMind最新动态
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DMind Benchmark 被 KDD 2026 接收
DMind Benchmark 已被 KDD 2026 的 Dataset & Benchmark Track 接收。
