El Bittensor’s SN3 ha completado la mayor operación de preentrenamiento de un LLM descentralizado en la historia.

• La subred de Bittensor’s Templar (SN3) entrenó al modelo de lenguaje natural Covenant-72B, un modelo con 720 parámetros, utilizando 70 nodos descentralizados.Alcanzar una puntuación de MMLU de 67.1.
• El enfoque descentralizado superó a los modelos centralizados como LLaMA-2-70B.Destaca la viabilidad de una infraestructura descentralizada.Para el desarrollo de la inteligencia artificial.
• El éxito ha motivado a…Aumentos significativos en el precio de las fichas τemplar.Se registró un aumento del 194% en siete días. Esto demuestra un cambio estratégico desde el transporte de datos hacia la construcción de modelos centrales dentro del protocolo Bittensor.

La subred de Bittensor’s Templar (SN3) ha logrado un hito histórico en el área del entrenamiento de inteligencia artificial descentralizada. El 10 de marzo de 2026, la subred completó el entrenamiento del modelo de lenguaje de gran tamaño Covenant-72B, un modelo con 720B parámetros.Utilizando una red descentralizada compuesta por 70 nudos.El modelo se entrenó utilizando datos públicos de Internet, y su implementación se realizó completamente a través de la red Bittensor Subnet 3.

El modelo Covenant-72BLograron una puntuación en el benchmark MMLU de tipo “zero-shot” de 67.1.Este resultado supera las prestaciones de modelos centralizados como LLaMA-2-70B. Este resultado confirma el potencial de las infraestructuras descentralizadas para crear modelos de IA competitivos, sin necesidad de depender de centros de datos grandes y centralizados.

El enfoque de capacitación descentralizado ha recibido atención de importantes figuras del sector de la IA y las inversiones. Jack Clark, cofundador de Anthropic, y Jason Calacanis, inversor de Silicon Valley, son algunos de los que han destacado este enfoque.He respaldado públicamente el proyecto.Esto representa un cambio significativo para Bittensor, que anteriormente operaba como una plataforma para el transporte de datos. El éxito de esta nueva etapa de desarrollo confirma la orientación estratégica de la plataforma hacia la construcción de modelos de inteligencia artificial, lo que la posiciona como un actor clave en el panorama actual de la tecnología de la inteligencia artificial.

¿Qué pasó?

La subred Templar (SN3) entrenó un modelo con 720 parámetros, utilizando 70 nodos independientes. El modelo Covenant-72B se desarrolló utilizando datos del internet público.Alcanzó una alta puntuación en MMLU: 67.1Este hito se considera el mayor proceso de preentrenamiento de LLM descentralizado que se haya realizado en la historia.

¿Por qué es importante?

Este logro demuestra que los recursos informáticos descentralizados pueden utilizarse de manera eficaz para el entrenamiento de modelos de IA. Esto pone en duda la dominación de los proveedores centralizados y grandes. El éxito de Covenant-72B también…Valida el giro estratégico de Bittensor.Desde la adquisición de datos hasta el desarrollo del modelo principal… El modelo, licenciado bajo las condiciones de Apache, está disponible para su reutilización, lo que puede acelerar la innovación en la comunidad de IA de código abierto.

¿Cuáles son los riesgos y desafíos?

A pesar del éxito, existen riesgos y desafíos relacionados con la escalabilidad de este modelo. Existen diferencias en términos de eficiencia en comparación con el entrenamiento centralizado. Además, la volatilidad de las tokens sigue siendo un problema para los inversores. El token Templar…Se observó un aumento del 194% en siete días.Puede que siga sujeto a grandes fluctuaciones de precios. Además, la sostenibilidad a largo plazo de la capacitación descentralizada para modelos más complejos aún no ha sido demostrada. Se necesitarán más experimentos para abordar los problemas relacionados con el rendimiento y los costos.

¿Qué implica esto para los inversores?

Los inversores muestran un fuerte interés en el progreso de Bittensor. El token τemplar…El aumento significativo en los precios sugiere una creciente confianza por parte de las personas.Sin embargo, la volatilidad de los tokens y las dificultades relacionadas con el entrenamiento descentralizado deben ser objeto de estrecha vigilancia. La naturaleza licenciada bajo la licencia Apache de Covenant-72B también presenta oportunidades potenciales para desarrolladores e investigadores, lo cual podría aumentar la atracción de la plataforma y su crecimiento en el ecosistema.