最近 Velvet 又有一个挺值得关注的更新： @Velvet_Capital 正式推出了自研的 Velvet Flash 0.1。 但这次最让我感兴趣的，并不是“又发布了一个 AI 模型”。 而是：Velvet 没有继续卷参数，而是在做一个专门服务 Crypto 的小模型。 Velvet Flash 只有 40 亿参数，但在官方 Crypto Skills Benchmark 中拿到了 50 分第一名。 作为对比： Qwen3.5-27B：45 DeepSeek-V4：40 Llama-3.3-70B：32 Gemma-4-31B：31 Mistral-24B：20 一个只有 4B 参数的模型，反而超过了一批参数规模大得多的通用模型。 我觉得这件事真正有意思的地方，不是“4B 打赢 70B”这个标题党，而是它背后的产品思路。 Crypto 交易需要的 AI，可能根本不需要什么都会。 它真正需要的是： 能听懂用户到底想做什么； 能选择正确的交易指令； 能准确识别 Token、金额、链和地址； 发现风险时知道提醒用户； 涉及资金操作时，知道什么时候必须让用户确认。 尤其是最后一点。 在普通聊天场景里，AI 答错一句话，可能只是尴尬。 但在 Crypto 里，如果 AI 把 1 ETH 理解成 10 ETH，或者把资产发到了错误的 Chain，结果可能就是实打实的资金损失。 所以我反而认为： 金融 AI 最重要的指标，不应该只是“聪不聪明”，而是“敢不敢在不确定的时候停下来”。 这也是 Velvet Flash 让我比较关注的地方。 官方测试中，未训练的 Base Model 只有 23 分，经过针对 Crypto 场景的训练后，Velvet Flash 达到 50 分，整体表现翻了一倍以上。 其中 Safety 从 28 提升到 61，Robustness 从 26 提升到 53，Clarity 从 22 提升到 52。 这说明一个很重要的问题： 通用 AI ≠ Crypto AI。 Crypto 有自己的交易逻辑、链、资产、协议和风险。 一个真正用于交易的模型，需要理解的不是“世界上的所有知识”，而是如何在具体金融场景里做出正确、可控、安全的操作。 而 4B 模型还有一个现实优势： 更低的部署成本、更低的延迟，以及更强的自主控制能力。 Velvet Flash 目前运行在 Velvet 自己的基础设施上，这意味着他们可以围绕自己的产品持续训练、迭代和优化，而不是完全依赖一个外部通用模型。 所以在我看来，Velvet 这次真正值得关注的，不是发布了一个 AI Model。 而是在尝试建立自己的 Crypto AI 能力栈。 未来如果 AI 真正进入交易场景，我认为竞争不会只是： 谁的模型参数最大。 而是： 谁更懂 Crypto，谁更快，谁更便宜，以及谁能在涉及资金的时候足够安全。 Velvet Flash 0.1 只是第一版。 但这个方向，我觉得值得继续观察。 @Velvet_Capital(欧K)