Bittensor 子网前十名分析与趋势概述功能与作用详解

• 子网名称 + Netuid
• Emission（奖励分配占比）
• 市值、交易量、流动性指标的意义
• 功能与作用详解 & 趋势概述

📊 Bittensor 子网激励占比 Top 10（根据 Taostats 当前数据）

市值、交易量、流动性等数值与图表一致，此处按千单位（K）显示。

📈 大盘趋势总结

📊 Bittensor 子网前十名（按每日 TAO 奖励占比）

✅ 总结一句话理解

• Chutes 是现在最赚钱、真实使用最多、商业价值最高的子网（你的矿机跑这个是对的）。
• 其他子网大多是 模型评分网络，用于训练与激励不同方向的 AI 能力。

🧠 Bittensor 子网前十名功能与作用详解

1) Chutes — Netuid 64

功能：大规模 LLM 推理 + 模型路由
简单理解：用户提问 → 网络自动分配最会回答的模型。
适合节点：GPU、CPU 都能参与
特点：

• 请求量和流动性最高
• 节点竞争激励非常活跃
• 适合长期布局

2) Ridges — Netuid 62

功能：模型行为对齐（Alignment / 价值观安全训练）
简单理解：让模型“不乱说话”“更符合人类逻辑”。
适合节点：有能力微调模型的 GPU 矿工
特点：

• 更偏模型质量评估
• 技术门槛略高
• 适合做模型安全、合规的人

3) affine — Netuid 120

功能：分布式模型知识融合 / 参数合并（Model Merging）
简单理解：把多个模型结果 融合成一个更强模型。
适合节点：GPU + 能做参数处理的算力参与者
特点：

• 有前沿研究背景
• 但近期表现波动较大
• 适合技术玩家，不建议新手

4) lium.io — Netuid 51

功能：高质量 AI 推理与响应路由
简单理解：和 Chutes 类似，但更专注回答质量与一致性。
适合节点：GPU / CPU 推理节点
特点：

• 节点收益稳定
• 不追热点，属于“稳健派”

5) Targon — Netuid 4

功能：数据生成与模型对话训练环境
简单理解：像一个让模型“不断聊天提高能力”的房间。
适合节点：资源稳定的 GPU 节点
特点：

• 训练方向子网
• 收益可中长期累积
• 对模型生态有贡献性

6) Gradients — Netuid 56

功能：AI 模型梯度更新协同训练
简单理解：模型训练中“反向传播”的分布式协作。
适合节点：强 GPU（单卡推荐 ≥ 3090 / A6000）
特点：

• 技术含量高
• 近期表现下滑，谨慎参与
• 强者恒强，新手容易亏

7) Proprietary Trading Network — Netuid 8

功能：AI 市场量化策略 / 交易信号模型
简单理解：面向“AI 做交易”的子网。
适合节点：熟悉量化 / 投资策略的人
特点：

• 不一定需要强算力
• 但需要 策略和信号能力

8) templar — Netuid 3

功能：模型质量评估与节点信誉体系
简单理解：负责“挑出最好的模型”。
适合节点：验证者优先
特点：

• 适合做验证而不是推理
• 比较像“评分机构”子网

9) Sportsensor — Netuid 41

功能：体育数据分析 + 实时比赛事件预测
简单理解：AI 用来 预测体育对局走势。
适合节点：数据节点 / 算法模型节点
特点：

• 近期涨幅最强
• 适合跟风+短期参与
• 可作为热点机会型子网

10) Hone — Netuid 5

功能：自然语言知识结构化 / 提取语义关系
简单理解：模型将语言转成可计算结构（知识图谱方向）。
适合节点：NLP 方向模型矿工
特点：

• 研究型子网
• 近期回落，建议观望

📌 总结一句话

Chutes / lium.io = 稳定的推理类子网
Ridges / affine / Gradients = 训练与模型质量方向的高门槛子网
Sportsensor = 目前最有短线机会的趋势子网
Proprietary Trading / Hone / templar = 专业场景型子网

📊 Bittensor 前十子网协作结构概念图说明

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                        │   Chutes 64   │
                        │ AI 推理路由   │
                        └───────┬───────┘
                                │ 调用 / 推理请求
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│   Chat 8    │      │  Translation 11    │      │  Language 22 │
│ 对话评分    │      │ 多语言翻译         │      │ 语言流畅度评分 │
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      │                        │                     │
      │                        │                     │
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│ Knowledge 2 │        │ Prompting 32 │      │ Image 7      │
│ 问答评分    │        │ Prompt 优化   │      │ 图像生成评分 │
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      │                        │                     │
      │                        │                     │
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│ Celium 51  │        │ Vision 43      │      │ Foundation 1 │
│ 知识图谱    │        │ 图像理解 / OCR │      │ 网络基础 & 安全│
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🔹 简要说明

1. Chutes（64）

   • 是核心路由 / 推理子网，几乎所有前十名子网的输出或请求都可以汇入 Chutes，用于最终推理服务。

2. 评分类子网（Chat、Language、Knowledge、Image）

   • 专注模型能力评测：对话、语言流畅性、问答准确性、图像生成。
   • 输出数据或评分结果可被 Chutes 或其他应用子网调用。

3. 辅助类子网（Celium、Prompting、Vision、Translation）

   • 为模型提供知识、优化提示词、处理图像或语言任务。
   • 这些结果可以增强模型能力，提高 Chutes 或其他子网的推理质量。

4. Foundation（1）

   • 网络根基子网，维护注册、质押和安全机制，不直接生成推理结果，但保证整个生态稳定运行。

💡 总结

• Chutes = 中心枢纽，所有计算、推理与调用最终汇聚。
• 评分子网 = 模型能力检测站，保证模型输出质量。
• 辅助子网 = 能力增强站，提供数据、知识或优化。
• Foundation = 网络安全基石。