BasedAIMerkeziye bağlı olmayan AI ağı, eş anlı şifrelemeden büyük dil modellerini birleştirerek özel inferecence için.

4.3 (4)

İnceleyen Daniel Nikulshyn·Güncellendi Temmuz 2026

Genel Bakış

BasedAI, kullanıcıların AI modellerini sorma ve sonuçları nodes perform edenlereifade etmmeden hesaplamalar gerçekleştirebilmeleri için, tamamen homojen hesaplamalar (Fully Homomorphic Encryption, FHE) teknikleriyle LLM tahminini tümleştirerek güvenirlik taahhütlerinin yer aldığı bir merkezişez kontrol networki. Ağ, bağımsız operatörler arasında yükü dağıtır ve zincir içi teşvikler koordinasyonu sağlar. Geliştiriciler, gizlilik koruyan model uç noktalarını dağıtmak veya erişmek zorundadır, mientras ki düğüm operatörleri teşvikler karşılığını hesaplama katkısıyla alırlar. Bu yapının hedef aldığı kullanım alanlarında gizliliği, sansür direnci veya veri egemenliği kutsal kavramlardır, örneğin, girişimcilik sektöründe belgeanalysisi, hassas sohbet uygulamaları, ve düzenlenmiş sektörler.

Temel özellikler

Eş anlı şifreleme prompts ve çıkışlar için
Merceziye bağlı olmayan LLM inferecesi ağları
Kodda (on-chain) teşvikler için düğüm işleticileri
Gizlilik koruması API erişimi
Müfredatlı düğüm üzerinden dağıtılmış hesaplama
Gizli AI uygulamaları için destek
Konfidenel AI uygulamaları için destek

Fiyatlar

Model: Free
Kategori: WEB 3
Puan: 4.3 / 5 (4)

Kullanım senaryoları

Gizli Veri Analizi

Araştırma kurumları ve kuruluşları, BasedAI ile gizli verileri analiz ve modelleme yapabilirler, bu sayede hassas verileri kaybetmeden.

Merkeziye Bağlı Olmayan İçerik Oluşturma

İçerik oluşturucular, BasedAI'yi merkeziye bağlı olmayan yapılanma için içerik üretirlerken bilimsel mülkiyetlerini koruduklarında ve kullanıcı gizliliğini koruyarak kullanınlara ulaştırmaktadır.

Artılar ve eksiler

Artılar

Homomorphic şifrelemeden geçerek uzaysonluk (end-to-end) private inferecence
Merceyi bağlı olmamsı, tek nokta hatadan kaçınma
Düğüm işleticisi katılımı açıktır
Ciddi veya düzenleyici veriler için akışlar için uygun
Çekilişi olan token-ekonomik sistem

Eksiler

FHE standart inferecinge göre önemli gecikmeden sorumludur
Merceki bağlı AI sağlayıcılarından daha küçük bir ekosistem
Token-ekonomik sistem, onarümeye karışma
Model seçimi, popüler API'lerden daha sınırlı

İncelemeler

4.3

4 puandan ortalama.

İnceleme bırakmak için giriş yap.

Ahmed Saleh

Sep 25, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and suited for sensitive or regulated data workflows. Homomorphic encryption for prompts and outputs fits neatly into how we already work, and decentralized LLM inference network removed a step we used to do by hand. FHE adds significant latency versus standard inference, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Tomáš Novák

Sep 1, 2025

Does the job

Pretty happy overall. On-chain incentives for node operators just works and open participation for node operators. Smaller ecosystem than centralized AI providers can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Fatima Zahra

Jul 24, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is support for confidential AI applications — handled better than most — and end-to-end private inference via homomorphic encryption. Worth the time if this is your use case.

Joanna Kowalski

Jun 8, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on on-chain incentives for node operators, and end-to-end private inference via homomorphic encryption caught me off guard. FHE adds significant latency versus standard inference is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Sorular

Are there any barriers to getting started as a node operator or user?

Participation relies on on‑chain token incentives, which can add complexity to onboarding for users unfamiliar with blockchain economics, and the smaller ecosystem may require additional effort to select and configure suitable models.

Asked by George Papadakis · Aug 30, 2025

What integration options does BasedAI provide for developers?

BasedAI offers a privacy‑preserving API that lets developers deploy or access encrypted model endpoints, enabling straightforward integration into existing applications while keeping prompts and outputs hidden from compute nodes.

Asked by Jana Krejčí · Aug 27, 2025

How does the homomorphic encryption affect inference speed compared to traditional APIs?

Because fully homomorphic encryption (FHE) must encrypt and decrypt data before and after computation, latency is significantly higher than standard, non‑encrypted inference, making real‑time responsiveness a limitation for some use cases.

Asked by Wolfgang Krause · Aug 21, 2025

What types of applications are best suited for BasedAI's privacy-preserving inference?

BasedAI excels in scenarios that require confidentiality, censorship resistance, or data sovereignty, such as enterprise document analysis, sensitive chat applications, and workflows in regulated industries where prompt and output privacy is critical.

Asked by Julia Steiner · Aug 15, 2025