BasedAIДеценталізована мережа з AI, що поєднує гомоморфну криптовальну обґрунтованість за допомогою великих моделей мови для приватної інференції.

4.3 (4)

Перевірено Daniel Nikulshyn·Оновлено липень 2026 р.

Огляд

BasedAI — це декентралізована мережа, що забезпечує виконання великих моделей мови з гарантією конфіденційності на рівні безпеки. Підключенням цілком гомоморфної криптообличчя (FHE) технік з інференсом моделі мови (LLM), воно намагається зробити можливим виконання запитів до моделей AI без відображення запитів чи виходів на вузлах, які виконують обчислення. Мережа розподіляє навантаження між незалежними операторами, при цьому інциативи координуються за блокчейн. Випускники можуть розгорнути або дістати кінцеві точки моделі, що захищаються від витоку інформації, тоді як оператори вузлів підключають обчислення на заміну за винагороди. Цю встанову застосовують до випадків використання, де має значення конфіденційність, спротив цензурі чи власність даних, наприклад аналіз документів для підприємств, чат-прикладники, чутливі до питань безпечності, або індустрії, підконтрольні законодавцю.

Ключові функції

Гомоморфна криптовальна обґрунтованість для_promptів і виводів
Деценталізована сеть інферієнції LLM
Налагоджені на блокчейні інциативи для операторів вузлів
Дострйємна безпека даних API
Розподіл обчислювальної потужності між незалежними вузлами
Підтримка передбачуваних конфіденційних AI-перевізних засобів

Ціни

Модель: Free
Категорія: WEB 3
Рейтинг: 4.3 / 5 (4)

Кейси використання

Приватна аналіз даних

Науково-дослідні установи та організації можуть використовувати BasedAI для конфіденційного аналізу даних та моделювання без підтримки чутливих даних.

Деценталізована генерація вмісту

Вмісцівці можуть отримувати користь із базової інфраструктури для створення вмісту зі збереженням інтелектуальної власності та підтримкою анонімності користувачів.

Плюси і мінуси

Плюси

Завершення-наприкінці приватна інференція за допомогою гомоморфної криптовальної техніки
Деценталізована інфраструктура знижує ризик виникнення окремої точки відмови
Відкрите бризнення для учасників вузлів
Прихований для чутливих або підкріплених законодавчими актами інформаційних потоків

Мінуси

FHE додає значну затримку проти стандартного виконання
Менше екосистеми порівняно із центрованими AI-провайдерами
Токенна економіка може зробити настроювання більш складним
Вибір моделей обмежений ніж у головних API

Бойовий рекорд

У 1 битві у Пантеоні.

1-е

2-е

3-є

Last battle

#1
WEB 3 Showdown — January 29, 2024
Jan 29, 2024 · #1 of 2

Відгуки

4.3

Середнє з 4 оцінок.

Увійди, щоб залишити відгук.

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.

Питання

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