Die Kosten betragen nur 1,4 % von GPT-6 Astra, und die Leistung liegt trotzdem nur 1,5 Punkte auseinander – als ich das zum ersten Mal gesehen habe, war ich echt kurz perplex.

OpenDesign hat 13 Modelle mit derselben Design-Aufgabe gegeneinander laufen lassen. DeepSeek V4.1 Flash schmiegt sich fast an GPT-6 Astra an, ist aber etwa 70-mal günstiger. Ganz ehrlich: Spitzenfähigkeiten bei KI müssen nicht zwingend durch massives Verfeuern von Geld erkauft werden – diese Logik beginnt sich zu lockern.

Was mir wirklich wichtig ist, ist „verschlüsselte KI“. Diese NEAR-Linie hängt seit jeher an dem KI-Narrativ. Wenn die Inferenzkosten der Modelle weiterhin so stark sinken, lässt sich die Kostenrechnung für On-Chain-KI-Anwendungen endlich überzeugend aufstellen. Aber aus einer anderen Perspektive gilt auch: Je niedriger die Kosten, desto leichter lässt sich die Geschichte als falsch entlarven – machst du wirklich ein Ökosystem oder klebst du nur Etiketten? Geldgeber sehen das dann noch klarer.

Findet ihr, das ist für NEAR ein Bonus oder eine Entlarvungs-„Spiegelprüfung“? Schreibt eure Meinung in die Kommentare.

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