a officiellement lancé sa propre version, Velvet Flash 0.1.
Mais cette fois-ci, ce qui m’intéresse le plus n’est pas « la sortie encore d’un modèle d’IA ».
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 ne compte que 4 milliards de paramètres, mais il a obtenu 50 points et la première place au classement officiel Crypto Skills Benchmark.
En comparaison :
Qwen3.5-27B：45
DeepSeek-V4：40
Llama-3.3-70B：32
Gemma-4-31B：31
Mistral-24B：20
Un modèle ne comptant que 4B paramètres, qui dépasse pourtant plusieurs modèles généralistes avec des tailles de paramètres bien plus élevées.
Ce qui est vraiment intéressant, ce n’est pas le titre accrocheur “4B bat 70B”, mais la vision produit qui se cache derrière.
L’IA nécessaire au trading en Crypto n’a peut-être même pas besoin de “tout” savoir.
En réalité, il lui faut :
Être capable de comprendre exactement ce que l’utilisateur veut faire ;
choisir les bonnes instructions de trading ;
Être capable d’identifier avec précision les tokens, les montants, la chaîne et l’adresse ;
Savoir avertir l’utilisateur lorsqu’un risque est détecté ;
quand il s’agit d’opérations impliquant des fonds, savoir quand il faut impérativement demander la confirmation de l’utilisateur.
Surtout le dernier point.
Dans un contexte de discussion classique, si l’IA se trompe sur une phrase, cela peut être seulement gênant.
car en Crypto, si une IA comprend 1 ETH comme 10 ETH, ou si des actifs ont été envoyés sur la mauvaise chaîne, le résultat peut être une perte financière bien réelle.
Donc, au lieu de ça, je pense plutôt que :
L’indicateur le plus crucial pour l’IA financière ne devrait pas être seulement “est-elle intelligente ou pas”, mais “ose-t-elle s’arrêter quand il y a de l’incertitude”.
C’est justement ce qui m’intéresse dans Velvet Flash.
Lors des tests officiels, le Base Model non entraîné n’obtient que 23 points ; après un entraînement spécifiquement pour les scénarios Crypto, Velvet Flash atteint 50 points, et les performances globales ont plus que doublé.
dont le Safety est passé de 28 à 61, le Robustness de 26 à 53, et la Clarity de 22 à 52.
Cela met en évidence un problème très important :
L’IA généraliste ≠ l’IA Crypto.
La Crypto a sa propre logique de trading, ses chaînes, ses actifs, ses protocoles et ses risques.
Un modèle réellement conçu pour le trading ne doit pas comprendre “toutes les connaissances du monde”, mais plutôt comment réaliser des actions correctes, contrôlables et sûres dans un contexte financier précis.
Et le modèle 4B a aussi un avantage concret :
un coût de déploiement plus faible, une latence plus faible, et une meilleure capacité de contrôle autonome.
Velvet Flash fonctionne actuellement sur l’infrastructure propre de Velvet : cela signifie qu’ils peuvent entraîner, itérer et optimiser en continu autour de leurs produits, au lieu de dépendre entièrement d’un modèle généraliste externe.
Donc, à mon avis, ce qui mérite vraiment l’attention de la part de Velvet cette fois-ci, ce n’est pas le fait de publier un modèle IA.
c’est qu’ils cherchent à construire leur propre pile de compétences en IA Crypto.
À l’avenir, si l’IA entre vraiment dans des environnements de trading, je pense que la concurrence ne se résumera pas seulement à :
Quel modèle a le plus de paramètres.
plutôt à :
Qui comprend le mieux la Crypto, qui va le plus vite, qui coûte le moins cher, et qui est suffisamment sûr lorsqu’il s’agit d’opérations impliquant des fonds.
Velvet Flash 0.1 n’est que la première version.
Mais, pour cette direction, je pense qu’il vaut la peine de continuer à l’observer.