OpenGradient

OpenGradient 是一个面向可验证 AI 的去中心化网络。其官网称它在链上托管模型、运行安全推理并部署智能体，并标明网络 100% 兼容 EVM。截至 2026-10-29，官网显示 4500 个模型、超过 200 万次可验证 AI 推理，以及超过 50 万个 zkML 证明和 TEE 证明。较早的文档概览仍写着 2,000+ 模型，应以官网数字为准。

核心功能

• 模型库（Model Hub）：无需许可的模型仓库，支持任意架构，模型托管在链上并可在网络上推理。
• 链上 AI SDK：Python SDK，用于运行 ML 与 LLM 推理、管理模型，并部署带完整性保证的自动化工作流。
• 可验证执行：推理结果可由 zkML 证明或 TEE 证明背书，这是该网络的核心卖点。
• 机密 LLM 推理：据文档，TEE 路径允许你使用 OpenAI Python SDK，提示词加密发送到经过认证的 TEE，并通过 OpenGradient Chat API 中继。文档还在安全 LLM 推理下列出了 x402。
• 生态产品：官网列出 DreamFort（私密聊天基础设施）、twin.fun 上的 Digital Twins（网红的 AI 分身）和 BitQuant（个人 AI 量化分析师）。文档还提到 MemSync，一个面向 AI 应用的长期记忆层。

适用场景

• 需要证明某个模型确实产生了某个输出的智能体和应用。
• 希望在链上托管或发现模型、而不是依赖封闭 API 的团队。
• 想用 OpenAI SDK 式工作流并加密提示词的开发者。

局限：官网和文档概览都没有公布价格或代币细节，使用前需向网络官方确认成本与限额。

定价

截至 2026-10-29，已查看的页面没有公布价格表，请直接向 OpenGradient 确认。

快速开始

1. 阅读文档概览，选择 SDK 或 Chat API 路线。
2. 从 OpenGradient GitHub 组织安装 Python SDK。
3. 先对模型库中的模型做一次小规模推理，检查证明或认证后再接入产品。

常见问题

OpenGradient 是做什么的？

在链上托管和运行 AI 模型与智能体，并通过 zkML 证明或 TEE 证明实现可验证推理。

OpenGradient 有多少模型？

截至 2026-10-29，官网显示 4500 个模型，文档概览仍写 2,000+。

OpenGradient 公布价格了吗？

在已查看的官网和文档概览中没有，因此本页不列价格。

替代方案

• OpenRouter：没有链上证明的多模型 API。
• Langfuse：基于日志的 LLM 可观测性。
• ToAPIs：兼容 OpenAI 的网关。

总结

OpenGradient 适合需要在 EVM 网络上做可验证 AI 推理的开发者。可从官网入手；如果不需要证明，可在 AI 生态分类中比较更简单的网关。