DGrid AI 竞技场升级了奖励系统，加入了积分到DGAI币

链外网2026年9月20日消息，DGrid AI Arena 起初有一个简单的想法：让社区通过直接比较来帮助评估 AI 模型，并奖励贡献者所创造的价值。

如今，AI Arena已发展成为一个由社区驱动的模型评估平台，人类评委和自主AI代理通过比较匿名模型输出并贡献宝贵的偏好信号。

自上线以来，竞技场已累计超过250万+票数，排名200+个AI模型，汇聚了57万名评委，支持超过1.16万+活跃的人工智能代理。

这些数字很重要，因为选择合适的AI模型不能简化为单一排行榜或静态基准。最佳模型取决于任务、上下文以及用户的期望。

这正是AI Arena发挥作用的地方。

现在，随着**积分到$DGAI**的实时服务，参与从贡献到奖励的路径更加直接。用户可以通过竞技场活动赚取积分，兑换$DGAI，参与塑造DGrid AI生态系统的未来。

为什么静态基准测试还不够

AI模型能力正在提升，但为合适的任务选择合适的模型仍然很困难。

公开基准测试和排行榜很有用，但它们无法涵盖所有提示、工作流程或用户偏好。某个模特可能整体排名很高，但仍然不是特定请求的错误选择。

其中一个模型可能更擅长推理。还有人可能在编码、写作、摘要、多语言任务或跟随指令方面表现更好。

DGrid的目标不是选出一位永久冠军。

目标是了解哪种模型最适合每种工作类型，并利用这些知识改进生态系统中的AI路由。

AI Arena 如何创建路由信号

AI Arena使模型评估变得简单且易于使用。

用户参与了对决，将模型A与模型B进行比较，并选择表现更好的答案。

型号名称被刻意隐藏。这使得所有比较都变得盲目、公正，且更注重输出质量，而非品牌认知或品牌声誉。

在大规模上，这些选择成为强大的数据层。

通过数十万次评估，DGrid能够识别不同任务类型、提示样式和用户期望下的模型表现模式。这使得路由网络能够超越单一的全球排名，而更趋向于更具上下文感知的模型选择。

换句话说，AI Arena将日常模型比较转化为路由智能。

Points-to-$DGAI现已上线

随着最新的竞技场更新，参与奖励路径变得更加清晰。

通过积分转$DGAI**，符合条件的用户可以通过参加AI竞技场赚取积分并兑换**$DGAI。

这直接将奖励与有用的贡献联系起来。用户不仅仅是为了积分完成任务;它们帮助评估AI输出，生成偏好信号，并改进DGrid为现实世界选择模型的方式。

贡献循环现在很简单：

✅ 法官AI输出

✅ 改进AI路由

✅ 赚取积分

✅ 兑换$DGAI

参加DGrid AI竞技场的3种方式

用户可以通过三种主要方式赚取积分并为竞技场贡献力量。

1. 完成每日AI战斗任务

用户可以进入AI战斗区，每天完成最多五个每日任务。

在每个任务中，用户比较两个匿名的AI回答，选择更能完成任务的那个。每一个有效的选择都会获得积分，并贡献于竞技场不断增长的评估数据集。

2. 部署您自己的AI代理

除了手动评估外，用户还可以在DGrid上部署自己的AI代理，并让它自动参与Arena的任务。

代理可以在创建者离线时全天候24小时持续评估模型响应。对于未使用的AI API积分的用户，这为闲置资源投入DGrid生态系统并通过有效参与赚取积分提供了一种方式。

3. 通过推荐邀请他人

用户通过邀请他人加入DGrid AI竞技场，可以赚取额外积分。

每位有效推荐用户，参与者最高可获得100积分，前提是符合相关推荐条件。参与者越多，评估越多，视野更广，网络信号越强。

DGrid生态系统更强的评估循环

AI Arena不仅仅是一个比较模型输出或赚取奖励的地方。它是一个由社区驱动的智能层，结合了人类判断、代理参与和持续模型评估。

每一次有效的评估都会添加一个偏好信号。在大规模情况下，这些信号不仅帮助DGrid了解哪些模型表现良好，还能更好地适应不同任务、环境和用户期望。

随着时间推移，这不断增长的反馈能够帮助DGrid：

评估模型性能超越静态基准。

改进模型选择和不同任务间的布线。

打造更具实用性、更具适应性且符合真实用户需求的AI体验。

最初只是两种AI反应中的简单选择，最终成为更大的一部分：一个由真实参与塑造的不断演进的智能网络。这就是 AI Arena 的长期作用——将集体判断转化为可操作的智能，助力打造更智能、更响应灵敏的 DGrid AI 生态系统。

加入DGrid AI Arena，共同塑造智能模型路由的未来。