后量子、后 AI,以及更多:IoTeX 的这六个月

距离上一封信已经有一段时间了。这几个月我们一直埋头开发,所以把过去六个月的进展都汇总在这里。
为什么是五扇门?
AI 正在开始自主行动:写代码、购买服务、做决策的 agent,以及在物理世界中观察、移动、做出反应的机器。它们需要属于自己的基础设施,而这套基础设施不应被任何一家公司独占。这正是 IoTeX 在做的事,一扇门接着一扇门:
- 🛡️ IoTeX L1 是信任层:去中心化,即便量子计算机和 AI 改写了密码学的数学基础,依然安全。
- 🐆 Rapid-MLX 是本地大脑:AI 直接跑在你已有的 Mac 上。
- ⚡ QuickSilver 是神经系统:一个接口连接所有模型,为 agent 而生。
- 👁️ Trio 是眼睛:能看懂物理世界、实时做出决策的 AI。
- 📱 ioPay 是你随身携带的钱包。
每一扇门都通向同一个地方:一个开放、可验证的智能网络。
时间不多? 持有 IOTX 的朋友:先看第 1 扇门和第 5 扇门。用 AI 或 agent 做开发的朋友:第 2、3、4 扇门是为你准备的。
第 1 扇门 · IoTeX L1:后量子、后 AI,完全去中心化
主网自 2019 年 4 月上线以来,已产出超过 5,400 万个区块。今年它迈出了两大步:把中间人从质押中拿掉,并为现有密码学被攻破的那一天做好准备。
为 Q-day 做准备
几乎所有区块链(包括 IoTeX)都使用同一类密码学来签名交易。足够强大的量子计算机,或者借助 AI 找到的数学捷径,终有一天可能将其攻破。我们宁愿提前几年准备,也不愿晚了几天,所以现在有两份提案正在公开审议。
IIP-65 “Bunker Mode” 为质押的 IOTX 加上第二把锁。你只需为质押 bucket 绑定一次基于哈希的密钥;此后,移动这笔质押也必须使用这把密钥。如果有一天旧密钥可以被破解,持有它的攻击者也会撞上一堵墙。第 4 版草案现已在 iotex-core 中附带完整的参考实现。
IIP-64 更进一步,提议将 IoTeX 的签名迁移到 NIST 标准化的后量子密码学(ML-DSA),由两种相互独立的数学机制共同保护,单一方案被攻破也不足以得手。
两者都还是提案,并非定局:它们将经过审议、修订和治理投票。IIP-64 → · IIP-65 →。欢迎密码学家参与。
与此同时,我们也加固了当前运行的链:今年夏天发布了一系列安全更新,并扩充了安全策略,邀请研究人员通过 GitHub 私下报告问题。
去掉中间人:质押奖励 100% 上链
过去,投票者奖励要经过一个链下服务:它持有密钥,在共识之外计算奖励,还要收取手续费。8 月,IOTX 质押者就 IIP-59 投票,决定把这一切搬进协议;10 月 19 日,Zanzibar 硬分叉在区块高度 53,533,081 让它成为现实。没有服务费,没有需要信任的运营方:现在由协议本身计算并发放你的奖励。
$IOTX 回家了
IOTX 诞生于 2018 年,最初是以太坊上的 ERC-20 代币,那时 IoTeX 主网还不存在。自 10 月 12 日起,任何持有旧版 ERC-20 的用户都可以在 hub.iotex.io/redeem 将其兑换为原生 IOTX:1:1、零手续费、地址不变。原生 IOTX 用于支付 gas,通过质押保障网络安全,并已获 Binance、Kraken、Crypto.com、Upbit、Bithumb、Revolut 和 Bitkub 支持。一个小提示:请从你自己的钱包发送,不要直接从交易所发送。
L1 的其他进展
6 月,Yap 硬分叉将以太坊的 Pectra 升级带到了 IoTeX:借助 EIP-7702,普通钱包也能作为智能账户使用;新的 BLS 预编译合约则为现代跨链密码学打开了大门。版本说明 →
第 2 扇门 · Rapid-MLX:在本地运行智能
Rapid-MLX 让 AI 模型直接运行在你已有的 Mac 上:私密、离线、免费。只需一条命令,Claude Code、Codex 或 OpenCode 就能调用你本机上的模型,而不是付费的云端 API。
Rapid-MLX 1.0 于 10 月 29 日发布,社区反响热烈:
- ⭐ GitHub star 突破 4,100+,其中 3,600+ 来自 5 月以后,共有 49 位贡献者
- 📦 其模型在 Hugging Face 上 下载量达 400K+,PyPI 安装量达 100K+
- 🏁 125 人贡献了 731 次社区基准测试,覆盖从 M1 到 M5 Ultra 的各代 Mac
在同一台 Mac、同一个模型上,Rapid-MLX 的解码速度达到 82.9 tokens/s,而 llama.cpp 为 48.8,Ollama 为 27.2。我们公开了原始数据,任何人都可以验证。
接着,它学会了拍电影。 Rapid-MLX 现在可以完全在 Mac 上生成带同步音效的视频。无需云端,无需上传,无需排队。下面这部 57 秒的动画短片就是这样做出来的:
它现在还能听、能说:转录一场会议,数据全程不离开你的笔记本。Qwen、DeepSeek、NVIDIA、Google 等推出的新开源模型,通常在发布后几小时内就能在 Rapid-MLX 上运行;你还可以粘贴任意 Hugging Face 链接,在下载任何一个字节之前,先确认它能否在你的 Mac 上跑起来。

本周,Rapid-MLX 作为赞助商亮相旧金山 SGLang Summit(11 月 12–13 日),与 Google、NVIDIA、Meta、AMD 和 Intel 同列赞助商墙。

第 3 扇门 · QuickSilver:连接智能
厌倦了给每个 AI agent 都绑一张信用卡?有了 QuickSilver,agent 可以自己付费:通过 x402,它发送 USDC,一次请求就能拿回 API key,无需账户,无需信用卡。
这个 key 通过一个 API 打通所有前沿模型和开源模型:Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi 以及 90+ 其他模型,兼容 OpenAI 和 Anthropic 接口,价格远低于官方标价。新的旗舰模型,比如本周的 Claude Fable 5.2 和 Qwen4-Max,通常在发布当天就能上线。
增长非常迅猛:
- ⚡ 自 8 月以来累计处理 93 亿 token,API 调用达 412,000+ 次
- 📈 月环比增长 +31%,仅过去 30 天就处理了 33 亿 token
- 👥 1,000+ 用户正在基于它构建

现在,还能给你的编程 agent 配一台电脑。 11 月 3 日上线的 QuickSilver Machines 是预装了 Claude Code、Codex、OpenCode 和 Hermes 的云端开发机。点一下,大约 30 秒后,你的 agent 就有了一台属于自己的 Linux 桌面,每小时只要 $0.02。
QuickSilver 获得了 Samsung Next、Jump Trading、Goodwater Capital 和 Xoogler Ventures 的信任,American Cloud 是我们的基础设施合作伙伴。
第 4 扇门 · Trio:实时看懂并决策
Trio 由 MachineFi Lab 与 IoTeX 核心团队打造,是我们对一个简单问题的回答:AI 如何从描述物理世界,走向真正操作物理世界?
6 月,Trio 学会了看。 我们发布了 Trio,一个面向物理世界运营的世界模型。它的开源感知层 Trio-Retina 能把普通摄像头变成实时场景理解;Trio-Lumen 则让你用自然语言告诉摄像头该留意什么。
今年秋天,Trio 学会了决策。 Trio-Spark 是一个快速决策模型:给它一个场景和几个可选动作,它一步就能选出一个,并为每个选项给出校准过的概率。因为它不需要逐字生成答案,所以速度快、成本极低。10 月 28 日发布的 1.4 版本通过一个 API 处理文本、图片和视频;其研究版本 Trio-Spark DI (9B) 在 Hugging Face 的 Decision Index 上跻身 9B 及以下参数模型前 10 名。
在实际场景中是什么样子?来自我们自己的测试:
- 🚚 无需任何训练,从随机照片中识别美国卡车运载的货物:准确率 83%,危险品标识一个不漏,成本仅 每百万张照片 $14
- 🎫 以 半美分的成本分派了 1,000 张客服工单,与人工分派结果的一致率达 94.7%
- 🚁 操控无人机穿越 75 米障碍赛道:25 次决策,零碰撞
第 5 扇门 · ioPay:把智能装进口袋
我们的自托管钱包 ioPay 持续扩展你在手机上能触达的范围:支持代币化股票和现实世界资产的 Robinhood Chain(7 月)、面向稳定币原生支付的 Arc(9 月)、价格图表更清晰的预测市场、全新设计的 DApp Hub、内置网络代理设置,以及 ioPay 6.0 中的安全升级。
在路上
今年我们一直待在开发者聚集的地方:在迈阿密 Consensus 2026 登台演讲,参加 10 月的 SF Tech Week,本周又来到旧金山的 SGLang Summit。如果你正在用本地 AI、agent 或智能机器做开发,我们很想和你见面聊聊。

今天就开始构建
更多内容:
- 持有旧版 ERC-20 IOTX?1:1 兑换。
- 在做能“看”的产品?试用 Trio-Spark。
- 对密码学感兴趣?来审阅 IIP-64 和 IIP-65。
感谢一路相伴。关注 @iotex_io 获取日常动态,我们很快会再次出现在你的收件箱里。
IoTeX 团队
