Dax

前独立开发者 / 黑客松赏金猎人
某 LLM 公司产品经理

[Dax @paradax]

@JacksAISites 性能非常非常拉，流口水版 lovable

[Dax @paradax]

@yanbo2004 你可以拿着诊断证明跟雅思申请特殊考场的，好像是可以延长时间

[Dax @paradax]

我让 Codex 帮我跑游戏生成测试，测试模型制作游戏的能力。

Codex 开了两个 work space 对比测试。

结果某家的模型逃逸到另一个 work space，把别人的代码 copy 过来，最后告诉我已完成游戏...

[Dax @paradax]

@cyrilxuq 深度好文，偷了

[Dax @paradax]

@Jack_FluxAI 只是手滑不小心把 Key 发出去罢了，什么抖加

[Dax @paradax]

总是能在 X 刷到自己😋

[Jack Flux @Jack_FluxAI]

抖音的兄弟 聪明呀

故意放个API Key 出来搞流量

[Dax @paradax]

@Jack_FluxAI 怎么推特上总能看到自己

[Dax @paradax]

@laba621 @Asutaka258 挂了一晚上第二天才删的，不过第二天我又在另一条里放了个 Key，不定期充点钱进去😋

[阿苏塔卡 @Asutaka258]

6还有给自己api开源的

[Dax @paradax]

@Asutaka258 哟 刷到自己了😋

[Dax @paradax]

如果恶搞的是雷军，竹知了现在已经在小米有品上架了🤣

[Dax @paradax]

现在知道 are you ok 的含金量了吧

[Watcher.Guru @WatcherGuru]

JUST IN: Telegram removed from the Apple App Store worldwide.

[Dax @paradax]

@MaxForAI 很真实，我知道的几家模型厂员工也基本不用自家模型，有几个厂明明自家有模型，Agent 产品也只能接 GPT，因为国模长程任务普遍不行，“不行”指的不是效果不好，而是根本没办法成功完成任务。

[Sharif Shameem @sharifshameem]

I just built a *functioning* React app by describing what I wanted to GPT-3.

I'm still in awe.

[大葱 Fred @fredli25]

Robinhood靠预测市场Q2赚了1.56亿，机会在哪里？

前两天Robinhood公布了Q2财报，预测市场收入1.56亿美元——超过了加密货币交易收入（1亿美元），也超过了股票交易收入（1.29亿美元），成为当季第二大交易收入来源，仅次于期权。

而一年前，这个数字是300万。作为预测市场曾经的builder，在TG上跑到过700万用户。所以看到这个数字，我不是惊讶，而是——终于。

一、爆发已经发生，而且还在加速
从Dune上的数据可以看到，2025年8月，全球预测市场月交易量约20亿美元。2026年6月，接近500亿美元。 10个月，增长超过25倍。

机构也不再观望。ICE（纽交所母公司）以90亿估值投了Polymarket 20亿美元；Kalshi以220亿估值完成超10亿融资，投资方包括Coatue、Sequoia、a16z、Morgan Stanley。

这些不是早期冒险押注。这是主流金融机构的战略决策。 预测市场正在从加密圈的小众实验，变成一个独立的主流金融品类——同时蚕食体育博彩、金融投机和政治预判三个市场的份额。

目前预测市场平台的格局是两家独大，但本质不同。 根据7月最新数据，Polymarket和Kalshi两家占据约95%的市场份额。

这两家的成功，表面上都是预测市场，但底层的胜负手逻辑完全不同。
- Polymarket的核心是内容创新：创造了政治博彩，给信息定价。它不是做了更好的博彩产品，而是创造了一个新的内容品类——用金钱押注你对世界的判断。政治、选举、加密价格、地缘政治，这些话题让预测市场从赌博变成了一种信息博弈。

- Kalshi的核心是对传统体彩的监管套利。美国体育博彩的牌照很难拿，每个州都有独立的监管要求，门槛极高。但Kalshi绕开了这条路，不把自己定义为体育博彩平台，而是向CFTC申请成为合规的预测市场交易所，用联邦监管覆盖全部50个州。虽然这个监管套利也在好几个州受到挑战，但是在这个法律争议的窗口期，Kalshi仍有不少的套利空间。

所以面对这个红海，后来者有机会吗？

所有人都在卷平台，但平台已经是最难的战场。平台层是整个生态天花板最高的地方，但也是壁垒最深、冷启动最难的地方。流动性的马太效应极强——越大越深，越小越难。Predict靠的是币安的流量，Robinhood靠的是2700万个有资金的经纪账户，分发渠道是他们差异化的地方。

但残酷的是：平台之争更多是存量之争。如果想要竞争，能不能在运营和合规侧找到独特的优势是很大的基础，绝大部分玩家都没有机会。

但平台之外，生态还在早期。

二、上下游百花齐放，仍处于早期
最近看了下整个生态的现状，也和预测市场的不同类型的玩家进行了交流。

目前的预测市场生态可以大致分为以下几个类型的玩家：
1. 平台层：包括Polymarket、Kalshi、Opinion、predict、Limitless、42space等，收入天花板最高，但实现难度也最高，核心壁垒是流动性。

2. Broker和流量分发层：这是目前增长最快、商业模式最清晰的层次。

核心逻辑很简单：预测市场的流动性集中在少数平台，但分发渠道是分散的。谁能把用户带到面前，谁就能赚到返佣。

Polymarket的Builder Program月交易量已经达到约11亿美元——这意味着每个月有11亿美元的交易量，不是通过Polymarket官网，而是通过第三方分发渠道进来的。Gate、MetaMask、Jupiter，靠的都是已有的用户基础。之前的Robinhood和现在的富途接入Kalshi，本质上也是同一个逻辑：流量变现。

但这一层对创业公司不友好，没有存量流量，很难做。

3. 交易工具、数据和AI代理层：这一类产品主要围绕帮用户分析更清楚和执行更方便。

包括专业交易终端、套利工具、跟单机器人和AI自主交易代理的产品，以及提供市场数据、巨鲸追踪、概率分析等工具。有很多玩家，例如Polysights、Oddpool、Betmoar、Traderline等，商业模式主要包括两块：一类是平台返佣，和broker流量分发层一致；还有一类是订阅收费，用户付费获得更高级的功能。

总的来看，大多数这类产品本质是穿上了分析师的衣服的Broker，与2不同的是提供了附加价值。不过真正在做独立付费数据生意的，目前还屈指可数，本质上取决于到底哪些数据是有付费场景的。

4. 内容和信息层：是整个生态目前还比较薄弱和被低估的一层。

预测市场本质上是信息博弈——你下注的依据是你对某个事件的判断，而判断需要信息。但整个生态里，专门服务预测市场的深度内容相对比较少，目前有一些Newsletter（如Polymarket News），头部crypto媒体（如The block）、传统商业媒体（如CNBC）。但整体来说还处于相对早期的阶段，没有太多专门围绕预测市场的内容信息层。

5. 垂直和区域层： 专注特定地理市场或垂直场景的平台。由于Polymarket和Kalshi的话题90%是欧美内容，许多其他地区的用户是局外人。

所以有一些项目开始从垂类开始切，且不同的国家地区。如专注非洲市场的Predera，希望通过本地化内容，跑出一个区域性的强势平台。此外，也有纯体育、纯价格涨跌的单一品类预测市场（包括与传统体彩合作的SaaS产品等）。整体逻辑是通过细分市场和垂直化运营来打出优势。

此外，也有预言机、白标预测市场等Infra侧产品（但整体来说，预言机有被平台侧包圆的趋势；此外很多预测市场开始走中心化，使得预言机的生存空间被压缩），以及内容匹配预测市场MurmRay等有趣的方向，也会持续关注看看有没有新的更新。

三、写在最后
几年前build Prediction Market的时候就很看好这个赛道的潜力。

见过预测市场从概念到爆发，也见过它在系统条件不成熟时候的沉寂。Augur 2018年就做出来了，但真正的爆发是Polymarket踩中大选时间窗口之后。

这个赛道不缺想象力，缺的是时机和系统条件。
现在，监管在清晰，机构在入场，分发渠道在打通，用户心智在建立。

预测市场正在进入系统吸收期，不再只是概念。
平台的蛋糕最大，但也最难切。而上下游，还有很多空白、模糊、尝试的空间值得探索。

我会继续关注这个赛道，如果你是预测市场的builder、trader，或者对这个方向有想法，欢迎一起交流。

[Dax @paradax]

李老师不是你老师露脸了
原来百度百科那个是 ai 生成出来的🤣

[Dax @paradax]

@johnAGI168 不可思议，还有前面观众挡镜头离开后的重新对焦的效果...

[Dax @paradax]

@YimingShen5 模型的创意性和智商天然是冲突的

[Dax @paradax]

最近发现模型的文本表达能力不如以前了，本来以为是我的错觉，今晚简单对比测试了今年的 SOTA 和 24、25 年的 SOTA 发现的确如此。

可能是过度的 RL 导致的？目标越来越偏向 reasoning、coding 和可验证 benchmark，牺牲了一部分开放式表达能力。

如果 LLM 厂商继续忽视 Coding 和理科推理以外的领域，那未来 1 年，模型路由器可能是一个很好的方向。太多需要开放式写作任务的公司把冤枉钱花在 gpt-5.6 和 opus 这种推理能力强的模型上，提高开销的同时降低了质量。

我想到两种解决方案：
1. 配置多个目标模型，在应用层嵌入一个router middleware，router 来调目标模型。
2. openrouter 或其他中转站提供一个可以自动路由的模型。

[Dax @paradax]

@hehesumimasen @cherylnatsu 难道不是某厂先套壳千问才被黑的吗🤣到底是谁把行业搅和的乌烟瘴气🤣