节点类型与硬件
xmuse 的算力网络由三类节点构成，责任分离参照行业成熟做法。
三类角色
「三类角色」章节链接表 三类算力节点
| 节点类型 | 职责 | 激励来源 |
|---|---|---|
| 计算节点 | 执行 Agent 的沙箱任务与常驻负载，提供虚拟小主机 | 代币（按时空证明有效权重占比分配） |
| 验证节点 | 抽检在线率、算力真实性与任务成功率，出具时空证明 | 代币（同上，另计验证权重） |
| 索引节点 | 匹配任务与节点、维护路由与信誉 | 代币（由网络运维预算按代币计价发放） |
只承载一种负载
「只承载一种负载」章节链接运行算力层只承载 Agent 的虚拟小主机——持久工作区、沙箱进程、工具链执行与长周期任务调度。
大模型推理不落在矿工节点上，而是走独立的模型接入层。这条边界是刻意划的：把「轻量但常驻」与「重型但突发」两类负载分开，矿工只需为可预测的常驻负载配置硬件。
硬件基准算力分
「硬件基准算力分」章节链接为避免「按卡型简单计价」导致的套利，xmuse 采用多维基准分，把所有资源折算为统一的可比单位。
下表为建议基准值，正式参数由治理按市场供需调整：
表 硬件基准算力分（建议值）
| 资源 | 基准分（每小时） | 说明 |
|---|---|---|
| 高端 GPU（H100 级） | 1,000 | 以 H100 为计量锚点 |
| 中端 GPU（A100 级） | 620 | 按真实推理与训练吞吐率折算 |
| 消费级 GPU（4090 级） | 190 | 主要承载轻量推理与沙箱任务 |
| CPU 每物理核 | 5 | 按主频与代际微调 |
| 内存每 GB | 2 | 常驻 Agent 的关键资源 |
| NVMe 每 TB | 3 | 持久工作区依赖低延迟存储 |
| 带宽每 100 Mbps | 4 | 按上下行对称性折算 |
基准分只是权重的基数，最终还要乘上在线率、网络环境系数、质量系数与周期早期系数，得到当期有效权重。
举例说明折算口径：一台配有 1 张 4090、16 物理核、64 GB 内存、2 TB NVMe、500 Mbps 带宽的机器，其基准分为
190 + 5×16 + 2×64 + 3×2 + 4×5 = 426分/小时。这不是它实际能拿到的权重——还要按在线率与各项系数打折。
硬件准备建议
「硬件准备建议」章节链接| 优先级 | 资源 | 原因 |
|---|---|---|
| 高 | 内存与 NVMe | 常驻 Agent 的关键资源，持久工作区依赖低延迟存储 |
| 高 | 网络上下行对称性 | 直接进入网络环境系数（0.5 至 1.2） |
| 中 | GPU | 分档次折算，消费级卡也能承载轻量任务 |
| 中 | CPU 物理核 | 按核数与代际折算 |