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最近更新时间2025-10-22 03:18:54(UTC+0)

Fine市场信息

价格表现(24小时)
24小时
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涨跌幅(24小时):
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涨跌幅(1年):
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市值排名:
#7600
市值:
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完全稀释市值:
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24小时交易额:
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流通量:
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AI 分析
加密货币市场今日热点

2025年10月22日的加密市场特征是谨慎乐观与重大演变的结合,特别受到宏观经济因素和日益清晰的监管环境的影响。比特币继续保持主导地位,而山寨币、去中心化金融(DeFi)和非同质化代币(NFT)则在创新和成熟的动态环境中不断探索。

市场动态与宏观经济影响 加密货币市场与全球宏观经济力量紧密相连。通货膨胀、利率和地缘政治事件是市场波动的主要驱动因素。预计较低的通胀率将导致利率下降,从而可能增加流入加密货币的流动性,推动山寨币的反弹。相反,持续的高通胀可能会抑制市场热情。全球贸易战的威胁促使投资者从比特币等风险资产转向黄金和美元等更安全的避风港,尽管比特币表现出韧性,巩固在110,000美元以上[8, 14, 16]。这预示着市场的成熟,数字资产与传统金融不再完全脱节[8]。美联储的政策决策和关税更新预计将继续推动波动性[8]。机构资金越来越多地将主要加密货币视为传统金融(TradFi)领域的一部分,这意味着监管变化和全球经济趋势将塑造它们的轨迹[8]。2025年第四季度正在形成复苏阶段,在经历动荡的一年后,比特币的巩固稳定了市场情绪,以太坊的资金流入重燃了大盘信心[14]。总体来看,2025年第四季度的态度是谨慎乐观,流动性条件韧性强,宏观背景良好,监管动态支持[12]。比特币的交易价格在113,000美元左右,受到ETF资金流入和企业采纳的支持,一些分析师预测到年底可能达到158,000美元到180,000美元[16]。

不断变化的监管环境 监管透明度正在成为建立投资者信心和促进机构采纳的关键因素。全球监管环境正在快速演变,各个司法管辖区都取得了显著进展。在美国,"指导和建立美国稳定币国家创新法案"(GENIUS法案)于2025年7月18日签署成为法律,为支付稳定币建立了全面的监管框架[3, 12]。这标志着美国首次对数字货币进行重大立法,定义了符合支付稳定币资格的数字资产,并设定了保护措施[3]。关于"数字资产市场透明度法案"(CLARITY法案)的讨论正在进一步明确监管框架,旨在区分"数字商品"与"证券"[3, 12]。美国证券交易委员会(SEC)于2025年建立了加密任务组,旨在创建更清晰的监管框架并加强执法行动[13]。

在全球范围内,欧盟的加密资产市场(MiCA)框架为其成员国的加密公司引入了明确的合规要求[13]。英国也在推进其监管框架,金融行为监管局(FCA)正在研究新的市场滥用和透明度规则[13]。迪拜的虚拟资产监管局(VARA)正在实施分级许可和基于风险的监督[13]。此外,金融行动特别工作组(FATF)报告称,有99个司法管辖区已通过或正在通过立法实施旅行规则,要求虚拟资产服务提供商(VASPs)收集和分享加密转账的身份数据[3]。监管机构还在加强数据治理框架,以确保数字资产交易的完整性、安全性和透明度,并收紧反洗钱(AML)规则[11]。全球政策制定者正努力在创新与投资者保护、金融稳定和市场完整性之间取得平衡[11]。

去中心化金融(DeFi)与Web3创新 去中心化金融(DeFi)正在迅速演变,各个领域取得了重要进展。跨链互操作性是一个主要趋势,使不同区块链网络之间的无缝通信和交易成为可能。这提升了用户体验,使其能够访问更广泛的服务并在多个区块链上获得更好的贷款利率[20]。像Arbitrum、Optimism和zkSync这样的第二层解决方案预计将在2025年主导市场,通过解决可扩展性和可负担性问题,使DeFi变得更加可及[6]。

实际资产(RWA)代币化正获得显著关注,架起传统金融与区块链之间的桥梁。平台正在对如房地产、艺术和股票等资产进行代币化,使普通投资者更容易获取、分割和交易这些资产[6, 9]。去中心化自主组织(DAO)正在超越简单治理,管理资金、启动项目甚至创作艺术,有可能成为组织社区和企业的主流方式[6]。人工智能(AI)在DeFi中的整合正在引领预测分析、自动交易策略和欺诈检测的更智能系统[6, 25]。增强的隐私协议也变得更加复杂,在透明性与机密性之间取得平衡[6]。尽管面临市场波动和安全问题,2025年第一季度,DeFi领域在去中心化借贷和稳定币方面实现了创新,专注于可持续模型和机构采纳[19]。

NFT市场趋势 到2025年,NFT市场已经从投机混乱过渡到一个成熟的生态系统,全球市场规模估计为341亿美元[2, 15]。焦点从品牌收藏品转向现实世界的实用性[4]。游戏NFT是一个重要的驱动力,占总交易量的38% [2, 4]。市场正在看到版权执行智能合约的采用增加,以及平均NFT销售价格的稳定,这表明更成熟的购买行为[2]。新趋势包括实际资产(RWA)NFT、混合NFT和人工智能生成的NFT,越来越重视实际应用和数字身份[9, 15]。尽管2023-2024年出现下滑,但2024年底显示出复苏迹象,Web3游戏预计将通过为NFT提供实际的游戏内实用性来振兴NFT市场,超越投机性的个人头像NFT[9]。预计市场将在2025-2029年间大幅增长,强调数字拥有权和商业模式的持久转变[15]。

截至2025年10月22日,加密市场展示了机构参与的强劲增长,更加明确的监管框架提供了更大的稳定性,并在DeFi和NFT领域持续创新,同时应对全球宏观经济环境的复杂性。

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Fine价格预测

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在决定买入还是卖出 FINE 时,您必须首先考虑自己的交易策略。长期交易者和短期交易者的交易活动也会有所不同。Bitget FINE 技术分析 可以为您提供交易参考。
根据 FINE 4小时技术分析,交易信号为 强力卖出
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Bitget 观点

雨中狂睡Sleeping in the Rain
雨中狂睡Sleeping in the Rain
2025/07/17 19:34
fine,不给明确的预期,价格就回去。
區塊先生 ⚠️ (rock #58)
區塊先生 ⚠️ (rock #58)
2025/06/04 10:20
🔥幾個經典「反指標」案例: 1.Bear Stearns(2008)  他曾在節目中高喊:「Bear Stearns is fine! Don’t be silly! Don’t move your money from Bear!」  📉 結果一週後,Bear Stearns 倒了。 2.Silicon Valley Bank(2023)  Cramer 稱 SVB 是「長期值得持有的股票」。  📉 幾天後 SVB 爆雷,是美國史上第二大銀行倒閉案。 3.Meta(FB)和 Netflix(2021-2022)  他在股價高點時強力推薦,結果幾個月內股價腰斬。  📉 投資人血流成河。 4.Coinbase(2022)  他在 Coinbase 上市初期喊買,當時股價超過 $300。  📉 之後跌到 $30 多。 5.FTX(2022)  他曾誇讚 SBF 是「下一位 JP Morgan」,結果幾週後 FTX 爆雷。
MOVE+0.14%
BANK+1.71%
鉴叔
鉴叔
2025/02/19 06:00
DeepSeek 最近接连推出并开源了 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 ,在海内外引起了不小的反响。其依靠出色的模型质量和极低的训练成本,引起了广泛的关注,并间接带动了英伟达市值的暴跌。 其中 DeepSeek V3 可以说是目前最强大的开源基础模型,并达到了与领先的闭源模型(包括 GPT-4 和 Claude-3.5-Sonnet)相当的性能。其在知识、数学、代码等领域的表现尤为优秀: 在 MMLU、MMLU-Pro 和 GPQA 等教育基准测试中,DeepSeek-V3 的表现优于所有其他开源模型 在所有非长链推理的开源和闭源模型中,DeepSeek-V3 在数学相关基准测试中取得了最先进的性能 在代码相关任务中,DeepSeek-V3 在 LiveCodeBench 等代码竞赛基准测试中成为表现最佳的模型 值得注意的是,DeepSeek V3的训练成本约为558万美元,远低于OpenAI GPT-4的训练成本。这一突破性成果证明了通过优化算法架构、训练框架和流水线设计,可以在保证模型性能的前提下,大幅降低训练成本。 而 DeepSeek R1 则进一步指明了一个摆脱有监督微调依赖,纯粹依靠强化学习,实现 AI 推理能力优化并自我成长的探索发展方向。在多个基准测试中,DeepSeek R1展现出卓越的推理能力,尤其在数学、代码和自然语言推理等任务上,与OpenAI的o1模型相媲美。 在LLM大模型普遍陷入算力和数据内卷当前局势下,DeepSeek 从算法和训练框架层面实现了创新突破并开源,无疑是人工智能领域的又一个重要转折点。 🌟【模型浅析】 常规大语言模型(LLM)的训练过程通常有三个阶段:预训练(Pretraining)、有监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)、以及强化学习反馈优化(Reinforcement Learning Feedback, RLF,常见的是 Human-based),每个阶段都有不同的目标和方法。 而 DeepSeek 不仅是在每个阶段内部实现了大量优化,还颠覆了整个训练流程,为大模型发展指出了一些新的路线。 🌟【DeepSeek V3】 DeepSeek V3 基于 14.8T 数据进行预训练,涉及 6710 亿参数,其中激活参数 370 亿,模型性能与 GPT 4o- 0513 不相上下。 但由于其算法架构和训练框架等方面的设计,与 GPT 相比,及大幅度削减了训练成本。完整训练消耗 278.8w 个GPU小时,仅消耗约 557.6w 美元。 与 DeepSeek V2 一样,DeepSeek V3 在预训练阶段,依旧专注于 MoE(混合专家系统) + MLA(多维长程注意力) 架构: 🔸DeepSeekMoE 是一种混合专家(MoE)模型架构,旨在通过激活部分专家来提高训练效率。与传统 MoE 模型不同,DeepSeekMoE 使用更细粒度的专家,并将部分专家隔离为共享专家。 通过动态路由机制,模型能够根据输入的特征选择合适的专家进行处理,从而提高了模型的表达能力和训练效率。 🔸MLA 通过低秩近似方法,将注意力键(Key)和值(Value)进行压缩,减少了推理过程中的内存占用和计算量,从而提高了推理效率。 这种方法有效降低了模型的内存需求,使其在推理时更加高效。 除此之外,在 DeepSeek V3 中还新增了两项核心技术: 🔸无辅助损失的负载均衡策略 传统 MoE 系统需要额外训练"平衡器"来防止某些专家模块过载(类似交通调度员),但这会影响模型性能。而为了避免传统负载均衡策略对模型性能的负面影响,DeepSeek V3 设计了无辅助损失的负载均衡策略。 该策略通过动态调整专家的偏置项,确保每个专家的负载均衡,避免了辅助损失对模型性能的干扰。这种方法有效地提升了模型的训练效果和性能,就像给高速公路装上自动分流系统,既保证车流畅通又不增设收费站。 🔸多 Token 预测训练 传统模型像逐字填空,每次只预测下一个词。DeepSeek V3 设计了多 Token 预测训练的方式,即在训练过程中同时预测多个未来的 Token。这种方法能够提高模型在评估基准上的整体性能,增强了模型的预测能力和泛化能力。 为提升训练效率,DeepSeek 还设计了下述框架和流程: 🔸FP8 混合精度训练 为了实现更高效的模型训练,DeepSeek V3 引入了 FP8 混合精度训练框架,并首次在超大规模模型训练上验证了其可行性。 FP8 是一种使用 8 位浮点数表示的数值格式,相比传统的 32 位浮点数,精度有所降低,但占用空间更小,计算速度更快。能够显著提升了训练速度并减少了 GPU 内存的使用。 🔸DualPipe 流水线算法 DualPipe 算法是一种高效的流水线并行策略,旨在减少训练过程中的通信延迟和内存占用。通过算法、框架和硬件的协同设计,克服了跨节点 MoE 训练中的通信瓶颈,实现了近乎完全的计算-通信重叠。显著提高了训练效率并降低了训练成本,使得能够在不增加额外开销的情况下进一步扩大模型规模。 而基于预训练出来的基础模型,通过有监督微调(SFT)和强化学习(RL)使其与人类偏好对齐。并基于 DeepSeek-R1 系列模型对 DeepSeek V3 模型进行蒸馏提炼以进一步增强了推理能力。在蒸馏部分,DeepSeek 引入了一种创新的方法,能够将推理能力从长链思维 (CoT) 模型(特别是来自 DeepSeek R1 系列模型之一)提炼到标准大语言模型中(特别是 DeepSeek-V3)。 🌟【DeepSeek R1 Zero 和 强化学习策略】 DeepSeek-R1 是一种先进的推理模型,指明了不依赖SFT数据仅通过纯强化学习来让 LLM 自主发展推理能力的可行性。 DeepSeek R1 Zero 的目标是探索不依赖SFT数据仅通过纯强化学习来让 LLM 自主发展推理能力的可行性。 它利用了准确率奖励和格式奖励来鼓励模型进行有效的推理,并且避免了过程奖励(PRM)或结果奖励(ORM)。这不仅减少了训练数据的依赖,还开辟了不依赖SFT的推理训练的新路径。 这种纯 RL 训练方式让 R1 自己学会了 Longer-chain reasoning(长链推理)和 Reflection(反思),这是一种“自我进化”能力,被认为是大语言模型学会自我反思、可以自我纠错的 “aha moment(顿悟)”。 其下是 DeepSeek 在推理过程中产生 ”顿悟“ 的实例: 🌟【DeepSeek R1 和小模型蒸馏】 尽管 DeepSeek R1 Zero 在推理能力上表现出了不俗的性能,但是在语言表达和结果可读性上存在较大的不稳定性。 为了解决这部分问题,并进一步优化性能,DeepSeek-R1 使用了冷启动 + 多阶段训练的方式: 🔸阶段1⃣:使用少量高质量的 CoT 数据进行冷启动,预热模型。 🔸阶段2⃣:进行面向推理的强化学习,提升模型在推理任务上的性能。 🔸阶段3⃣:使用拒绝采样和监督微调,进一步提升模型的综合能力。 🔸阶段4⃣:再次进行强化学习,对推理数据和一般数据采用不同的奖励规则,使模型在所有场景下都表现良好 其中第一阶段使用冷启动数据的主要目的是为了解决 DeepSeek-R1-Zero 在训练早期出现的训练不稳定问题。 相比于直接在基础模型上进行 RL,使用少量的 SFT 数据进行冷启动,可以让模型更快地进入稳定训练阶段: 🔸可读性:冷启动数据使用更易于理解的格式,输出内容更适合人类阅读,避免了 DeepSeek-R1-Zero 输出的语言混合、格式混乱等问题。 🔸潜在性能:通过精心设计冷启动数据的模式,可以引导模型产生更好的推理能力。 🔸稳定训练:使用 SFT 数据作为起始点,可以避免 RL 训练早期阶段的不稳定问题。 另外,R1 在强化学习中加入了组相对策略优化算法(Group Relative Policy Optimization,GRPO),从效果上来说,它能够优化策略、提高样本效率和增强算法稳定性等。 而采用第三阶段产生的样本数据,可以对其他 LLM 小模型进行进行蒸馏,使其具备更强的逻辑推理能力,掌握更高阶的推理策略。下面是蒸馏出来的 6 个小模型以及相应的性能对比。 基于 DeepSeek R1 蒸馏出的小模型,都具备不错的性能。其中,Distill-Qwen-7B 模型在 AIME 2024 上达 55.5%,超越 32B 规模的 QwQ-Preview。而 Qwen-32B 和 Llama-70B 模型在除了 CodeForeces 以外的任务上都超过 o1-mini 。 未来DeepSeek还会发展到什么程度?叔拭目以待。
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2025/01/05 12:00
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FINE/CNY 价格计算器

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FINE资料

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常见问题

Fine 现价多少?

Fine 的实时价格为 ¥0(FINE/CNY),当前市值为 ¥0 CNY。由于加密货币市场全天候无间断交易,Fine 的价格经常波动。您可以在 Bitget 上查看 Fine 的市场价格及其历史数据。

Fine 的24小时成交量是多少?

过去24小时,Fine 的成交量是 ¥12,165.44。

Fine 的最高价是多少?

Fine 的最高价是 ¥0.{6}5356。这个最高价是指 Fine 上市以来的最高价格。

Bitget 上能买 Fine 吗?

可以。Fine 已经在 Bitget 中心化交易所上架。更多信息请查阅我们实用的 如何购买 fine 指南。

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