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Fine(FINE)的人民币价格为 ¥0.{8}5673 CNY。
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Fine兑CNY价格实时走势图(FINE/CNY)
最近更新时间2025-12-21 21:10:56(UTC+0)

Fine市场信息

价格表现(24小时)
24小时
24小时最低价¥024小时最高价¥0
历史最高价(ATH):
¥0.{6}5316
涨跌幅(24小时):
+0.44%
涨跌幅(7日):
+0.03%
涨跌幅(1年):
-78.37%
市值排名:
#7174
市值:
--
完全稀释市值:
--
24小时交易额:
--
流通量:
-- FINE
最大发行量:
--
总发行量:
420.69T FINE
流通率:
0%
合约:
0x75c9...e88c1ba(Ethereum)
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今日Fine实时价格CNY

今日 Fine 实时价格为 ¥0.{8}5673 CNY,当前市值为 ¥0.00。过去24小时内,Fine 价格涨幅为0.44%,24小时交易量为 ¥0.00。FINE/CNY(Fine 兑 CNY)兑换率实时更新。
1Fine的人民币价格是多少?
截至目前,Fine(FINE)的人民币价格为 ¥0.{8}5673 CNY。您现在可以用 1FINE 兑换 ¥0.{8}5673,或用 ¥10 兑换 1,762,784,278.87 FINE。在过去24小时内, FINE兑换CNY的最高价格为 ¥0.{8}5724 CNY,FINE兑换CNY的最低价格为 ¥0.{8}5611 CNY。
AI 分析
加密货币市场今日热点

今日加密市场:在关键发展的背景下驾驭年末动态

随着2025年12月21日的到来,加密货币市场呈现出一个充满活力的整合、战略进展和不断变化的监管格局的织锦。投资者们密切关注比特币的价格走势,以太坊的重要技术升级,快速发展的去中心化金融(DeFi),以及持续成熟的机构采用曲线。年末期间带来了独特的市场动态,以流动性稀薄和谨慎而又期望的情绪为特征。

比特币的价格行动和市场情绪

比特币(BTC)一直是焦点,经历了细致的交易日和交易周。在2025年12月21日,比特币小幅下跌,交易价格低于88,000 USDT,24小时内略有减少0.20%。这紧随其后的是,BTC在高于80,000美元的范围内徘徊,并在$89,000附近遭遇阻力,尽管之前有所上涨。目前的市场情绪大体上保持在区间波动,由年末期权到期和市场参与减少所影响。

分析师指出,比特币近期前景呈现混合态势。尽管机构兴趣和大户积累在某些时期展现了信心,但如大户分配、ETF流出和更广泛的市场屈从等信号则表明潜在的深度下行风险,使得$85,000支撑位受到审视。尽管面临这些短期压力,$80,000水平仍然被视为重要的心理和技术支撑,如果能持续稳固在此之上,便会有复苏的机会。然而,长期持有者将最近的回调视为积累机会,反映出对比特币持久价值的内在信心。

以太坊雄心勃勃的升级路径继续展开

以太坊(ETH)依然处于区块链创新的最前沿,其雄心勃勃的升级路线图不断提供显著的增强。2025年具有重要意义,标志着Pectra升级的成功实施和期待已久的Fusaka升级。Pectra升级在年初实施,专注于提升性能、灵活性和用户体验,特别引入了更高的质押限制(EIP-7251)和先进的账户抽象功能(EIP-7702),使得钱包使用更加友好和安全。这些改进为更流畅和高效的用户体验铺平了道路,解决了在dApp交互和交易处理中的常见痛点。

展望未来,原定于2025年12月3日上线的Fusaka升级代表了网络的又一个里程碑。这次更新将显著提高可扩展性和成本效率,尤其是对于Layer 2解决方案,通过引入PeerDAS(点对点数据可用性抽样)。通过使节点能够验证较小的数据样本,Fusaka减轻了验证者的负担并提升了汇总性能,最终有助于降低交易费用并为去中心化应用建立更为强大的生态系统。这些持续的技术进步巩固了以太坊作为领先的智能合约平台的地位,持续适应日渐增长的用户基础的需求。

DeFi的动态演进:真实世界资产、人工智能与互操作性

去中心化金融(DeFi)领域继续快速扩张,2025年的几个关键趋势正在重新塑造金融的未来。真实世界资产(RWA)的代币化正在获得实质性发展,通过对房地产、黄金和债券等资产进行代币化,架起传统金融与区块链之间的桥梁,从而提高流动性和可达性。这一趋势证明了DeFi日渐成熟及其提供分散所有权和新投资机会的能力。

另一个重要发展是人工智能(AI)与DeFi协议的集成。AI驱动的机器人现在被用于增强风险管理、自动交易和优化贷款决策,使平台更智能,更安全。这些AI集成旨在自动化复杂过程,改善零售和机构投资者的决策。跨链互操作性也是一个主导主题,允许资产和数据在不同的区块链网络之间无缝移动,克服了曾经限制DeFi潜力的碎片化问题。这一趋势促进了一个更为连接和高效的去中心化生态系统,用户能够在不受单一区块链限制的情况下访问更广泛的服务和更优良的贷款利率。此外,除了USDT和USDC等主要玩家,稳定币的创新也正促成付款效率的提高和DeFi中的波动性降低。

监管透明度为更广泛的采用铺平道路

2025年已成为全球加密货币监管的里程碑之年,标志着从被动执法转向实施全面主动的框架的重大转变。全球各个司法管辖区正致力于提供更清晰的指导,并建立旨在促进创新同时确保市场诚信与消费者保护的监管框架。

欧盟的加密资产市场(MiCA)框架已全面运作,设立了跨其27个成员国的清晰合规要求。在美国,立法者们正在重新评估各种加密账单,朝着更友好的加密立场迈进,并寻求为数字资产提供更清晰的联邦标准。例如,GENIUS法案今年早些时候签署成为法律,建立了支付稳定币的全面监管框架。英国也在积极制定自己的强大监管框架,旨在将广泛的加密资产活动纳入有监管的金融服务范围内。这一全球朝向监管透明度的趋势对于建立机构信任和信心至关重要,使得加密从一个投机性的利基转变为一个更有结构和被认可的资产类别。

机构采用加速

2025年,数字资产的机构采用巩固了其作为一个结构性力量而不仅仅是投机性力量的地位。监管透明度和提供机构级产品的可用性,例如现货比特币和以太坊交易所交易基金(ETFs),为传统金融参与者创造了可及的途径。到2025年底,仅现货比特币ETF管理的资产已超过1150亿美元,展示了像养老基金、家族办公室和资产管理公司等既有金融实体的强力认可。例如,BlackRock的IBIT今年吸引了254亿美元的净流入,尽管其年初至今的表现也突显了市场波动性。

大型银行和资产管理公司正越来越多地将其投资组合的战略部分分配给数字资产,将加密视为一个核心资产类别。这一转变并不限于西方市场;例如,巴西在2025年经历了43%的加密活动激增,显著受到结构性投资和稳定币采用的推动,且新中央银行的条例得到了支持。数字资产日益融入全球金融,标志着信心和主流接受的新纪元。

新兴趋势与展望

超越主要资产,整个加密市场展现出活跃的动态表现。虽然例如XRP正在应对短期购买信号与长期风险之间的博弈,但它的表现凸显了各种山寨币所面临的持续波动性和技术挑战。衍生品市场仍然活跃,平台提供高杠杆期货交易,迎合寻求利用短期价格波动的交易者。随着年末的临近,市场期待潜在的催化剂,长期信心围绕着持续的机构采用和针对2026年的进一步监管透明度逐步建立。

总体而言,2025年12月21日的加密市场呈现出持续成熟的景象。尽管短期价格整合和年末流动性稀薄,技术方面的基础性进展(以太坊升级、DeFi创新)以及更为明确的监管环境正在为未来的增长和更广泛的主流整合奠定坚实基础。叙事正在从投机炒作转向可持续发展和机构采纳,预示着数字资产生态系统的一个重要时刻。

AI 生成的内容可能并不完全准确,建议您通过多方渠道进行信息核实。以上内容不构成投资建议。
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您认为今天 Fine 价格会上涨还是下跌?

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投票数据每24小时更新一次。它反映了社区对 Fine 的价格趋势预测,不应被视作投资建议。
以下信息包括:Fine价格预测、Fine项目介绍和发展历史等。继续阅读,您将对Fine有更深入的理解。

Fine价格预测

什么时候是购买 FINE 的好时机?我现在应该买入还是卖出 FINE?

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 强力买入
根据 FINE 1日技术分析,交易信号为 中立
根据 FINE 1周技术分析,交易信号为 卖出

FINE 在2026的价格是多少?

2026年,基于+5%的预测年增长率,Fine(FINE)价格预计将达到¥0.{8}6066。基于该预测,投资并持有Fine直至2026年底的累计投资回报率将达到+5%。更多详情,请参考2025年、2026年及2030 ~ 2050年Fine价格预测

2030年 FINE 的价格将是多少?

2030年,基于+5%的预测年增长率,Fine(FINE)价格预计将达到¥0.{8}7374。基于该预测,投资并持有Fine直至2030年底的累计投资回报率将达到27.63%。更多详情,请参考2025年、2026年及2030 ~ 2050年Fine价格预测

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。
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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
$TETSUO is developing AI agents with fine-tuned local models for enhanced interaction via Discord and Telegram bots. The team focuses on tech development, hackathon participation, and integrating advanced tech like NVIDIA Audio2Face-3D for realistic agent avatars, emphasizing community engagement and tech innovation. 🚀🚀TETSUO 24h内上涨+2.95%,现价$0.0176, 用GMGN更快发现,更快买卖!#TETSUO #GMGN
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FINE/CNY 价格计算器

FINE
CNY
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100 评级
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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 ¥0.00。

Fine 的最高价是多少?

Fine 的最高价是 ¥0.{6}5316。这个最高价是指 Fine 上市以来的最高价格。

Bitget 上能买 Fine 吗?

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