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这之后他的持仓时间和止盈止损的幅度开始有意地缩小，比如那之后他又看准点位，在83,000开了一笔多单，92,000上方平仓，然后又在94,000附近开空等等。 这几次短线下来总收益也超过了一个亿人民币。 再看这段趋势，在这段暴跌后的震荡行情中，他只专注做短线交易。

Okay, the @VulcanBench results for Qwen3.8-Max are in, and it is not what I expected. First, for anyone new to VulcanBench, here's a quick TL;DR on the eval suite: 23 frontier-hard software engineering tasks taken from real merged OSS PRs, run in a Docker sandbox, 3 runs per task across all three of its effort levels. No puzzles, no random abstract stuff, all real things engineering teams would do with these models. It looks like Qwen3.8-Max has a major overthinking problem, it uses a LOT of tokens and is very slow, period, no other way to see it. My cost to run this benchmark was $126.25, to run the exact same eval suite with DeepSeek V4-Flash was only $13.60. This makes Qwen3.8-Max an insanely expensive model. The tasks Qwen genuinely can't solve fail at every effort level, extra reasoning didn't help. The regression is almost all in work it already handles: six tasks that low solves every single time account for 83% of the 26-point drop, three of them collapsing to zero. It's not losing the hard problems. It's losing the ones it already knows how to do. Since Qwen3.8-Max hit a lot of wall clock budget caps, I thought I'd share more about this. - VulcanBench caps both steps (50–200) and wall clock (5–60 min), each scaled by repo size. - This is aligned with how comparable harnesses bound agents, DeepSWE caps rollouts at 100 environment steps, sitting right inside my step range; Terminal-Bench enforces a per-task wall clock; SWE-bench Verified scaffolds typically allow 20–60 min per instance with 250–350 step limits. - Every model on my chart gets the identical budget, and Qwen is the slowest model I've tested at 20–25 min/task. Soooo... Alibaba positions Qwen3.8-Max as trailing only Claude Fable 5. But on the kind of real coding work engineering teams would actually throw at it, under a fixed budget, its best setting lands mid-pack and its default lands last, so common. If you want to optimize for accuracy, Grok 4.5 is the move. If you want accuracy per dollar, DeepSeek V4-Flash is hard to beat, heck it's 10× cheaper than Qwen and you get higher accuracy. Qwen just isn't in the game at this point, this is not a model I could see engineering teams using for daily coding work.

维持一年的严打政策是经济恶化的结果，这与83年严打的内在逻辑一致。 由于经济持续衰退，失业人口大幅攀升，而且性压抑已经成了普遍的社会问题。在这种情况下，只好把旧有的统治范式拿出来重新使用。 在83年严打前，大量青壮年失业，甚至连啃老机会也没有，还有普遍的街头流氓。严打也制造了无数冤案。

假如你的破电脑打开后，发现还有2010年买的50000个比特币。 2010年，5万枚比特币连北京二环四合院的一个厕所都买不起。 3年后它就能买7套300平米的，2017年能买83套，2021年能买217套，2025年价格巅峰的时候，这5万枚比特币价值超过450亿元，理论上可以买下大几百套。 可以当二房东了。。

7月30日，美国 bitcoin:native 现货 ETF 总持仓升至 1,216,034.43 BTC，当日净增持 3,521.19 BTC，连续第二个交易日恢复净流入。当天的增持规模明显高于7月29日的 575.95 BTC，也是最近7个交易日中最大的一次单日净流入。 本周累计净增持已经回升至 3,034.27 BTC，但最近7个交易日累计仍净流出 3,057.61 BTC，主要因为7月23日和24日合计减持超过 7,200 BTC。7月以来总持仓累计增加 10,364.83 BTC，增幅约 0.86%。 @Gate Crypto、美股、港股、韩股、黄金、CFD、预测市场一站交易

代币化资产七月链上交易量暴涨288% bStocks直接断崖领先达到94.1亿美元 占比83.3% 可以说是bStocks带来了整个赛道的繁荣发展 大量资金涌入BNB Chain 也会带动生态繁荣发展 @cz_binance @heyibinance @BNBCHAINZH $FOMA

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7月23日 ethereum:native 现货 ETF 总持仓升至 5,507,113.26 枚 当日净流入 13,193.83 ETH，连续第四个交易日保持净流入。 当前本周累计净流入 90,948.48 ETH，最近 7 个交易日累计净流入 122,161.99 ETH，7月以来总持仓增加 176,947.31 ETH，资金持续性仍明显强于 BTC。 @Gate Crypto、美股、港股、韩股、黄金、CFD、预测市场一站交易