Vừa qua, AI Trung Quốc lọt vào top 2 lập trình toàn cầu, chỉ còn Claude phía trước

marsbitXuất bản vào 2026-05-27Cập nhật gần nhất vào 2026-05-27

Tóm tắt

Hôm nay, Code Arena công bố bảng xếp hạng mới nhất. Qwen3.7-Max của Alibaba đạt 1541 điểm, lọt vào top 4 toàn cầu, vượt qua các mô hình hàng đầu như GPT-5.5 và Gemini 3.5 Flash. Hiện chỉ có Claude Opus 4.7 và Opus 4.6 xếp trên nó. Điều này giúp Alibaba trở thành công ty Trung Quốc duy nhất trong top đầu, đứng thứ hai thế giới, chỉ sau Anthropic. Qwen3.7-Max được mệnh danh là "mô hình nền tảng cho Agent", được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ tự chủ dài hạn. Trong một thử nghiệm, nó có thể chạy liên tục 35 giờ, thực hiện 1158 lần gọi công cụ để tối ưu hóa mã, đạt tốc độ tăng trung bình gấp 10 lần. Khả năng lập trình vượt trội của nó được chứng minh qua các thử nghiệm thực tế. Khi được yêu cầu tạo một trò chơi đua xe 3D, Qwen3.7-Max tạo ra một phiên bản có thể chơi được ngay lần đầu, bao gồm giao diện bắt đầu và hiệu ứng âm thanh - những chi tiết mà các mô hình khác như Gemini, Claude hay ChatGPT bỏ sót hoặc cần nhiều lần sửa lỗi. Hai yếu tố then chốt giúp Qwen3.7-Max đạt được thành tích này là: 1) Đào tạo mở rộng môi trường, giúp mô hình học các chiến lược tổng quát thay vì chỉ hoạt động tốt trong một framework cụ thể; 2) Khả năng thực thi tự chủ dài hạn, cho phép nó đưa ra hàng nghìn quyết định liên tục mà không bị suy giảm ngữ cảnh hay rơi vào vòng lặp. Với việc Qwen3.7-Max gia nhập cuộc đua, cuộc cạnh tranh về mô hình lập trình toàn cầu không còn là câu chuyện độc quyền của Thung lũng Silicon.

Ngay hôm nay, bảng xếp hạng mới nhất của Code Arena đã được công bố!

Qwen3.7-Max với 1541 điểm đã lọt vào top 4 toàn cầu, một bước vượt qua hàng loạt mô hình đỉnh cao như GPT-5.5, Gemini 3.5 Flash.

Đứng trước nó, giờ chỉ còn Claude Opus 4.7 và Opus 4.6.

Nói cách khác, trên đấu trường mô hình lập trình toàn cầu, Alibaba là nhà sản xuất Trung Quốc duy nhất lọt vào bàn chơi này, chỉ đứng sau Anthropic, xếp thứ hai.

Qwen3.7-Max lọt vào top 5 toàn cầu

Mô hình phi Claude duy nhất

Thực ra, trước khi Code Arena công bố bảng xếp hạng, Qwen3.7-Max đã tạo nên tên tuổi trong cộng đồng nhà phát triển nước ngoài.

Atomic Chat đã thực hiện một so sánh trực diện, cho Opus 4.7, GPT-5.5 và Qwen3.7-Max thi đấu trên cùng một sân khấu, nhiệm vụ là viết một AI Tetris có khả năng tự huấn luyện.

Kết quả, Qwen3.7-Max không chỉ vượt qua cả Opus 4.7 và GPT-5.5 với chi phí token chỉ $1.32, mà còn cải thiện hiệu suất lên 56%.

Một nhà phát triển nước ngoài khác đã chọn để Qwen3.7-Max xây dựng một mô hình 3D của vũ trụ, hiệu quả đủ để gây chấn động.

Trong nhiệm vụ tạo mô hình "tháp bảo thu nhỏ phong cách pixel 3D", tốc độ xuất và chất lượng đầu ra của Qwen3.7-Max cũng vượt trội hoàn toàn.

Nhà phát triển Paul Couvert còn ca ngợi rằng, khi Qwen3.7-Max được tích hợp với Hermes Agent và OpenCode, về cơ bản có thể thay thế GPT-5.5 và Opus 4.7.

Lập trình, quá đỉnh

Tuy nhiên, điểm số cao không bằng thực chiến.

Chúng tôi đã sắp xếp cho Qwen3.7-Max một thử thách "trò chơi đua xe" cứng nhân.

Một đoạn Prompt chi tiết được đưa vào, chẳng mấy chốc, Qwen3.7-Max cho ra ngay một file HTML có thể chơi được.

Phiên bản đầu tiên có một lỗi nhỏ, các phím chuyển hướng A/D bị đảo ngược trái phải.

Nhưng sau đợt điều chỉnh đối thoại đơn giản ở vòng thứ hai, một trò chơi đua xe 3D hoàn chỉnh đã chạy được.

Khoảnh khắc mở ra, thật sự, có chút bất ngờ.

4 xe cùng chạy, đua tốc độ trên đường đua vòng tròn 3 vòng, trên đường đua rải rác hơn 100 đồng xu, chạm vào chướng ngại vật sẽ giảm tốc, mất kiểm soát.

Bảng điểm sau cuộc đua, thứ hạng, thời gian, số xu, vòng đơn nhanh nhất, không thiếu mục nào.

Nhưng điều thực sự gây bất ngờ, là hai chi tiết mà chỉ Qwen3.7-Max làm được.

Một là giao diện bắt đầu. Sau khi kiểm tra ngang bốn mô hình, chỉ có nó tạo một trang bắt đầu chính thức cho trò chơi, nhấn "Start" mới vào cuộc đua. Ba nhà còn lại mở ra là chạy ngay, thậm chí không có cả màn hình tiêu đề.

Hai là hiệu ứng âm thanh. Prompt cuối cùng có đính kèm một yêu cầu, thêm hiệu ứng tiếng động cơ gầm rú và tiếng ăn xu. Trong bốn mô hình, cũng chỉ có nó xử lý được bonus này, tiếng động cơ và tiếng đinh đoong của đồng xu đều được sắp xếp.

Hãy xem biểu hiện của các đối thủ khác.

Hình ảnh của Gemini 3.5 Flash rõ ràng mỏng manh hơn một bậc, thiếu đi cảm giác nổi bật ba chiều sắp bật ra.

Bố cục UI cũng có vấn đề, thông tin bảng đồng hồ phân tán ở bốn góc màn hình, tiêu điểm thị giác rời rạc.

Ngược lại, cách xử lý của Qwen3.7-Max là tập trung các chỉ số chính vào trung tâm màn hình, phù hợp hơn với điểm rơi tự nhiên của ánh nhìn người chơi.

Hiệu ứng của Claude Opus 4.6, có chút khó diễn tả.

Không chỉ đồng xu trên đường đua ít đến thảm hại, mà 3 xe đua AI còn di chuyển gần như đồng bộ, không có tính ngẫu nhiên, như được sao chép ra.

Cuối cùng là GPT-5.5.

Có thể thấy, chất lượng hình ảnh thực sự mạnh hơn nhiều so với hai nhà trước, thao tác cũng mượt mà hơn.

Nhưng không hiểu sao, đồng xu lại được làm thành "vòng bánh" màu vàng...

Kiểu dáng chỉ là chuyện nhỏ. Quan trọng là, cả Gemini, Claude, ChatGPT đều phải sửa vài vòng lỗi mới chạy thông được toàn bộ chức năng.

Chỉ có Qwen3.7-Max ở vòng tạo đầu tiên đã cơ bản có thể chơi được.

Điểm số gần nhau, thực chiến không hư, giá chỉ bằng một phần nhỏ. Kết luận còn lại, chờ các nhà phát triển dùng chân để bỏ phiếu.

Mô hình "nền tảng" thời đại Agent

Lý do Qwen3.7-Max có thể thể hiện trình độ như vậy trên võ đài lập trình cạnh tranh nhất, câu trả lời nằm ở định vị sản phẩm của nó.

Vài ngày trước, khi Alibaba ra mắt Qwen3.7-Max, họ đã gắn cho nó một nhãn rất đặc biệt: Mô hình nền tảng Agent.

Nó sinh ra, là mô hình được thiết kế cho việc thực thi nhiệm vụ tự chủ trong thời gian dài.

Dữ liệu thử nghiệm nội bộ cho thấy, trong một nhiệm vụ lập trình tự chủ, Qwen3.7-Max chạy liên tục 35 giờ, thực hiện 1158 lần gọi công cụ.

Mã nguồn được tạo ra cuối cùng so với bản triển khai tham chiếu Triton, đạt được tốc độ tăng trung bình hình học đáng kinh ngạc là 10 lần.

Ấn tượng hơn nữa là khả năng "chiến đấu dai sức" của nó——

Sau khi quá trình suy luận tiến đến giờ thứ 30, mô hình vẫn giữ được sự nhạy bén, tiếp tục khám phá ra không gian tối ưu hóa mới.

Toàn bộ quá trình không bị thoái hóa ngữ cảnh, không trôi lệch hướng dẫn, không vòng lặp chết!

Phải nói rằng, điểm khó của việc này không nằm ở 1000 lần gọi công cụ. Sau khi giao thức MCP mở rộng, gọi 1000 lần công cụ không có gì lạ.

Điểm khó nằm ở suy luận liên tục trong 35 giờ.

Phần lớn mô hình khi chạy nhiệm vụ dài sẽ sụp đổ: hoặc ngữ cảnh tích tụ càng lúc càng rối, mục tiêu định ở nửa đầu đến sau quên sạch sẽ; hoặc rơi vào vòng lặp chết, lặp lại thử nghiệm cùng một phương án thất bại.

Qwen3.7-Max đã làm ra được việc "liên tục làm đúng".

Tiết lộ công nghệ cốt lõi

Sự nhảy vọt lập trình này của Qwen3.7-Max, chúng tôi hiểu cốt lõi có thể liên quan đến nâng cấp của hai phương pháp huấn luyện.

Thứ nhất là, mở rộng môi trường.

Khi Qwen3.7-Max thực hiện huấn luyện lập trình, mỗi nhiệm vụ được chia thành ba chiều độc lập: bản thân nhiệm vụ, khung thực thi, phương thức xác thực, ba thứ kết hợp tự do.

Cùng một đề bài, đôi khi làm trong khung Claude Code, đôi khi làm trong OpenClaw, đôi khi đổi một phương thức xác thực.

Hiệu quả giống như một thực tập sinh được luân chuyển đến tất cả các nhóm dự án. Thứ nó buộc phải học là chiến lược tổng quát giải quyết vấn đề, không phải "trong một khung cụ thể thì làm sao để lách".

Điều này giải thích một hiện tượng phản trực giác: Qwen3.7-Max biểu hiện đều ổn trong các khung Claude Code, OpenClaw, Qwen Code, không xuất hiện tình trạng "trong khung của mình thì mạnh, đổi cái khác thì tụt dốc".

Nâng cấp thứ hai là, thực thi tự chủ tầm xa.

Trong huấn luyện, nhóm đã đưa vào khung "trò chơi sinh tồn tích lũy động".

Tức là, để mô hình đưa ra quyết định liên tục hơn một nghìn bước trong môi trường mô phỏng thay đổi liên tục, tự xây dựng giả thuyết, điều chỉnh chiến lược dựa trên phản hồi, và không được "thoái hóa ngữ cảnh" vì chạy quá lâu.

Ở đây có một dữ liệu trực quan, YC-Bench mô phỏng công ty khởi nghiệp vận hành cả năm, Qwen3.7-Max đạt doanh thu 2,08 triệu USD, gấp đôi thế hệ trước (1,05 triệu).

Quan trọng hơn, nó thể hiện sự tiến hóa chiến lược, khi gặp khủng hoảng ở giai đoạn giữa có thể tự chủ điều chỉnh hướng đi, nhận diện và chặn khách hàng độc hại, cuối cùng hội tụ vào vòng lặp thực thi ổn định.

Đây chính là nền tảng hỗ trợ cho trường hợp tối ưu hóa kernel 35 giờ, cũng là lý do tại sao trên Kernel Bench L3, Qwen3.7-Max có thể khiến 96% tình huống chạy ra hiệu quả tăng tốc.

Mà lập trình mới chỉ là mặt trận đầu tiên. Nền tảng suy luận tầm xa cộng với gọi công cụ này, hướng tới một tham vọng lớn hơn——Nền tảng Agent tổng quát.

Chung kết lập trình, thêm một kẻ gây rối

Từ khi Code Arena ra mắt đến nay, những gì nó kiểm tra luôn là kỹ năng cứng, suy luận đa bước, sắp xếp công cụ, bàn giao dự án hoàn chỉnh, toàn là cạnh tranh thực chiến cấp độ Agent.

Hôm nay, Qwen3.7-Max với thành tích 1541 điểm đã chèn vào vị trí thứ tư, kẹp giữa Opus 4.6 Thinking và Opus 4.6.

Trên đường đua mà Claude thống trị phần lớn nửa năm này, nó đã đưa ra câu trả lời của mình, mô hình Trung Quốc không chỉ là kẻ đuổi theo, mà còn có thể là người định nghĩa.

Cuộc đua mô hình lập trình toàn cầu, không còn là độc diễn của thung lũng Silicon nữa.

Tài liệu tham khảo:

https://arena.ai/leaderboard/code/webdev

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công chúng "Tân Trí Nguyên", tác giả: ASI Khải Thị Lục

Câu hỏi Liên quan

QMô hình AI Trung Quốc nào vừa đạt vị trí thứ tư trong bảng xếp hạng Code Arena toàn cầu?

AMô hình Qwen3.7-Max của Alibaba đã đạt 1541 điểm và lọt vào top 4 trên bảng xếp hạng Code Arena.

QTheo bài viết, hiện tại chỉ có mô hình nào vượt trội hơn Qwen3.7-Max về khả năng lập trình?

ATheo bài viết, hiện tại chỉ có các mô hình Claude Opus 4.7 và Claude Opus 4.6 của Anthropic là xếp trên Qwen3.7-Max.

QTrong thử thách phát triển game đua xe 3D, Qwen3.7-Max thể hiện ưu điểm nào so với các đối thủ?

AQwen3.7-Max tạo ra một trò chơi có giao diện bắt đầu (Start page) chính thức và hiệu ứng âm thanh (tiếng động cơ, tiếng ăn xu), trong khi các mô hình khác không làm được. Ngoài ra, nó cũng ít lỗi hơn và tạo ra trò chơi có thể chơi được ngay từ lần tạo đầu tiên.

QBài viết gọi Qwen3.7-Max là mô hình 'Agent基座模型'. Điều này có nghĩa là gì?

A'Agent基座模型' (Mô hình nền tảng cho Agent) có nghĩa là Qwen3.7-Max được thiết kế đặc biệt để thực thi các tác vụ phức tạp một cách tự chủ trong thời gian dài, với khả năng gọi công cụ liên tục và duy trì lập luận ổn định mà không bị suy giảm ngữ cảnh, trôi lệnh hay rơi vào vòng lặp vô hạn.

QHai phương pháp huấn luyện then chốt nào giúp Qwen3.7-Max đạt được khả năng lập trình vượt trội?

AHai phương pháp huấn luyện chính được đề cập là: 1) Mở rộng môi trường (Environment Extension): huấn luyện mô hình trên nhiều tổ hợp khác nhau của nhiệm vụ, khuôn khổ thực thi và phương thức xác minh. 2) Thực thi tự chủ dài hạn (Long-range Autonomous Execution): sử dụng khung 'tồn tại động lũy tích' để mô hình thực hiện hàng nghìn bước quyết định liên tục trong môi trường mô phỏng biến đổi.

Nội dung Liên quan

Khoản đốt 42 triệu USD của LIT có đủ sức kích hoạt đợt tăng giá lớn tiếp theo của altcoin này không?

Lighter (LIT) đã tăng 3,68% trong 24 giờ qua, với khối lượng giao dịch tăng 13,52%. Tuần trước, token này tăng 18%. AMBCrypto trước đó cảnh báo LIT có thể đã mua quá mức và có thể điều chỉnh về mức 2 USD. Sau đó, LIT giảm khoảng 13% xuống 2,3 USD nhưng đã phục hồi lên 2,60 USD. Ngày 10 tháng 7, Lighter thông báo đã đốt hơn 15,6 triệu token LIT, trị giá hơn 42 triệu USD, tương đương 6,3% nguồn cung lưu hành. Hành động này có thể tạo động lực tăng giá ngắn hạn, mở đường cho khả năng chạm mốc 3 USD. Tuy nhiên, biểu đồ 1 ngày cho thấy sự phân kỳ giảm giá (bearish divergence) khi RSI tạo đỉnh thấp hơn trong khi giá tạo đỉnh cao hơn, cảnh báo khả năng điều chỉnh giảm. Mức thoái lui Fibonacci 23,6% ở 2,30 USD là ngưỡng quan trọng; nếu vỡ dưới mức này, giá có thể tiếp tục giảm sâu. Trên khung 4 giờ, LIT đang hình thành vùng dao động giữa 2,31 USD và 2,68 USD. Nhà giao dịch có thể chờ đợi phá vỡ tăng trên 2,70 USD để mua vào với mục tiêu 3,06-3,21 USD, hoặc theo dõi sự phá vỡ giảm dưới 2,31 USD để xác nhận đợt điều chỉnh. Tóm lại, động lực tăng và nhu cầu mua vẫn mạnh bất chấp tín hiệu phân kỳ giảm. Hướng đi tiếp theo sẽ phụ thuộc vào việc giá phá vỡ khỏi vùng dao động ngắn hạn hiện tại.

ambcrypto1 giờ trước

Khoản đốt 42 triệu USD của LIT có đủ sức kích hoạt đợt tăng giá lớn tiếp theo của altcoin này không?

ambcrypto1 giờ trước

Gần 100 người chơi đổ bộ vào lĩnh vực dữ liệu thể sinh: Huy động 4.47 tỷ NDT trong một năm, ai thực sự có thể kiếm tiền bằng cách 'bán dữ liệu'?

Hơn 90 công ty đang hoạt động trong lĩnh vực dữ liệu thể thân (embodied data) để huấn luyện robot, bao gồm 70 công ty thu thập dữ liệu và 27 công ty làm hạ tầng dữ liệu. Ngành này đã thu hút khoảng 4,47 tỷ NDT (44,7 tỷ) vốn đầu tư trong một năm qua. Mười điểm nổi bật của ngành: 1. Có bốn phương pháp thu thập dữ liệu chính: điều khiển robot từ xa, thu thập không cần robot (con người đeo cảm biến), mô phỏng và trích xuất từ video internet. Nhiều công ty kết hợp nhiều phương pháp. 2. Phương pháp điều khiển robot từ xa thu hút nhiều công ty nhất, đặc biệt là các nền tảng dữ liệu nhà nước và công ty robot. 3. Nhà cung cấp dịch vụ dữ liệu độc lập là nhóm lớn nhất (40%), chứng tỏ đây đã là một lĩnh vực riêng biệt. 4. Khoảng 2/3 công ty được thành lập chuyên cho lĩnh vực này ("bản địa"), 1/3 chuyển đổi từ các ngành khác như gán nhãn dữ liệu AI. 5. Công suất thu thập hiện tại ước tính 1,6-1,8 triệu giờ dữ liệu mỗi năm. Mục tiêu ngắn hạn là tăng gấp 15-20 lần. 6. Các cơ sở thu thập dữ liệu đã có mặt tại 20 tỉnh thành, tập trung nhiều nhất ở khu vực Trường Giang. 7. 15 công ty dịch vụ dữ liệu độc lập đã huy động được ~4,47 tỷ NDT, chủ yếu tập trung vào quý 2/2026. Tuy nhiên, con số này nhỏ hơn nhiều so với tổng vốn đầu tư vào lĩnh vực trí tuệ thể thân. 8. Các công ty dịch vụ dữ liệu độc lập phân hóa rõ rệt thành ba nhóm, với một công ty dẫn đầu (Quang Luân) chiếm tới ~70% tổng vốn huy động. 9. Có 69 tổ chức đầu tư tham gia, nhưng không có tổ chức nào dám "đặt cược lớn", cho thấy sự thận trọng. 10. Hơn một nửa số công ty dịch vụ dữ liệu độc lập thành lập chưa đầy một năm, chứng tỏ ngành vẫn còn rất sớm. Chưa có mô hình kinh doanh "bán dữ liệu" thuần túy nào được chứng minh là sinh lời rõ ràng. Tóm lại, lĩnh vực dữ liệu thể thân đã trở thành một tuyến đầu tư độc lập và tạo ra việc làm mới, nhưng vẫn trong giai đoạn phát triển ban đầu với nhiều bất định. Thái độ thận trọng của các nhà đầu tư phản ánh thách thức trong việc chứng minh đây là một mô hình kinh doanh bền vững. Một đến hai năm tới sẽ là giai đoạn then chốt để kiểm chứng điều này.

marsbit2 giờ trước

Gần 100 người chơi đổ bộ vào lĩnh vực dữ liệu thể sinh: Huy động 4.47 tỷ NDT trong một năm, ai thực sự có thể kiếm tiền bằng cách 'bán dữ liệu'?

marsbit2 giờ trước

Đối thoại với Đối tác của Multicoin: Thị trường tiền mã hóa đã chạm đáy, ba loại tiền mã hóa được kỳ vọng trong chu kỳ này

Multicoin Capital đối tác quản lý Tushar Jain gần đây đã chia sẻ quan điểm về thị trường tiền mã hóa. Ông cho rằng thị trường đã chạm đáy và đang bước vào điểm bước ngoặt mới, với các dấu hiệu như tin xấu không còn khiến giá giảm và sự tách biệt giữa giá cả và cơ bản. Về các khoản đầu tư, Jain vẫn rất lạc quan về Solana (SOL), coi đây là kiến trúc kỹ thuật phù hợp cho thị trường vốn internet. Ông cũng đánh giá cao Hyperliquid (HYPE) trong lĩnh vực phái sinh. Ông nắm giữ vị thế lớn ở cả hai tài sản này, nhấn mạnh việc phân bổ vốn là một nghệ thuật và nên tập trung vào những danh mục mình tin tưởng nhất. Một cơ hội rõ ràng khác mà Jain đề cập là Zcash (ZEC). Ông coi Zcash đại diện cho sự trở lại của các giá trị "cypherpunk" nguyên bản của ngành, trong khi Bitcoin hiện tại đã bị các tổ chức nắm giữ. Multicoin đã tích lũy một tỷ lệ lớn nguồn cung ZEC. Đối với tài sản không có dòng tiền như Zcash, ông định giá dựa trên thứ hạng vốn hóa thị trường, tin rằng nó có thể lọt vào top 5. Jain cũng chia sẻ chiến lược mua vào "chia ba": mua ngay 1/3, trung bình giá 1/3 trong một hai tháng, và dành 1/3 cuối để mua trong các đợt giảm mạnh. Ông nhấn mạnh việc "quản lý chủ động" chứ không "giao dịch chủ động", và chỉ bán ra khi tìm thấy tài sản tốt hơn, logic đầu tư bị phá vỡ, hoặc định giá thị trường trở nên quá hưng phấn. Bitcoin đóng vai trò như "tiền mặt" trong quỹ của họ để điều chỉnh rủi ro.

marsbit2 giờ trước

Đối thoại với Đối tác của Multicoin: Thị trường tiền mã hóa đã chạm đáy, ba loại tiền mã hóa được kỳ vọng trong chu kỳ này

marsbit2 giờ trước

Bitcoin tiến gần đáy chu kỳ bất chấp dòng vốn ròng ETF Spot kỷ lục -8 tỷ USD – Tại sao?

Tại thời điểm viết bài, Bitcoin (BTC) đang giao dịch quanh mức 64.099,20 USD, phục hồi từ dưới 60.000 USD nhưng vẫn còn nhiều lo ngại. James Butterfill, Trưởng bộ phận Nghiên cứu tại CoinShares, chỉ ra ba yếu tố cản trở chính: căng thẳng địa chính trị ở Trung Đông, lập trường chống lạm phát của Fed với lãi suất giữ ở 3,50%-3,75%, và dòng tiền ròng rút kỷ lục khoảng 8 tỷ USD khỏi các Quỹ ETF Bitcoin trực tiếp trong 8 tuần. Tuy nhiên, có những dấu hiệu ban đầu cho thấy Bitcoin có thể đang tiến gần đáy chu kỳ. Áp lực bán thể chế dường như đang giảm bớt, với dòng tiền vào ETF trong ba phiên giao dịch gần đây. Việc Strategy bán một lượng lớn 3.588 BTC vào đầu tháng 7 cũng ít tác động đến thị trường. Về mặt kỹ thuật, bản đồ nhiệt phân phối giá vốn cho thấy vùng kháng cự quan trọng quanh mức 77.000 USD và 84.000-85.000 USD. Trong khi đó, vùng tích lũy mới trong khoảng 60.000-63.000 USD đang hình thành, thiết lập một cơ sở hỗ trợ mới. Tóm lại, thị trường vẫn chịu áp lực nhưng chưa bị phá vỡ, với tâm lý thận trọng chiếm ưu thế khi Bitcoin vẫn giao dịch dưới các mức giá vốn lịch sử quan trọng.

ambcrypto2 giờ trước

Bitcoin tiến gần đáy chu kỳ bất chấp dòng vốn ròng ETF Spot kỷ lục -8 tỷ USD – Tại sao?

ambcrypto2 giờ trước

Dự báo giá XRP: Các nhà giao dịch ngoài lề từ chối đuổi theo những đợt phục hồi nông?

Theo dữ liệu từ Santiment, hoạt động trên mạng lưới XRP Ledger đã giảm xuống mức thấp bất thường, với số địa chỉ hoạt động hàng ngày chỉ khoảng 25.000 vào đầu tháng 7/2026, mức thấp thứ hai trong năm. Tăng trưởng mạng lưới cũng ở mức thấp nhất kể từ cuối năm 2024. Điều này cho thấy các nhà giao dịch có vẻ đang thận trọng, chờ đợi một đợt biến động giá thực sự thay vì "đuổi theo" các đợt phục hồi nông như đã xảy ra trước đó. Áp lực mua trên thị trường giao ngay (spot) cũng ở mức trung lập và có xu hướng giảm từ tháng 3, mặc dù lượng token XRP tiếp tục được rút khỏi các sàn giao dịch để tích trữ. Trong bối cảnh đó, nhà phân tích Darkfost chỉ ra rằng tâm lý đầu cơ vẫn cực kỳ giảm giá, thể hiện qua tỷ lệ tài trợ (funding rates) âm liên tục trong năm 2026. Điều thú vị là sự đồng thuận giảm giá mạnh mẽ ngay cả sau một đợt điều chỉnh giá sâu (trên 70%) đôi khi có thể là dấu hiệu đảo chiều tăng trong trung hạn, tương tự như đợt hồi phục 126% xảy ra sau giai đoạn tỷ lệ tài trợ âm kéo dài vào tháng 4/2025. Tuy nhiên, để một đợt tăng giá mạnh tương tự xảy ra, xu hướng khối lượng giao dịch giao ngay cần có một sự thay đổi lớn. Hiện tại, giá XRP đang dao động quanh ngưỡng hỗ trợ 1,10 USD.

ambcrypto3 giờ trước

Dự báo giá XRP: Các nhà giao dịch ngoài lề từ chối đuổi theo những đợt phục hồi nông?

ambcrypto3 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片