链上 Perp DEX 市场整体交易量出现回升。据 DefiLlama 数据，受链上美股板块交易活跃以及 HYPE 大幅上涨推动，Hyperliquid 平台持仓量持续攀升，目前已达到约 96.6 亿美元，为 10.11 暴跌以来的最高水平。
HIP-3 生态内的 TradeXYZ 平台交投尤为活跃，持仓量连续创下新高，已超越其他平台。当前主要 Perp DEX 排名方面，Hyperliquid 24 小时交易量约 74.7 亿美元，未平仓合约 96.6 亿美元；TradeXYZ 24 小时交易量约 20.8 亿美元，未平仓合约 27.3 亿美元；ApeX、EdgeX 和 Lighter 等平台紧随其后，交易量在 16 亿至 18 亿美元区间。
持仓量与交易量的同步回升反映出市场参与者对链上衍生品交易的需求正在回暖，尤其是在美股资产上链交易热度不减的背景下。Hyperliquid 作为头部平台，其持仓量恢复至暴跌前高位，也表明资金并未因前期事件而大规模撤离。
需要注意的是，链上 Perp DEX 市场仍处于发展早期，持仓量集中度较高，部分平台流动性有限，价格波动风险较大。投资者在参与时应充分了解各平台机制与潜在清算风险。
腾讯在 Hugging Face 上发布了网页视觉差异评测集 DiffSpot，专门用于测试多模态大模型能否识别网页界面中的细微变化。与常见的找不同任务不同，DiffSpot 仅在 HTML 页面中修改单个目标元素的 CSS 属性，要求模型判断具体哪里发生了变化。
该数据集共包含 4400 对网页截图，其中 3900 对存在真实变化，覆盖 13 类 CSS 修改和 3 档难度等级，另有 500 对完全相同的截图作为控制组，用于测试模型是否会误判。数据构建时只保留像素变化完全落在目标元素内部的样本，以减少标注噪声。
测试结果并不理想。13 款前沿 VLM 在零样本条件下，表现最好的 Gemini 3.1 Pro 综合准确率也仅为 47.2%，对真实变化的召回率只有 40.7%，约六成变化被遗漏。在困难档任务中，所有模型的召回率均低于 23%。开源模型方面，Kimi K2.5 综合准确率为 42.2%，高于 GPT-5.4 的 38.3% 和 Claude Opus 4.7 的 38.9%，Qwen3.5-VL-397B 以 37.6% 位列开源第二。
DiffSpot 还揭示了一个更细微的问题：像素变化幅度大并不等同于容易识别。在不同 CSS 属性下，像素变化量和 CLIP 特征距离都无法稳定预测模型召回率。部分模型则走向另一个极端，例如 Qwen3-VL-235B-Instruct 在无变化控制组中达到了 100.0% 的零误判，但对真实变化的召回率仅有 5.1%。这表明当前多模态大模型在细粒度视觉理解上仍有明显短板，距离可靠地完成网页 UI 对比任务还有相当差距。
原创文章，作者：admin，如若转载，请注明出处：https://www.23btc.com/183672/
