King Of Meme价格
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King Of Meme (LION) 价格实时图表
King Of Meme (LION) 今日价格
King Of Meme (LION) 今日价格是 ¥0.000000004915 ，24h 交易额是 ¥43.69 ，King Of Meme (LION) 的市值为 ¥536.26K，市场占有率为 0.0000028%。King Of Meme (LION) 价格在过去 24h 内变动为 -0.02%。
LION 价格数据
- 24h 交易额¥43.69
- 历史最高价格¥0.0000006305
- 24h 最高价¥0.000000004919
- 历史最低价格¥0.00000000255
- 24h 最低价¥0.000000004914
LION 市值信息
- 市值¥536.26K
- 全流通市值¥536.26K
- 市值/全流通市值100%
- 市场情绪看好
LION 发行量
- 流通供应量109.1T LION
- 总供应量109.1T LION
- 最大供应量109.1T LION
*数据仅供参考
King Of Meme (LION)价格预测
King Of Meme（LION）价格预测 在 2026年的平均价格为¥0.01501，价格可能在最低价格¥0.01396和最高价格¥0.01576之间波动。到2031年，King Of Meme（LION）的价格可能会变动至¥0.02685，与今天King Of Meme的价格相比，潜在回报率为+459104255.00%。
年份 | 最低 | 最高 | 平均 | 涨跌幅 |
|---|---|---|---|---|
2026 | ¥0.01396 | ¥0.01576 | ¥0.01501 | +305390779.00% |
2027 | ¥0.0123 | ¥0.01723 | ¥0.01538 | +313025551.00% |
2028 | ¥0.0119 | ¥0.02152 | ¥0.0163 | +331807090.00% |
2029 | ¥0.01078 | ¥0.02137 | ¥0.01891 | +384896241.00% |
2030 | ¥0.01914 | ¥0.02498 | ¥0.02014 | +409914503.00% |
2031 | ¥0.0115 | ¥0.02685 | ¥0.02256 | +459104255.00% |
关于King Of Meme (LION)
合约地址
0xf3c3745...ddbc464e9
浏览器
etherscan.io
官网
lion.meme
社区
标签
狮子代币是基于火币生态链、币安智能链和门链的去中心化自发社区建设实验。狮子代币的总量为200亿。它将自动销毁每笔交易的千分之一以进行通货紧缩。Lion 代币向社区文化和狗狗币 Doge 的贡献致敬，并在以太坊上关注 Shib（Shiba 代币）和 Akita（秋田）。独特的创新狮子代币智能合约是世界上第一个。每笔交易都会自动扣除交易金额的千分之一，自动存入永久黑洞地址，实现全自动通货紧缩机制。在更友好、更适合全球区块链用户群平台（如火币、千安、门链）的基础上（在几秒钟内实现高效交易，收取几乎零手续费），狮子会自动体验完美、完全的去中心化，打造独一无二的社区文化奇幻之旅。
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- GateNews华侨银行（OCBC）和狮城环球投资（Lion Global Investors）正在推出一款实物黄金基金代币 GOLDX Token，并将其部署在以太坊和 Solana 区块链上；其中，OCBC 负责设计工作，Lion Global Investors 负责投资与治理管理。
- GateNewsOdaily星球日报讯 纳斯达克上市公司 Lion Group 宣布已斥资 800 万美元购入 88.49 枚比特币，该公司还披露截至 12 月 11 日其加密货币持仓还包括 194,727 枚 HYPE 和 10,820 枚 SOL。（Stocktitan）
- GateNewsBlockBeats 消息，12 月 11 日，据官方消息，Marketnode 和 Lion Global Investors 正在将其存放在新加坡金库中的实物黄金代币化，代币化资产将发行在 Solana 网络。
- GateNewsPANews 11月25日消息，据上证报报道，新加坡人工智能署（AISG）在最新东南亚语言大模型项目中，弃用Meta Llama模型，改用阿里巴巴通义千问Qwen架构。截至目前，Qwen系列全球下载量已超6亿。据悉，AISG于11月25日发布的“Qwen-SEA-LION-v4”在东南亚语言能力榜单中排名首位。此前以Meta的Llama系列为代表的开源模型，在处理印尼语、泰语和马来语等区域性语言时表现不佳，严重制约了本地化AI应用的开发效率与性能。
