NFT稀有度是影响链上估值与流动性的关键指标，包含特征、平均特征、统计、评分及OpenRarity五类模型：前者依最低属性频率判定，后者依次采用均值、乘积、倒数加总及开源可验证算法。
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NFT稀有度反映其在所属集合中因属性组合差异而形成的相对稀缺程度，是影响链上估值与流动性的重要链上指标。
一、特征稀有度模型
该模型以单个NFT所含属性中出现频率最低者为判定依据，不考虑其他属性分布，仅依赖最稀缺特征进行排序。它适用于快速识别极端稀有款，但忽略整体构成均衡性。
1、访问Traitsniper或Rarity.tools网站，输入目标NFT项目的合约地址或名称。
2、在项目详情页中定位目标token ID，点击进入单枚NFT资产页。
3、查看“Rarity Score”下方列出的全部属性及其对应百分比，取其中数值最小的百分比即为该NFT的特征稀有度标识。
二、平均特征稀有度模型
该方法通过算术平均方式整合所有属性稀有度，降低单一特征主导效应，增强对中等稀有NFT的识别能力，适合评估属性分布较均衡的藏品。
1、在Rarity.tools页面中展开目标NFT的完整属性列表，记录每项属性的稀有度百分比值。
2、将全部百分比数值相加后除以属性总数，保留两位小数。
3、所得均值即为该NFT的平均特征稀有度得分，可用于横向对比同系列内其他NFT。
三、统计稀有度模型
该模型采用乘积法计算，强调多重低频属性共存的数学难度，对组合稀缺性敏感度更高，结果越小代表整体越稀有。
1、从NFTScan浏览器中调取该NFT的Metadata，确认全部可识别属性字段。
2、将各属性稀有度百分比转换为小数形式（如5%→0.05，12%→0.12）。
3、将全部小数相乘，所得结果即为统计稀有度值，常用于校验高分稀有NFT的真实性。
四、评分稀有度模型
此模型对各属性稀有度取倒数后加总，兼顾关键稀有项权重与整体分布，被Rarity.tools等主流平台采用为默认排序依据。
1、在HowRare.is页面加载目标NFT后，点击“View All Traits”展开全部属性明细。
2、对每个属性稀有度百分比执行倒数运算（如2%→50，10%→10）。
3、将全部倒数值累加，总和即为该NFT的稀有度分数，分数越高通常排名越靠前。
五、OpenRarity开源协议验证
该协议提供可验证、可复现的稀有度计算路径，支持开发者自主调用链上数据重跑算法，确保结果不受第三方平台参数干扰。
1、访问openrarity.org官网，查找目标NFT项目的官方集成状态。
2、使用其提供的JavaScript SDK或CLI工具，传入合约地址与token ID参数。
3、运行computeRarityScore函数，输出标准化稀有度得分及各属性贡献权重。
