Xếp hạng #602
21:29:00 16/06/2026
Giá Perle (PRL)
$0.1646 -12.15%
0.000002506 BTC
4,345 VND
Thấp: $0.1611
Cao: $0.1899
| Vốn hóa thị trường | $28,796,939 | Khối lượng 24h | $54,100,110 | Lượng cung lưu hành | 175,000,000 PRL |
| Thay đổi 1h | -1.1% | Thay đổi 24h | -12.15% | Thay đổi 7 ngày | -7.81% |
[Nhấn vào đây] Tặng gói Voucher 600$ tại sàn BINANCE dành cho người mới.
Thông tin Perle (PRL)
| Trạng thái | Đang hoạt động |
| Website | |
| Sách trắng | |
| Block Explorer | https://solscan.io/token/PERLEQKUNUp1dgFZ8EvyXHdN9d6ZQqfGxALDvfs6pDs https://bscscan.com/token/0xd20fb09a49a8e75fef536a2dbc68222900287bac |
| Bảng tin | |
| Chat | |
| Nền tảng |
BNB Smart Chain (BEP20): 0xd20fB09A49a8e75Fef536A2dBc68222900287BAc |
| Ngày thêm vào danh sách | 07:39:28 23/03/2026 |
| Thẻ | AI & Big Data, DApp, Solana Ecosystem, BNB Chain Ecosystem, Binance Alpha, Binance Wallet IDO, Binance Ecosystem, Binance Listing |
Số liệu thống kê Perle (PRL)
| Giá Perle (PRL) hôm nay | |
|---|---|
| Giá Perle (PRL) | $0.1646 |
| Dao động 1 giờ | -1.1% |
| Dao động 24 giờ | -12.15% |
| Dao động 7 ngày | -7.81% |
| Giá Thấp / Cao nhất (24h) | $0.1658 / $0.1950 |
| Khối lượng giao dịch 24 giờ | $54,100,110 |
| Vốn hóa | $28,796,939 |
| Khối lượng giao dịch / Vốn hóa thị trường | 1.878676 |
| Thị phần | 0.001275% |
| Xếp hạng | #602 |
| Giá Perle (PRL) hôm qua | |
| Giá Thấp / Cao nhất hôm qua | $0.1829 / $0.1961 |
| Giá Mở / Đóng hôm qua | $0.1901 / $0.1843 |
| Dao động giá hôm qua | -3.08% |
| Khối lượng giao dịch hôm qua | $89,046,958 |
| Nguồn cung Perle (PRL) | |
| Tổng PRL đang lưu hành | 175,000,000 PRL |
| Tổng cung | 1,000,000,000 PRL |
| Tổng cung tối đa | 1,000,000,000 PRL |
| Lịch sử giá Perle (PRL) | |
| Giá Thấp / Cao 7 ngày | $0.1658 / $0.2100 |
| Giá Thấp / Cao 30 ngày | $0.1511 / $0.2283 |
| Giá Thấp / Cao 90 ngày | $0.09498 / $0.4428 |
| Giá Thấp / Cao 52 tuần | $0.09498 / $0.4428 |
| Giá cao nhất lịch sử 21:00:00 16/04/2026 |
$0.4428 |
| Giá thấp nhất lịch sử 10:02:00 25/03/2026 |
$0.09498 |
| ROI của Perle (PRL) | 130.80% |
Pain points the project addresses includes:
○ Human Data Bottlenecks: Continuous need for high-volume, high-quality data annotation, evaluation, and RLHF, but existing pipelines lack scalability.
○ Low-Quality Feedback: Reliance on generic labor pools without domain expertise, leading to noisy signals and degraded AI accuracy.
○ Lack of Verifiability: Opaque processes without audit trails for contributor performance and quality.