Xếp hạng #698
04:23:00 26/09/2026
Giá Perle (PRL)
$0.1191 1.05%
0.000001423 BTC
3,093 VND
Thấp: $0.1169
Cao: $0.1196
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 | |
| Thông báo | https://x.com/CoinbaseMarkets/status/2036540321853505536?s=20 |
| Nền tảng |
BNB Smart Chain (BEP20): 0xd20fB09A49a8e75Fef536A2dBc68222900287BAc |
| Ngày thêm vào danh sách | 14:39:28 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) | $0.1191 |
| Dao động 1 giờ | -0.24% |
| Dao động 24 giờ | 1.05% |
| Dao động 7 ngày | 3.43% |
| Giá Thấp / Cao nhất (24h) | $0.1123 / $0.1207 |
| Khối lượng giao dịch 24 giờ | $3,451,993 |
| Vốn hóa | $20,835,615 |
| Khối lượng giao dịch / Vốn hóa thị trường | 0.165678 |
| Thị phần | 0.000726% |
| Xếp hạng | #698 |
| Giá Perle (PRL) hôm qua | |
| Giá Thấp / Cao nhất hôm qua | $0.1147 / $0.1281 |
| Giá Mở / Đóng hôm qua | $0.1258 / $0.1179 |
| Dao động giá hôm qua | -6.23% |
| Khối lượng giao dịch hôm qua | $9,603,553 |
| 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 | $0.1123 / $0.1424 |
| Giá Thấp / Cao 30 ngày | $0.1123 / $0.4653 |
| Giá Thấp / Cao 90 ngày | $0.1123 / $0.4653 |
| Giá Thấp / Cao 52 tuần | $0.09498 / $0.4653 |
| Giá cao nhất lịch sử 07:43:00 19/08/2026 |
$0.4653 |
| Giá thấp nhất lịch sử 17:02:00 25/03/2026 |
$0.09498 |
| ROI của Perle (PRL) | 50.31% |
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.