CEO Mantra Minta Pemegang OM Tarik Dana dari OKX Soal Rencana Migrasi 'Tidak Akurat'

cointelegraphPublished on 2025-12-08Last updated on 2025-12-08

Abstract

Ketegangan antara platform blockchain Mantra dan pertukaran kripto OKX memanas setelah CEO Mantra John Patrick Mullin memperingatkan pemegang token OM untuk menarik aset mereka dari OKX. Mullin menuduh OKX memposting informasi migrasi token yang tidak akurat, termasuk jadwal migrasi antara 22-25 Desember, padahal proposal resmi Mantra menyatakan migrasi baru dimulai setelah 15 Januari 2025. Ia juga menyatakan OKX tidak berkoordinasi dengan Mantra sejak peristiwa crash token OM pada 13 April lalu, di mana harga OM anjlok 90% akibat likuidasi leverage tinggi di pertukaran. Mantra mengimbau pengguna melakukan migrasi mandiri tanpa bergantung pada pihak ketiga yang berpotensi lalai.

Ketegangan antara platform blockchain Mantra dan bursa kripto OKX meningkat setelah Mantra menuduh bursa tersebut memposting informasi yang salah tentang migrasi token mereka.

Dalam postingan X pada hari Senin, CEO Mantra John Patrick Mullin mendesak pengguna bursa kripto terpusat (CEX) OKX untuk menarik token Mantra (OM) mereka dan mengurangi "ketergantungan" pada platform tersebut.

"Pengguna harus mempertimbangkan untuk menarik token OM mereka dari OKX[...]. Hindari Ketergantungan pada Bursa OKX: Selesaikan migrasi tanpa mengandalkan perantara yang berpotensi lalai atau jahat," kata Mullin.

Peringatannya muncul sebagai tanggapan atas pengumuman OKX pada hari Jumat tentang dukungan untuk migrasi token OM yang akan datang.

Sumber: JP Mullin

Terkaits: BitMine beli Ether senilai $199 juta saat trader smart money bertaruh pada penurunan ETH

Menurut Mullin, postingan OKX mengandung beberapa ketidakakuratan, termasuk tanggal migrasi dan implementasi yang salah.

OKX mengatakan migrasi akan terjadi antara 22 Des dan 25 Des. Sebaliknya, proposal governance Mantra menyatakan bahwa migrasi hanya akan terjadi setelah depresiasi token OM berbasis Ethereum ERC-20 pada 15 Jan.

Mullin juga mengatakan postingan OKX merujuk pada "tanggal-tanggal arbitrer sepanjang Desember 2025," sementara Mantra belum mengumumkan tanggal implementasi resmi.

Dia mengklaim OKX tidak berkomunikasi dengan Mantra sejak "peristiwa" 13 April, sementara Mantra "dengan membantu telah berkomunikasi dengan semua bursa besar lainnya mengenai migrasi kami."

Posting Migrasi Kripto OM oleh OKX. Sumber: okx.com

Selama migrasi yang akan datang, token OM akan bermigrasi dari token ERC-20 asli Ethereum menjadi token asli Mantra Chain.

Cointelegraph telah menghubungi OKX untuk meminta komentar tetapi belum menerima tanggapan pada waktu publikasi.

Terkaits: Pasar prediksi muncul sebagai 'arena arbitrase' spekulatif untuk trader kripto

Crash April masih membayangi

Pada 13 April, harga token OM Mantra jatuh lebih dari 90% dari sekitar $6,30 menjadi di bawah $0,50.

OM/USD, grafik 1-hari. Sumber: Coingecko.com

Pada 30 April, Mantra menerbitkan laporan post-mortem yang menyalahkan kebijakan trading agresif dan leverage tinggi di bursa kripto atas crash token tersebut.

"Likuidasi beruntun bisa terjadi pada proyek apa pun di industri kripto," kata Mullin dalam postingan itu, menunjuk pada peran "posisi leverage agresif" di bursa sebagai ancaman yang lebih luas bagi keselamatan investor.

Mullin juga mendesak bursa untuk meninjau kebijakan leverage mereka sambil menerapkan dashboard transparansi untuk tokenomics OM, bersama dengan mengumumkan pembakaran 150 juta token OM yang di-staking, menghapusnya secara permanen dari peredaran dalam upaya mengencangkan pasokan token.

Majalah: Jika bull run kripto berakhir... saatnya beli Ferrari — Crypto Kid

Related Questions

QApa yang menyebabkan CEO Mantra, John Patrick Mullin, meminta pengguna menarik token OM dari OKX?

ACEO Mantra meminta pengguna menarik token OM dari OKX karena pertukaran tersebut diduga memposting informasi migrasi token yang tidak akurat, termasuk tanggal migrasi dan implementasi yang salah.

QKapan OKX mengumumkan jadwal migrasi token OM, dan bagaimana perbedaannya dengan proposal resmi Mantra?

AOKX mengumumkan migrasi akan berlangsung antara 22-25 Desember 2025, sedangkan proposal governance Mantra menyatakan migrasi hanya akan dilakukan setelah 15 Januari 2026 setelah deprecation token ERC-20 OM.

QApa yang terjadi dengan harga token OM pada tanggal 13 April yang masih mempengaruhi hubungan Mantra dengan OKX?

APada 13 April, harga token OM anjlok lebih dari 90% dari $6.30 menjadi di bawah $0.50. Mantra dalam laporan post-mortem menyalahkan kebijakan trading agresif dan leverage tinggi di pertukaran sebagai penyebabnya.

QDari jaringan mana ke mana token OM akan bermigrasi?

AToken OM akan bermigrasi dari token ERC-20 asli Ethereum ke token asli Mantra Chain (native Mantra Chain token).

QApa langkah yang diambil Mantra untuk menstabilkan token OM setelah crash April?

AMantra membakar 150 juta token OM yang di-staking untuk mengencangkan pasokan, menerapkan dashboard transparansi tokenomics, dan mendorong pertukaran untuk meninjau kebijakan leverage mereka.

Related Reads

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

Embodied AI Faces a Daunting "Everest": New Benchmark Reveals Huge Gap Between Models and Humans A comprehensive new benchmark for robotic manipulation, RoboDojo, has been released, painting a stark picture of the current state of embodied AI. It serves as a unified evaluation platform covering both simulation and real-world robot tasks. The benchmark assesses five core capabilities: Generalization (adapting to new scenes/objects), Memory, Precision manipulation, Long-Horizon multi-step tasks, and Open semantic understanding. It includes 42 simulation tasks and 18 standardized real-world tasks across three dual-arm robot platforms. The results are sobering. In simulation, the best-performing generalist robot policy achieved an average success rate of only 8.80%. Performance in the real world was slightly higher but still low, with the top model succeeding 12.8% of the time on average. In stark contrast, human experts scored 76.03% in simulation and 100% in real-world tests. The benchmark highlights significant, uneven gaps in current models' abilities. While some excel in specific areas like visual recognition or simple actions, they struggle with reliability, especially in long-horizon tasks where errors accumulate and in open-ended semantic instructions. The low scores, particularly in real-world deployment with physical uncertainties like camera noise and contact dynamics, underscore that today's models are far from being robust, general-purpose operational robots. RoboDojo is more than just a ranking; it's an infrastructure designed for fair, reproducible comparison. Its companion system, XPolicyLab, standardizes the interface for different models to be evaluated. Maintained by an academic consortium without commercial ties, it aims to provide a community-wide "altitude meter" to track genuine progress toward reliable and generalizable robot manipulation.

marsbit8m ago

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

marsbit8m ago

Weng Li's New Blog Proposes 'Self-Evolution Should Start from Harness', DeepSeek's Cui Tianyi Endorses with Repost

Lilian Weng, former OpenAI security VP and co-founder of Thinking Machines Lab, has published a new blog post titled "Harness Engineering for Self-Improvement," proposing a pragmatic path for AI self-evolution. She argues that Recursive Self-Improvement (RSI) may practically begin at the "Harness" layer—the external runtime system governing how models use tools, manage context, and execute tasks—rather than directly from the model rewriting its own weights. The blog outlines a progression from optimizing prompts (Context Engineering) to designing workflows, and ultimately to Self-Improving Harness systems. These systems can identify their own weaknesses, propose targeted, verifiable modifications to the harness code, and validate improvements. Works like Self-Harness and Darwin Gödel Machine (DGM) demonstrate significant performance gains on benchmarks like SWE-bench through such automated harness evolution, rivaling handcrafted agents. DeepSeek researcher Tianyi Cui endorsed the view, noting harness-based self-evolution is as promising as model-based approaches. Weng emphasizes this is complementary to model training, with both reinforcing each other. However, key challenges remain: weak evaluators for subjective tasks, reward hacking, diversity collapse, managing long-term system health versus short-term success, and defining the human oversight role. The consensus is growing: the harness is a critical variable, as the same model can exhibit vastly different capabilities within different harness systems.

marsbit1h ago

Weng Li's New Blog Proposes 'Self-Evolution Should Start from Harness', DeepSeek's Cui Tianyi Endorses with Repost

marsbit1h ago

Trading

Spot
活动图片