Gratis Total, Alternatif Open Source untuk Claude Science, DeepSeek/GLM Bisa Dipakai Sesuka Hati

marsbitPubblicato 2026-07-07Pubblicato ultima volta 2026-07-07

Introduzione

Para peneliti pasti senang! Tak sampai seminggu setelah peluncuran Claude Science oleh Anthropic, komunitas open source merespons dengan proyek alternatif gratis bernama OpenScience. Dikembangkan oleh Synthetic Sciences (tim AI penelitian yang diinkubasi YC), OpenScience adalah platform kerja AI penelitian yang mencakup seluruh alur kerja: pencarian literatur, generasi hipotesis, eksperimen kode, hingga penulisan makalah. Keunggulan utamanya adalah **model-agnostic**, memungkinkan pengguna memilih model AI apa pun seperti DeepSeek, GLM, Claude, atau GPT, baik model internasional maupun domestik, cukup dengan kunci API masing-masing. Bahkan mendukung model lokal via Ollama untuk keamanan data penuh. Platform ini, yang dilisensikan di bawah Apache 2.0, dapat diinstal hanya dengan satu perintah terminal. Ia menawarkan lebih dari 250 paket keterampilan penelitian (4x lebih banyak dari Claude Science) untuk bidang seperti biologi komputasi dan kimia informatika. OpenScience juga menghadirkan antarmuka terpadu untuk menggantikan banyak alat yang sebelumnya terpisah. Berbeda dengan Claude Science yang terbatas pada macOS/Linux, hanya untuk pengguna berbayar, dan eksklusif untuk model Claude, OpenScience menawarkan kebebasan, keterjangkauan, dan kompatibilitas yang lebih luas. Tim juga menyediakan platform terkelola bernama Atlas untuk kemudahan penggunaan, meskipun OpenScience itu sendiri dapat digunakan sepenuhnya gratis dengan kunci API pengguna. Proyek ini secara tegas dinyat...

Para akademisi bergembira!!

Claude Science dari Anthropic baru diluncurkan kurang dari seminggu, komunitas open source sudah memberikan jawaban mereka.

Sebuah tim riset AI yang diinkubasi YC, menghadirkan alternatif open source untuk "Claude Science" yaitu OpenScience.

Sama-sama platform kerja riset AI yang mencakup seluruh alur kerja mulai dari pencarian literatur, pembuatan hipotesis, eksperimen kode hingga penulisan makalah, tetapi tidak terikat pada satu vendor model pun.

DeepSeek, GLM, Claude, GPT...... baik yang dalam negeri maupun luar negeri, ingin pakai yang mana terserah Anda.

Dan proyek ini menggunakan lisensi Apache 2.0 yang paling ramah pengembang, cukup dengan satu baris perintah untuk menginstal.

Begitu kabar ini beredar, proyek langsung trending di X. Orang-orang berkomentar:

Seperti inilah seharusnya AI ilmiah. (Anthropic: Sebut saja nama saya)

Claude Science Kuat, Tapi Tak Bisa Dipakai...

Sekitar 5 hari yang lalu, Anthropic secara resmi meluncurkan Claude Science di sebuah acara tertutup MIT Technology Review.

Ini adalah platform kerja AI khusus untuk para ilmuwan, menyediakan berbagai alat dan paket perangkat lunak yang paling sering digunakan oleh peneliti.

Sebagai contoh, sebelumnya seorang peneliti untuk menyelesaikan suatu studi, harus mencari literatur di PubMed, menulis kode dengan Jupyter, menjalankan statistik dengan R, menghubungkan cluster via SSH untuk menyerahkan tugas, lalu menggunakan berbagai alat untuk menggambar grafik dan menulis makalah.

Bolak-balik belasan jendela, energi terkuras hanya untuk "berpindah" antar alat.

Yang ingin dilakukan Claude Science adalah memasukkan semua itu ke dalam satu platform kerja yang sama.

Secara spesifik, platform ini melakukan beberapa integrasi kunci:

Di tingkat database dan toolchain, sudah dilengkapi dengan 60+ konektor database ilmiah dan paket keterampilan yang sudah dikonfigurasi sebelumnya, mencakup bidang penelitian umum seperti genomik, analisis sel tunggal, proteomik, biologi struktural, kimia informasi.

Anda bertanya dengan bahasa alami, agen profesional akan otomatis melakukan query lintas database, UniProt, PDB, Ensembl, ChEMBL, GEO — database ini tidak perlu dibuka satu per satu.

Platform ini juga terhubung dengan BioNeMo Agent Toolkit dari NVIDIA, dapat langsung mengakses model-model ilmu hayat seperti Evo 2, Boltz-2, OpenFold3.

Di tingkat eksekusi, platform ini memperkenalkan arsitektur multi-agen.

Agent utama bertanggung jawab atas perencanaan keseluruhan, sub-agen menangani tugas-tugas berbeda secara paralel, dan ada juga Reviewer Agent, yang khusus bertanggung jawab untuk memeriksa fakta, seperti memeriksa kutipan, memverifikasi hasil perhitungan, menandai potensi kesalahan.

Hasil yang dihasilkan bukan hanya keluaran teks, konten seperti struktur protein 3D, jalur genome browser, rumus struktur kimia, semuanya dapat dirender secara native.

Dan setiap grafik akan secara bersamaan menyimpan kode pembuatan, lingkungan eksekusi, penjelasan bahasa alami, dan riwayat percakapan lengkap.

Dalam beberapa skenario, ilmuwan bahkan bisa langsung mengubah grafik dengan satu kalimat, sistem otomatis menulis ulang kode dasarnya.

Di tingkat daya komputasi, Claude Science dapat langsung terhubung dengan infrastruktur yang sudah ada di laboratorium Anda.

Laptop, server Linux, node login kluster HPC, semuanya bisa, melalui koneksi SSH atau akun Modal untuk memanggil GPU cloud sesuai kebutuhan, dari satu kartu hingga ratusan kartu.

Kumpulan data skala besar hanya perlu dimuat satu kali, data sensitif tidak perlu meninggalkan sistem Anda sendiri, hanya konteks yang dibutuhkan untuk setiap langkah analisis yang akan dikirim ke Claude.

Pengguna beta awal telah menghasilkan beberapa kasus nyata.

Ahli saraf dari Allen Institute, Jérôme Lecoq, menggunakannya untuk membuat template "komputasi peninjauan" multi-agen, berisi sekitar 20 keterampilan khusus, meminta sub-agen membaca ribuan makalah, mengekstrak inti pandangan dan data kuantitatif, lalu menghasilkan tinjauan literatur per bab.

Singkatnya, dulu menulis satu tinjauan literatur butuh dua tahun, sekarang dia sudah punya sekitar 10—

Banyak yang lebih dari 100 halaman, dan semua kutipannya telah diverifikasi oleh Reviewer Agent.

Sementara Stephen Francis dari UCSF Brain Tumor Center menggunakannya untuk studi epidemiologi molekuler glioma, menjalankan analisis variasi germline.

Dia mengatakan Claude Science memangkas waktu yang biasanya dibutuhkan menjadi sepersepuluhnya, dan timnya memverifikasi hasilnya secara independen, memastikan analisisnya cepat dan dapat diandalkan.

Mengacu pada penilaian fisikawan Harvard Matthew Schwartz bulan Maret lalu tentang kemampuan penelitian AI, saat ini level Claude kira-kira setara dengan mahasiswa pascasarjana tahun kedua.

Dia menerbitkan artikel tamu "Vibe Physics: The AI Grad Student" di blog resmi Anthropic, yang mencatat seluruh prosesnya menggunakan Claude Opus 4.5 untuk menyelesaikan sebuah makalah fisika teoretis.

Saat itu kesimpulannya:

Kemampuan penelitian AI saat ini kira-kira setara dengan mahasiswa pascasarjana tahun kedua, bisa bekerja, tidak mengeluh lelah, tetapi setiap langkah perlu diawasi oleh pembimbing.

Penilaian ini kemudian juga ditulis Anthropic ke dalam dokumentasi teknis Claude Science, sebagai titik kalibrasi untuk posisi produk.

Namun, Claude Science saat ini memiliki beberapa batasan keras:

Hanya mendukung macOS dan Linux

Hanya untuk pengguna berbayar Pro/Max/Team/Enterprise

Di platform hanya bisa menggunakan model milik Claude sendiri

Beberapa kendala ini, terutama bagi tim riset di dalam negeri, membuat Claude Science menjadi sesuatu yang "terlihat tapi tak terjangkau".

Kabar Baik: Alternatif Open Source Hadir

Menyasar batasan di atas, lahirlah proyek open source OpenScience.

Tim di baliknya bernama Synthetic Sciences, didirikan di San Francisco tahun 2025, baru saja lulus dari batch YC 2026 Winter.

Ambisi tim pendiri cukup besar, ingin membangun sebuah platform yang memungkinkan ilmuwan menyerahkan tugas penelitian kompleks langsung ke "AI co-scientists", dari tinjauan literatur hingga pembuatan hipotesis hingga eksekusi eksperimen hingga penulisan makalah, seluruh alur dijalankan secara otonom oleh AI.

Mereka memiliki penilaian inti di dalam tim:

Model fondasi ilmiah perlu memiliki "selera penelitian" (research taste) yang sesungguhnya, dan selera ini tidak bisa didapat hanya dengan menumpuk parameter, harus berjalan dengan dua kaki yaitu produk dan model, menggunakan produk untuk mengumpulkan data proses penelitian berkualitas tinggi, lalu menggunakan data ini untuk melatih model yang memiliki selera.

OpenScience, adalah produk pertama yang diwujudkan dari jalur ini.

Meskipun misi OpenScience sama dengan Claude Science, ada satu perbedaan mendasar:

Model-agnostic (tidak terikat model tertentu).

Mengutip kata-kata Synthetic Sciences sendiri:

AI ilmiah seharusnya terbuka, tidak boleh didominasi oleh satu perusahaan untuk alat yang digunakan manusia mengeksplorasi dan menemukan, apalagi perusahaan itu yang menentukan siapa yang berhak menggunakannya.

Jadi di platform ini, Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, GLM...... selama Anda punya API Key, bisa langsung disambungkan.

Bahkan bisa menjalankan model lokal, menggunakan Ollama, data tidak perlu keluar satu byte pun dari mesin Anda.

Key Anda tetap di lokal, permintaan langsung ke penyedia model, tidak melalui server perantara.

Dan, OpenScience mendukung penggantian model per permintaan.

Dalam satu platform kerja yang sama, Anda bisa langkah ini pakai Claude, langkah berikutnya ganti ke DeepSeek, tidak perlu mengubah konfigurasi apa pun.

Di tingkat fungsi, OpenScience bahkan lebih agresif daripada Claude Science—

Memiliki 250+ paket keterampilan penelitian internal, lebih dari 4 kali lipat Claude Science, mencakup bidang-bidang seperti ML, biologi komputasi, kimia informasi, dan semuanya dapat dibaca, diedit, dan diperluas.

Instalasi juga sederhana, satu baris perintah di terminal:

Buka dan langsung pakai, browser otomatis membuka platform kerja. Saat pertama kali dijalankan, pilih sumber model, isi API Key, lalu bisa mulai bekerja.

Ingin instalasi global juga bisa:

Jika merasa repot mengatur Key, tim juga menyediakan platform terkelola Atlas—

Isi dompet digital untuk langsung memanggil berbagai model terkini, tidak perlu mengatur Key satu per satu, plus ada peta penelitian yang bertahan dan daya komputasi cloud.

Tapi Atlas ini tidak wajib, Anda bisa menjalankan OpenScience dengan Key sendiri, tetap bisa digunakan sepenuhnya gratis, tanpa kendala.

One More Thing

Yang menarik, gulir ke bagian paling bawah halaman GitHub OpenScience, Anda akan melihat pernyataan yang sengaja ditambahkan:

OpenScience adalah proyek independen. Tidak berafiliasi dengan, didukung oleh, atau disponsori oleh Anthropic. "Claude" adalah merek dagang Anthropic, PBC, digunakan di sini hanya untuk menggambarkan kompatibilitas.

Terjemahannya, kami adalah proyek independen, tidak ada hubungan apa pun dengan Anthropic. Menyebut "Claude" murni untuk menyebut kompatibilitas, jangan berpikir macam-macam.

Tampaknya kesan yang ditinggalkan "lobster" (merujuk pada masalah trademark dengan OpenClaw/OpenClaude) pada seluruh komunitas open source, terlalu mendalam.

OpenClaw beberapa kali berganti nama sebelumnya, OpenScience kali ini langsung mengelas pernyataan klarifikasi hubungan di README versi pertama.

Tidak lain, bertahan hidup dulu, baru bicara alternatif (doge).

Alamat open source:

https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20

Tautan referensi:

[1]https://x.com/SynScience/status/2073829478393086311?s=20

[2]https://x.com/i/trending/2073904804829741364?s=20

[3]https://www.openscience.sh/

[4]https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench

Artikel ini berasal dari akun WeChat "Quantum Bit", penulis: Yishui

Crypto di tendenza

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Domande pertinenti

QApa itu OpenScience dan bagaimana perbedaannya dengan Claude Science?

AOpenScience adalah platform AI penelitian sumber terbuka yang menjadi alternatif gratis dari Claude Science. Perbedaan utamanya adalah OpenScience bersifat model-agnostic, artinya pengguna dapat menggunakan berbagai model AI seperti DeepSeek, GLM, Claude, atau GPT hanya dengan kunci API, sementara Claude Science hanya mendukung model Anthropic dan terbatas untuk pengguna berbayar.

QApa keunggulan utama OpenScience bagi peneliti di Indonesia?

AKeunggulan utama OpenScience adalah gratis, dapat dijalankan dengan satu perintah, mendukung berbagai model AI (termasuk yang populer di China seperti DeepSeek dan GLM), dan memungkinkan penggunaan model lokal melalui Ollama tanpa mengirim data keluar. Ini sangat menguntungkan bagi peneliti dengan anggaran terbatas atau yang memerlukan fleksibilitas dalam memilih model.

QApa saja kemampuan yang ditawarkan Claude Science dalam mendukung penelitian ilmiah?

AClaude Science menawarkan alat AI khusus untuk penelitian ilmiah, termasuk konektor ke 60+ database ilmiah, toolkit BioNeMo Nvidia, arsitektur multi-agen untuk perencanaan dan verifikasi, rendering visual 3D (seperti struktur protein), dan integrasi dengan infrastruktur komputasi yang ada (dari laptop hingga cluster HPC). Platform ini dapat mempercepat proses penelitian hingga 10 kali lipat.

QBagaimana cara menginstal dan menggunakan OpenScience?

AOpenScience dapat diinstal dengan satu perintah di terminal: 'pip install openscience'. Setelah instalasi, platform akan terbuka di browser. Pengguna hanya perlu memilih penyedia model dan memasukkan kunci API yang sesuai. Untuk kemudahan, tersedia juga platform Atlas yang memungkinkan penggunaan model tanpa mengatur kunci API secara manual.

QMengapa tim OpenScience menambahkan pernyataan penyangkalan hubungan dengan Anthropic?

ATim OpenScience menambahkan pernyataan penyangkalan untuk menegaskan bahwa proyek mereka independen dan tidak berafiliasi dengan Anthropic. Ini dilakukan untuk menghindari potensi masalah hukum atau klaim merek dagang, mengingat komunitas sumber terbuka sebelumnya pernah mengalami insiden serupa (seperti kasus 'OpenClaw'). Dengan pernyataan ini, mereka fokus pada kompatibilitas fungsional, bukan hubungan resmi.

Letture associate

Ray Dalio's Latest Macro Analysis Full Text: Buy More Gold, Add Some Bitcoin

In his latest macro analysis, Ray Dalio applies his framework from "How Countries Go Broke: The Big Cycle" to the current global debt environment. He highlights recent events like Japan selling U.S. Treasuries and rising U.S. long-term yields as signs of an unsustainable debt dynamic. Dalio explains that excessive government debt leads to either unacceptably high interest rates, severe economic downturns, or significant currency debasement through central bank money printing. He summarizes the U.S. fiscal situation: with $5.5 trillion in revenue, $7.5 trillion in spending, a $2 trillion deficit, and total debt at six times annual revenue, debt servicing costs are immense. Without correction, U.S. debt could reach $55-$60 trillion in a decade. Dalio proposes a "3% Three-Way" solution: reducing the budget deficit to 3% of GDP through balanced spending cuts, tax increases, and interest rate reductions to avoid a traumatic adjustment. In response to FAQs, he argues that the risk of a U.S. debt crisis is high and could materialize within a few years if the current path continues. He dismisses the notion that the dollar's reserve status makes the U.S. immune, citing historical precedents of reserve currency declines. He is also unconvinced by Japan's high-debt stability, noting poor returns for yen-denominated assets. For investors, Dalio recommends diversifying globally, underweighting bonds, and overweighting assets like gold and a small allocation to Bitcoin (around 10-15% to gold) to hedge against currency debasement and poor debt returns.

marsbit7 min fa

Ray Dalio's Latest Macro Analysis Full Text: Buy More Gold, Add Some Bitcoin

marsbit7 min fa

Stripe’s 16-Year Chronicle: From 7 Lines of Code to a $100 Billion Valuation

Stripe's 16-year journey began with a simple promise: "7 lines of code to accept payments." Founded by Patrick and John Collison, the company started by hiding the complexity of bank integrations and merchant accounts behind a clean API, initially targeting developers at startups. This early focus on user experience and technical simplicity fueled rapid adoption. A key early milestone was establishing vital bank partnerships, a challenge overcome by hiring Billy Alvarado, who brought crucial institutional relationship skills. From this foundation, Stripe systematically expanded its product boundaries. It launched Connect for platform payments, Atlas for company formation, Radar for fraud prevention, and Billing for subscriptions. This transformed Stripe from a payment processor into a broader financial infrastructure suite for internet businesses. The COVID-19 pandemic accelerated growth but also led to over-hiring. A 14% layoff in 2022 marked a period of organizational correction. Subsequently, Stripe shifted its growth strategy towards strategic acquisitions to enter new domains quickly. It acquired Bridge (stablecoin infrastructure), Privy (wallet infrastructure), Metronome (usage-based billing), and agreed to buy OpenRouter (AI model routing). These moves signal Stripe's ambition to build a "programmable money system" for the emerging AI and agent-based economy, managing not just currency flows but also the measurement and pricing of computational resources like AI tokens. Internally, Stripe leverages AI agents (like "Minions") to boost engineering productivity. Despite scaling to nearly 8,000 employees and processing $1.9 trillion in payment volume annually, the company remains private. A recent employee tender offer valued it at $159 billion. The core question for Stripe's future is whether it can successfully integrate its expanding product matrix—spanning payments, crypto, and AI infrastructure—into a cohesive platform, positioning itself as the foundational economic layer for autonomous software agents.

marsbit36 min fa

Stripe’s 16-Year Chronicle: From 7 Lines of Code to a $100 Billion Valuation

marsbit36 min fa

Treasury Secretary's Move to Suppress Treasury Yields Ignites 'Currency Debasement Trade'! Gold Hits Three-Month High, Bitcoin Surges Over 25% in a Single Week

US Treasury Secretary Besant's efforts to lower long-term Treasury yields by announcing expanded buybacks had only a brief market impact. However, this move fueled a "currency devaluation trade," weakening the US dollar while boosting both gold (to a three-month high) and Bitcoin (up over 25% for the week). Analysts attribute this reaction to deepening market concerns over the massive US fiscal deficit and structural pressures keeping long-term rates elevated, including fierce competition for capital from global government borrowing and massive AI sector financing. Despite the Treasury's actions, fundamental forces like growth, inflation, and capital demand are seen as limiting its ability to sustainably suppress yields. Bitcoin's strong positive correlation with gold has reinforced its narrative as a hedge against devaluation. While equity markets have shown resilience, some strategists warn that Treasury yields nearing 5% increase pressure on the dollar and high-leverage assets. Figures like Ray Dalio have advised reducing bond exposure in favor of gold and some Bitcoin, citing US debt risks. Market opinions are divided on the sustainability of the devaluation trade, with some noting the lack of a near-term catalyst for its next leg higher. The underlying tension between the Treasury's desire for lower borrowing costs and the Federal Reserve's focus on inflation and reducing market intervention remains a key theme. Upcoming events like Nvidia's earnings and the Jackson Hole symposium will test whether AI profits can continue supporting stocks and if the Fed aligns more with Washington's preference for easier financial conditions.

华尔街日报2 h fa

Treasury Secretary's Move to Suppress Treasury Yields Ignites 'Currency Debasement Trade'! Gold Hits Three-Month High, Bitcoin Surges Over 25% in a Single Week

华尔街日报2 h fa

Alexander Shokhin: Business Needs an Interest Rate Below 10% and the Dollar at 90-95 Rubles

Alexander Shokhin, head of the Russian Union of Industrialists and Entrepreneurs (RSPP), has advocated for potentially using "non-market" tools to keep the ruble within a target exchange rate corridor. This, he argues on August 21, would help avoid excessive volatility, though he called the topic a separate discussion. Shokhin had previously raised the idea of a currency corridor in late May, noting the ruble's current exchange rate is not fully market-driven due to a limited currency segment and reduced foreign currency demand. He stated that many business community colleagues propose fixing a corridor, even through non-market methods, to ensure predictability. The business community's key targets, as outlined by Shokhin in late December 2025, are a Central Bank key rate of 12%, inflation of 4–5%, and a US dollar exchange rate of 90–95 rubles by the end of 2026. A turning point for investment, he said, would be lowering the rate to 12% with 6% inflation, though truly comfortable business conditions would require a rate below 10%. He stressed the critical importance of currency predictability for corporate investment decisions. From a data analysis perspective, the idea of a ruble corridor is not new. A similar mechanism was used in Russia from 1995 to 1998, where the central bank held the dollar within fixed boundaries through regular interventions. This regime lasted three years before ending abruptly during the 1998 default, illustrating the fragility of rigid targets under external shocks. The macro-economic link is clear: stricter corridors require more reserves to defend against currency pressure. The key unresolved technical aspect is the specific sources and volume of such interventions given the current market's limited liquidity. Whether this discussion remains theoretical or leads to concrete corridor parameters will be seen in the coming months.

cryptonews.ru4 h fa

Alexander Shokhin: Business Needs an Interest Rate Below 10% and the Dollar at 90-95 Rubles

cryptonews.ru4 h fa

Has the Train to Bitcoin Already Left the Station? The User Indicator Has Stopped Giving Signals!

The Bitcoin price surge has moved the AHR999 indicator, monitored by long-term investors, out of the "accumulation on dips" zone. After approximately 82 days, the indicator has returned to its regular dollar-cost averaging (DCA) range. Data shows the Ahr999 index reached 0.5073, moving it from the "accumulation" zone below 0.45 into the DCA range of 0.45 to 1.20. In the current cycle, this accumulation window lasted from May 29 to August 19. The AHR999 indicator evaluates both short-term, stable returns from Bitcoin purchases and the deviation of the current price from its estimated value. Historically, a reading below 0.45 signals "accumulation on dips," 0.45-1.20 suggests steady DCA buying, and above 1.20 indicates potentially high prices. The indicator is noted as not being a definitive buy/sell signal.

cryptonews.ru4 h fa

Has the Train to Bitcoin Already Left the Station? The User Indicator Has Stopped Giving Signals!

cryptonews.ru4 h fa

Trading

Spot

Articoli Popolari

Come comprare GLM

Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di Golem (GLM) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente GolemGLM.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva Golem (GLM)Dopo aver acquistato Golem (GLM), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia Golem (GLM)Scambia facilmente Golem (GLM) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

176 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.10Aggiornato il 2026.06.02

Discussioni

Benvenuto nella Community HTX. Qui puoi rimanere informato sugli ultimi sviluppi della piattaforma e accedere ad approfondimenti esperti sul mercato. Le opinioni degli utenti sul prezzo di GLM GLM sono presentate come di seguito.