Wang Tao's First Large Model Brings Meta Back to the Table

marsbitОпубліковано о 2026-04-09Востаннє оновлено о 2026-04-09

Анотація

Meta has unveiled Muse Spark, the first model from its new Muse series, marking a significant step in its AI strategy under the leadership of Alexandr (Wang) since his appointment ten months ago. Designed to be compact and fast, Spark is a natively multimodal reasoning model that integrates visual information into its core architecture, enabling advanced capabilities like visual chain-of-thought reasoning. It excels in areas such as medical reasoning, visual and chart understanding, and scientific reasoning, though it lags in coding and long-form tasks compared to rivals like GPT-5.4 and Gemini 3.1 Pro. The model will power Meta AI across platforms like WhatsApp, Instagram, and Facebook, with private API access for select partners. The release follows Meta’s shift from its earlier Llama series and significant internal investment, including a restructured AI stack and expanded infrastructure. Spark’s introduction spurred a 6.5% rise in Meta’s stock, reflecting market optimism. Meta plans to develop larger models in the Muse series, potentially adopting a hybrid open/closed-source approach moving forward.

By | Alphabet AI

It has been about ten months since Wang Tao (Alexandr Wang) joined Meta. The world is about to move from one summer to another, and Meta's "Avocado" is finally ripe.

On April 8 local time, Meta officially announced the release of Spark, the first model in the Muse series. This is also the first dish served by Meta after recruiting Wang Tao and establishing the "Meta Superintelligence Labs (MSL)".

Wang Tao posted several messages on X to introduce the new model, stating: "Nine months ago, we rebuilt the AI technology stack from scratch, including new infrastructure, architecture, and data pipelines. Muse Spark is the result of this work."

Even Yann LeCun, Meta's former chief scientist who was rumored to have disagreements with Wang Tao, came to congratulate him, creating a harmonious atmosphere.

Meta emphasized that Spark was designed to be "small and fast." Leading with such a model instead of "holding back for a big move" to release a crushing model shows that Meta knows time is of the essence.

This move seems to have worked, as Meta's stock price rose by about 9% that day.

01 New Model Muse Spark

First, let's take a look at what model Meta has released.

The new model is called Muse Spark, with Muse being the name of the model series. The name is quite interesting: Muse refers to the "Muses," and Spark means "spark."

Meta stated that Muse Spark is Meta's most powerful model to date. It currently powers Meta AI applications and websites and will be rolled out to WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger, and AI glasses in the coming weeks. Meta will also offer a private preview of the model via API to select partners.

Clearly, Meta wants to fully leverage its platform advantages, explicitly stating that Muse Spark is specifically built for Meta's products.

It will provide smarter and faster support for Meta AI and unlock new features over time, such as referencing recommended content and information shared by users on Instagram, Facebook, and Threads.

"We are moving toward the goal of personal superintelligence: creating an intelligent assistant that can help anyone, anytime, with the things they care about most."

Muse Spark is designed to be small and fast yet capable of handling complex problems in science, mathematics, and health. Its core is a natively multimodal reasoning model.

Unlike previous versions that "stitched" vision and text together, Muse Spark was rebuilt from the ground up, integrating visual information into its internal logic. This architectural shift enables a "visual chain of thought," allowing the model to annotate dynamic environments—for example, identifying components of a complex coffee machine or correcting a user's yoga posture through side-by-side video analysis.

However, the most important technical leap is the new "Contemplating" mode.

Meta claims that this feature coordinates multiple sub-agents for parallel reasoning, enabling Meta to compete with extreme reasoning models like Google's Gemini Deep Think and OpenAI's GPT-5.4 Pro.

In terms of single-model test results:

. PhD-level scientific reasoning (GPQA Diamond): Muse Spark achieved an accuracy of 89.5%, which is quite strong but still slightly behind Gemini 3.1 Pro (94.3%), GPT-5.4 (92.8%), and Claude Opus 4.6 (92.7%).

. Chart and visual understanding (CharXiv Reasoning, in Contemplating mode): Scored 86.4, significantly outperforming competitors in this multimodal visual reasoning task—surpassing Gemini 3.1 Pro (80.2), GPT-5.4 (82.8), and Claude Opus 4.6 (65.3). Visual understanding and chart reasoning are among Muse Spark's standout strengths.

. Hard medical reasoning (HealthBench Hard): Scored 42.8%, significantly leading all major competitors, including GPT-5.4 (40.1%), Gemini 3.1 Pro (20.6%), and Claude Opus 4.6 (14.8%). Meta stated that this is thanks to targeted training in collaboration with over 1,000 doctors. Medical-related capabilities are one of its highlights.

. Software engineering and coding (SWE-Bench Verified): Scored 77.4%, behind Claude Opus 4.6 (80.8%) and Gemini 3.1 Pro (80.6%). Meta itself admitted that there is still a gap in long-term, multi-step autonomous tasks (agentic tasks) and complex coding workflows, requiring continued investment.

. Multimodal multidisciplinary understanding (MMMU Pro): Scored approximately 80.4–80.5%, second only to Gemini 3.1 Pro (83.9%), ranking second in visual multimodal tasks.

Overall, Muse Spark excels in visual multimodal reasoning, medical fields, and efficient reasoning, making it particularly suitable for Meta's own social, content, and health ecosystems. However, it still has room for improvement in pure coding and long-chain autonomous tasks.

02 The "Avocado" Delayed Multiple Times

An interesting side note occurred on X.

As Meta's current AI leader, Wang Tao (Alexandr Wang) posted several messages on X promoting the new model.

At this point, someone pointed out that the benchmark chart provided was too misleading, "almost criminal." In this chart, Muse Spark's scores were placed in the first column and all highlighted in a prominent color. At first glance, it seemed to be leading across the board, but upon closer inspection, some scores were actually lower.

Playing tricks with charts is not new; OpenAI has been criticized for this multiple times before.

Interestingly, Wang Tao chose to immediately "apologize" in response to the criticism:

"Sorry, we did not mean to imply that our scores are the highest. On the contrary, most evaluation results show that our model still has much room for improvement. We will not make the same mistake again."

It is not hard to see that Meta does not intend for Muse Spark to achieve complete dominance but rather to return to the competition in AI.

From various signs, the Muse series is likely the project internally code-named "Avocado."

Avocado has been delayed for too long, and Meta has now adopted a "small first, then big" strategy. Meta emphasized in its official blog post that Spark focuses on being fast and small, and this is just the beginning:

"Our models are developing as expected. Muse Spark is an early data point in our development journey, and we are working on larger-scale models."

This is different from the AI industry's (especially the top players') habit of "making a splash" or "shocking," but Meta really doesn't have time to take it slow.

Early last year, after Meta released the Llama 4 series, the model's performance did not meet expectations (especially the insufficient performance of the Behemoth large model), and further open-source development of the Llama series was paused.

By last summer, Meta invested $14.3 billion in Scale AI (acquiring a 49% stake) and directly recruited Scale AI founder and CEO, 28-year-old Wang Tao (Alexandr Wang), as Chief AI Officer, formally establishing the Meta Superintelligence Labs (MSL).

At the same time, Meta engaged in疯狂挖角 (frenzy recruitment), recruiting dozens of top researchers from OpenAI, Google, and other companies with high salaries, some offers reaching millions to hundreds of millions of dollars.

In terms of costs, Meta's full-year AI-related capital expenditure in 2025 reached $72.22 billion; the financial guidance in January 2026 indicated that this number would significantly increase to $115–135 billion, almost doubling, mainly for MSL's model training and data center expansion.

Over the past ten months, Meta, as well as Zuckerberg and Meta's AI head Wang Tao, have been under tremendous pressure. People were eager to see what dish would be served after Wang Tao joined and Meta重组 (reorganized).

At least from the market's initial feedback, Meta's strategy of abandoning "holding back for a big move" and instead serving a small dish first is working. Meta's stock price surged nearly 9% that day, marking the largest single-day gain since January this year. As of the close, Meta rose 6.5%.

A noteworthy piece of information is that the outside world一直认为 (has always believed) that "Avocado" would completely转向闭源 (shift to closed-source), but Meta did not close the door this time. In the future, Meta may adopt a hybrid strategy of open-source and closed-source并行 (parallel), keeping flagship models and exclusive technologies internal while maintaining the open-source availability of fresh models to the broad developer community.

Meta has finally served "Avocado" on the table, but this is far from the end. For Wang Tao and Zuckerberg, Muse Spark is more like a starting gun. The future unfolds depends on whether the promise of "getting stronger and stronger" can be fulfilled.

Пов'язані питання

QWhat is the name of the first model in the Muse series released by Meta, and what is its key design philosophy?

AThe first model in the Muse series is called Muse Spark. Its key design philosophy is to be 'small and fast'.

QWhich specific areas does the Muse Spark model excel in, according to the benchmark results mentioned in the article?

AAccording to the benchmarks, Muse Spark excels in visual and multimodal reasoning (e.g., CharXiv Reasoning), medical hard reasoning (HealthBench Hard), and efficient inference.

QHow did the market react to the announcement of the Muse Spark model?

AThe market reacted positively. Meta's stock price rose by as much as 9% during the day and closed up 6.5%, marking its largest single-day gain since January of that year.

QWho is Alexandr Wang, and what role does he play at Meta in relation to this new model?

AAlexandr Wang is the Chief AI Officer at Meta. He leads the Meta Superintelligence Labs (MSL) and was instrumental in the development of the Muse Spark model, which is the first major release since he joined the company.

QWhat was the internal code name for the Muse project, and what strategy did Meta adopt for its release?

AThe internal code name for the project was 'Avocado'. Meta adopted a 'small first, then large' strategy, releasing the smaller, faster Muse Spark first instead of waiting to release a much larger model.

Пов'язані матеріали

Торгівля

Спот
Ф'ючерси

Популярні статті

Що таке $S$

Розуміння SPERO: Комплексний огляд Вступ до SPERO Оскільки ландшафт інновацій продовжує еволюціонувати, виникнення технологій web3 та криптовалютних проектів відіграє ключову роль у формуванні цифрового майбутнього. Один з проектів, який привернув увагу в цій динамічній сфері, — це SPERO, позначений як SPERO,$$s$. Ця стаття має на меті зібрати та представити детальну інформацію про SPERO, щоб допомогти ентузіастам та інвесторам зрозуміти його основи, цілі та інновації в рамках web3 та крипто-сектору. Що таке SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ — це унікальний проект у криптопросторі, який прагне використати принципи децентралізації та технології блокчейн для створення екосистеми, що сприяє залученню, корисності та фінансовій інклюзії. Проект розроблений для полегшення взаємодії між користувачами новими способами, надаючи їм інноваційні фінансові рішення та послуги. У своїй основі SPERO,$$s$ прагне надати можливості індивідам, забезпечуючи інструменти та платформи, які покращують користувацький досвід у криптовалютному просторі. Це включає в себе можливість більш гнучких методів транзакцій, сприяння ініціативам, що підтримуються спільнотою, та створення шляхів для фінансових можливостей через децентралізовані додатки (dApps). Основна концепція SPERO,$$s$ обертається навколо інклюзивності, прагнучи зменшити розриви в традиційній фінансовій системі, використовуючи переваги технології блокчейн. Хто є творцем SPERO,$$s$? Особистість творця SPERO,$$s$ залишається дещо невідомою, оскільки є обмежені публічно доступні ресурси, що надають детальну інформацію про його засновників. Ця відсутність прозорості може бути наслідком зобов'язання проекту до децентралізації — етики, яку багато проектів web3 поділяють, ставлячи колективні внески вище за індивідуальне визнання. Зосереджуючи обговорення навколо спільноти та її колективних цілей, SPERO,$$s$ втілює суть наділення без виділення конкретних осіб. Таким чином, розуміння етики та місії SPERO є більш важливим, ніж ідентифікація єдиного творця. Хто є інвесторами SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ підтримується різноманітними інвесторами, починаючи від венчурних капіталістів до ангельських інвесторів, які прагнуть сприяти інноваціям у крипто-секторі. Зосередження цих інвесторів зазвичай узгоджується з місією SPERO — пріоритет надається проектам, які обіцяють технологічний прогрес у суспільстві, фінансову інклюзію та децентралізоване управління. Ці інвесторські фонди зазвичай зацікавлені в проектах, які не лише пропонують інноваційні продукти, але й позитивно впливають на спільноту блокчейн та її екосистеми. Підтримка з боку цих інвесторів підкріплює SPERO,$$s$ як значного конкурента в швидко змінюваній сфері крипто-проектів. Як працює SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ використовує багатогранну структуру, яка відрізняє його від традиційних криптовалютних проектів. Ось деякі ключові особливості, які підкреслюють його унікальність та інноваційність: Децентралізоване управління: SPERO,$$s$ інтегрує моделі децентралізованого управління, надаючи користувачам можливість активно брати участь у процесах прийняття рішень щодо майбутнього проекту. Цей підхід сприяє відчуттю власності та відповідальності серед членів спільноти. Корисність токена: SPERO,$$s$ використовує свій власний криптовалютний токен, розроблений для виконання різних функцій в екосистемі. Ці токени дозволяють здійснювати транзакції, отримувати винагороди та полегшувати послуги, що пропонуються на платформі, підвищуючи загальну залученість та корисність. Шарова архітектура: Технічна архітектура SPERO,$$s$ підтримує модульність та масштабованість, що дозволяє безперешкодно інтегрувати додаткові функції та додатки в міру розвитку проекту. Ця адаптивність є надзвичайно важливою для збереження актуальності в постійно змінюваному крипто-ландшафті. Залучення спільноти: Проект підкреслює ініціативи, що підтримуються спільнотою, використовуючи механізми, які стимулюють співпрацю та зворотний зв'язок. Підтримуючи сильну спільноту, SPERO,$$s$ може краще задовольняти потреби користувачів та адаптуватися до ринкових тенденцій. Фокус на інклюзію: Пропонуючи низькі комісії за транзакції та зручні інтерфейси, SPERO,$$s$ прагне залучити різноманітну базу користувачів, включаючи осіб, які раніше не брали участі в крипто-просторі. Це зобов'язання до інклюзії узгоджується з його загальною місією наділення через доступність. Хронологія SPERO,$$s$ Розуміння історії проекту надає важливі уявлення про його розвиток та етапи. Нижче наведено пропоновану хронологію, що відображає значні події в еволюції SPERO,$$s$: Етап концептуалізації та ідеації: Початкові ідеї, що стали основою SPERO,$$s$, були сформовані, тісно пов'язані з принципами децентралізації та фокусом на спільноті в індустрії блокчейн. Запуск білого паперу проекту: Після концептуального етапу був випущений комплексний білий папір, що детально описує бачення, цілі та технологічну інфраструктуру SPERO,$$s$, щоб залучити інтерес та зворотний зв'язок від спільноти. Створення спільноти та ранні залучення: Активні зусилля були спрямовані на створення спільноти ранніх прихильників та потенційних інвесторів, що полегшило обговорення цілей проекту та отримання підтримки. Подія генерації токенів: SPERO,$$s$ провів подію генерації токенів (TGE) для розподілу своїх рідних токенів серед ранніх прихильників та встановлення початкової ліквідності в екосистемі. Запуск початкового dApp: Перший децентралізований додаток (dApp), пов'язаний з SPERO,$$s$, став доступним, дозволяючи користувачам взаємодіяти з основними функціями платформи. Постійний розвиток та партнерства: Безперервні оновлення та вдосконалення пропозицій проекту, включаючи стратегічні партнерства з іншими учасниками блокчейн-простору, сформували SPERO,$$s$ у конкурентоспроможного та еволюціонуючого гравця на крипто-ринку. Висновок SPERO,$$s$ є свідченням потенціалу web3 та криптовалют для революціонізації фінансових систем та наділення індивідів. Завдяки зобов'язанню до децентралізованого управління, залучення спільноти та інноваційно спроектованих функцій, він прокладає шлях до більш інклюзивного фінансового ландшафту. Як і з будь-якими інвестиціями в швидко змінюваному крипто-просторі, потенційним інвесторам та користувачам рекомендується ретельно досліджувати та обдумано взаємодіяти з поточними подіями в SPERO,$$s$. Проект демонструє інноваційний дух крипто-індустрії, запрошуючи до подальшого дослідження його численних можливостей. Хоча подорож SPERO,$$s$ ще триває, його основні принципи можуть справді вплинути на майбутнє того, як ми взаємодіємо з технологією, фінансами та один з одним у взаємопов'язаних цифрових екосистемах.

73 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.17Оновлено 2024.12.17

Що таке $S$

Що таке AGENT S

Агент S: Майбутнє автономної взаємодії в Web3 Вступ У постійно змінюваному ландшафті Web3 та криптовалюти інновації постійно переосмислюють, як люди взаємодіють з цифровими платформами. Один з таких новаторських проектів, Агент S, обіцяє революціонізувати взаємодію людини з комп'ютером через свою відкриту агентну структуру. Прокладаючи шлях для автономних взаємодій, Агент S прагне спростити складні завдання, пропонуючи трансформаційні застосування в штучному інтелекті (ШІ). Це детальне дослідження заглиблюється в складності проекту, його унікальні особливості та наслідки для сфери криптовалюти. Що таке Агент S? Агент S є революційною відкритою агентною структурою, спеціально розробленою для вирішення трьох основних викликів в автоматизації комп'ютерних завдань: Набуття специфічних знань у галузі: Структура інтелектуально навчається з різних зовнішніх джерел знань та внутрішнього досвіду. Цей подвійний підхід дозволяє їй створити багатий репозиторій специфічних знань у галузі, покращуючи її продуктивність у виконанні завдань. Планування на довгих горизонтах завдань: Агент S використовує планування з підкріпленням досвіду, стратегічний підхід, який полегшує ефективний розподіл та виконання складних завдань. Ця функція значно підвищує її здатність ефективно та результативно управляти кількома підзавданнями. Обробка динамічних, неоднорідних інтерфейсів: Проект представляє Інтерфейс Агент-Комп'ютер (ACI), інноваційне рішення, яке покращує взаємодію між агентами та користувачами. Використовуючи багатомодальні великі мовні моделі (MLLMs), Агент S може безперешкодно орієнтуватися та маніпулювати різноманітними графічними інтерфейсами користувача. Завдяки цим новаторським функціям Агент S надає надійну структуру, яка вирішує складнощі, пов'язані з автоматизацією людської взаємодії з машинами, прокладаючи шлях для численних застосувань у ШІ та за його межами. Хто є творцем Агент S? Хоча концепція Агент S є фундаментально новаторською, конкретна інформація про його творця залишається невідомою. Творець наразі невідомий, що підкреслює або початкову стадію проекту, або стратегічний вибір зберегти засновників у таємниці. Незважаючи на анонімність, акцент залишається на можливостях та потенціалі структури. Хто є інвесторами Агент S? Оскільки Агент S є відносно новим у криптографічній екосистемі, детальна інформація про його інвесторів та фінансових спонсорів не задокументована. Відсутність публічно доступних відомостей про інвестиційні фонди або організації, що підтримують проект, викликає питання щодо його фінансової структури та дорожньої карти розвитку. Розуміння підтримки є критично важливим для оцінки стійкості проекту та потенційного впливу на ринок. Як працює Агент S? В основі Агент S лежить передова технологія, яка дозволяє йому ефективно функціонувати в різних умовах. Його операційна модель побудована навколо кількох ключових функцій: Взаємодія з комп'ютером, подібна до людської: Структура пропонує розширене планування ШІ, прагнучи зробити взаємодії з комп'ютерами більш інтуїтивними. Імітуючи людську поведінку при виконанні завдань, вона обіцяє підвищити досвід користувачів. Наративна пам'ять: Використовується для використання високорівневого досвіду, Агент S використовує наративну пам'ять для відстеження історій завдань, тим самим покращуючи свої процеси прийняття рішень. Епізодична пам'ять: Ця функція надає користувачам покрокові інструкції, дозволяючи структурі пропонувати контекстуальну підтримку в міру виконання завдань. Підтримка OpenACI: Завдяки можливості працювати локально, Агент S дозволяє користувачам зберігати контроль над своїми взаємодіями та робочими процесами, узгоджуючи з децентралізованою етикою Web3. Легка інтеграція з зовнішніми API: Його універсальність і сумісність з різними платформами ШІ забезпечують те, що Агент S може безперешкодно вписатися в існуючі технологічні екосистеми, роблячи його привабливим вибором для розробників та організацій. Ці функціональні можливості колективно сприяють унікальному положенню Агент S у крипто-просторі, оскільки він автоматизує складні, багатоступеневі завдання з мінімальним втручанням людини. У міру розвитку проекту його потенційні застосування в Web3 можуть переосмислити, як відбуваються цифрові взаємодії. Хронологія Агент S Розробка та етапи Агент S можуть бути узагальнені в хронології, яка підкреслює його значні події: 27 вересня 2024 року: Концепція Агент S була представлена в комплексній науковій статті під назвою “Відкрита агентна структура, яка використовує комп'ютери як людина”, що демонструє основи проекту. 10 жовтня 2024 року: Наукова стаття була опублікована на arXiv, пропонуючи детальне дослідження структури та її оцінки продуктивності на основі бенчмарку OSWorld. 12 жовтня 2024 року: Було випущено відеопрезентацію, що надає візуальне уявлення про можливості та особливості Агент S, ще більше залучаючи потенційних користувачів та інвесторів. Ці маркери в хронології не лише ілюструють прогрес Агент S, але й вказують на його прихильність до прозорості та залучення громади. Ключові моменти про Агент S У міру розвитку структури Агент S кілька ключових характеристик виділяються, підкреслюючи її новаторський характер та потенціал: Інноваційна структура: Розроблена для забезпечення інтуїтивного використання комп'ютерів, подібного до людської взаємодії, Агент S пропонує новий підхід до автоматизації завдань. Автономна взаємодія: Здатність автономно взаємодіяти з комп'ютерами через GUI означає стрибок до більш інтелектуальних та ефективних обчислювальних рішень. Автоматизація складних завдань: Завдяки своїй надійній методології він може автоматизувати складні, багатоступеневі завдання, роблячи процеси швидшими та менш схильними до помилок. Безперервне вдосконалення: Механізми навчання дозволяють Агенту S покращуватися на основі минулого досвіду, постійно підвищуючи свою продуктивність та ефективність. Універсальність: Його адаптивність до різних операційних середовищ, таких як OSWorld та WindowsAgentArena, забезпечує його здатність служити широкому спектру застосувань. Оскільки Агент S займає своє місце в ландшафті Web3 та криптовалюти, його потенціал покращити можливості взаємодії та автоматизувати процеси означає значний прогрес у технологіях ШІ. Завдяки своїй інноваційній структурі Агент S є прикладом майбутнього цифрових взаємодій, обіцяючи більш безперешкодний та ефективний досвід для користувачів у різних галузях. Висновок Агент S представляє собою сміливий крок вперед у поєднанні ШІ та Web3, з можливістю переосмислити, як ми взаємодіємо з технологією. Хоча проект все ще на ранніх стадіях, можливості для його застосування є величезними та переконливими. Завдяки своїй комплексній структурі, що вирішує критичні виклики, Агент S прагне вивести автономні взаємодії на передній план цифрового досвіду. У міру того, як ми заглиблюємося в сфери криптовалюти та децентралізації, проекти, подібні до Агент S, безсумнівно, відіграватимуть ключову роль у формуванні майбутнього технологій та співпраці людини з комп'ютером.

553 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.14Оновлено 2025.01.14

Що таке AGENT S

Як купити S

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Sonic (S) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Sonic (S).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Sonic (S)Після придбання Sonic (S) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Sonic (S)Легко торгуйте Sonic (S) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

1.3k переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.15Оновлено 2025.03.21

Як купити S

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни S (S).

活动图片