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

marsbitXuất bản vào 2026-07-07Cập nhật gần nhất vào 2026-07-07

Tóm tắt

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

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

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.

Nội dung Liên quan

Phân tích vĩ mô mới nhất của Ray Dalio: Mua nhiều vàng hơn, mua thêm một chút Bitcoin

Ray Dalio, tác giả cuốn sách "How Countries Go Broke: The Big Cycle", phân tích các dấu hiệu của một chu kỳ nợ lớn đang tiến tới giai đoạn cuối, đặc biệt là tại Mỹ. Ông chỉ ra ba chỉ số chính: 1) Chi trả nợ của chính phủ so với thu nhập ngày càng tăng, 2) Nguồn cung trái phiếu chính phủ vượt xa cầu, và 3) Ngân hàng trung ương buộc phải in tiền để mua nợ, dẫn đến mất giá tiền tệ. Tình hình Mỹ được tóm tắt: thu nhập 5,5 nghìn tỷ USD, chi tiêu 7,5 nghìn tỷ USD (thâm hụt 2 nghìn tỷ USD), nợ tích lũy ~32 nghìn tỷ USD (gấp 6 lần thu nhập). Chi phí lãi vay là 1 nghìn tỷ USD, và tổng thanh toán nợ (gốc + lãi) lên tới ~11 nghìn tỷ USD. Dalio dự báo nếu không thay đổi, một cuộc khủng hoảng nợ có thể xảy ra trong vòng 3 năm (+/- 2 năm). Giải pháp của ông là "Công thức 3% và ba phần": giảm thâm hụt ngân sách xuống còn 3% GDP thông qua cân bằng cắt giảm chi tiêu, tăng thuế và giảm lãi suất cơ bản. Về đầu tư, ông khuyến nghị đa dạng hóa tài sản toàn cầu, giảm nắm giữ trái phiếu, tăng tỷ trọng vàng (khoảng 10-15% danh mục) và một lượng nhỏ Bitcoin, vì chúng là tài sản không do chính phủ kiểm soát và có thể hoạt động tốt trong bối cảnh tiền tệ mất giá.

marsbit6 phút trước

Phân tích vĩ mô mới nhất của Ray Dalio: Mua nhiều vàng hơn, mua thêm một chút Bitcoin

marsbit6 phút trước

Bộ trưởng Tài chính Mỹ đè nén lợi suất trái phiếu Mỹ khơi mào 'giao dịch phá giá tiền tệ'! Vàng lập đỉnh 3 tháng, Bitcoin tăng hơn 25% trong tuần

Bộ trưởng Tài chính Mỹ Janet Yellen đã nỗ lực kiềm chế lợi suất trái phiếu dài hạn, nhưng tác động chỉ tồn tại trong thời gian ngắn. Hành động này làm suy yếu đồng USD, đồng thời thúc đẩy vàng và Bitcoin tăng mạnh - củng cố logic giao dịch "phá giá tiền tệ". Động lực chính đến từ thâm hụt ngân sách Mỹ khổng lồ và lo ngại sâu sắc về chính sách kinh tế. Lợi suất trái phiếu nhanh chóng hồi phục sau khi giảm nhẹ, trong khi Bitcoin tăng hơn 25% trong tuần, vượt 78.000 USD và vàng đạt mức cao nhất trong ba tháng. Các nhà phân tích cho rằng đây là "van xả áp lực" khi lo ngại thị trường chuyển hướng sang các tài sản khác. Mối tương quan giữa Bitcoin và vàng ở mức cao nhất kể từ đại dịch, tăng cường nhận định về tiền mã hóa như một công cụ phòng ngừa mất giá. Tuy nhiên, áp lực cơ bản lên lãi suất vẫn tồn tại: thâm hụt ngân sách lớn, nhu cầu vay mượn cho quốc phòng và chuyển đổi năng lượng, cùng làn sóng phát hành trái phiếu doanh nghiệp - đặc biệt từ các công ty công nghệ để tài trợ cho AI. Bộ Tài chính có thể điều chỉnh cung trái phiếu nhưng không thể loại bỏ nhu cầu vốn toàn cầu. Ray Dalio cảnh báo nhà đầu tư nên giảm nắm giữ trái phiếu, chuyển sang vàng và Bitcoin để phòng ngừa rủi ro nợ công. Dù vậy, một số chuyên gia nghi ngờ động thái của Bộ trưởng Yellen sẽ tạo ra đà tăng bền vững cho các tài sản này, vì chủ đề cơ cấu không mới và thiếu chất xúc tác mạnh. Căng thẳng giữa Bộ Tài chính (muốn chi phí vay thấp) và Fed (thận trọng với lạm phát) trong bối cảnh kinh tế vững vàng sẽ tiếp tục là điểm then chốt được theo dõi.

华尔街日报2 giờ trước

Bộ trưởng Tài chính Mỹ đè nén lợi suất trái phiếu Mỹ khơi mào 'giao dịch phá giá tiền tệ'! Vàng lập đỉnh 3 tháng, Bitcoin tăng hơn 25% trong tuần

华尔街日报2 giờ trước

Alexander Shokhin: Giới kinh doanh cần lãi suất dưới 10% và đồng đô la ở mức 90–95 rúp

Alexander Shokhin, Chủ tịch Liên minh Công nghiệp và Doanh nhân Nga (RSPP), cho rằng có thể sử dụng các công cụ "phi thị trường" để giữ đồng rúp trong một biên độ nhất định nhằm tránh biến động quá mức, dù ông thừa nhận đây là một chủ đề phức tạp cần thảo luận riêng. Ông Shokhin trước đó đã nhiều lần đề cập đến ý tưởng về một biên độ tỷ giá cho đồng rúp, lý do là thị trường ngoại hối hiện tại bị hạn chế về khối lượng và nhu cầu ngoại tệ giảm, khiến tỷ giá khó có thể coi là hoàn toàn theo cơ chế thị trường. Nhiều doanh nghiệp ủng hộ việc cố định biên độ, dù bằng các biện pháp không hoàn toàn thị trường, để tạo ra sự ổn định và dự báo được. Về các mục tiêu kinh tế, từ cuối năm 2025, Shokhin đã nêu ra những kỳ vọng của giới doanh nghiệp cho cuối năm 2026: lãi suất chính sách chính ở mức 12%, lạm phát trong khoảng 4-5% và tỷ giá USD/RUB ở mức 90-95. Tuy nhiên, ông cho biết mức lãi suất thực sự thoải mái cho hoạt động kinh doanh phải thấp hơn 10%. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có một đồng tiền quốc gia ổn định và dự báo được đối với các quyết định đầu tư. Phân tích từ góc độ dữ liệu cho thấy, cơ chế biên độ tỷ giá không phải là mới đối với Nga. Cơ chế tương tự đã được áp dụng từ năm 1995 đến 1998, khi Ngân hàng Trung ương Nga (CBR) cố định tỷ giá USD trong một biên độ hẹp thông qua các can thiệp thường xuyên. Chế độ này kéo dài ba năm và sụp đổ sau cuộc khủng hoảng nợ tháng 8/1998, minh chứng cho tính mong manh của các mục tiêu cố định cứng nhắc khi đối mặt với các cú sốc bên ngoài. Mối liên hệ kinh tế vĩ mô ở đây rất rõ ràng: biên độ càng cứng nhắc thì càng cần nhiều dự trữ để bảo vệ nó khi đồng tiền chịu áp lực. Một khía cạnh kỹ thuật chưa được làm rõ là nguồn lực và quy mô can thiệp cụ thể trong điều kiện thanh khoản thị trường ngoại hối còn hạn chế. Liệu cuộc thảo luận hiện tại sẽ chỉ dừng lại ở lý thuyết hay sẽ chuyển thành các thông số biên độ cụ thể vẫn cần được theo dõi trong những tháng tới.

cryptonews.ru4 giờ trước

Alexander Shokhin: Giới kinh doanh cần lãi suất dưới 10% và đồng đô la ở mức 90–95 rúp

cryptonews.ru4 giờ trước

Chuyến tàu đến Bitcoin đã rời ga? Chỉ báo của người dùng không còn phát tín hiệu!

Giá Bitcoin tăng đã đưa chỉ báo AHR999, được các nhà đầu tư dài hạn theo dõi, ra khỏi vùng "mua khi đáy". Chỉ báo này đã trở lại phạm vi mua sắm bình thường sau khoảng 82 ngày. Theo dữ liệu từ các nguồn bên thứ ba, chỉ báo Ahr999 đạt mức 0,5073 sau đợt tăng giá gần đây của Bitcoin. Điều này đưa chỉ báo ra khỏi vùng "mua đáy" dưới 0,45 và chuyển nó vào vùng trung bình chi phí đô la (DCA) trong khoảng từ 0,45 đến 1,20. Trong chu kỳ hiện tại, khoảng thời gian chỉ báo Ahr999 duy trì dưới 0,45 bắt đầu từ ngày 29 tháng 5 và kết thúc vào ngày 19 tháng 8. Theo chỉ báo này, cửa sổ để mua Bitcoin ở mức thấp nhất kéo dài khoảng 82 ngày. Chỉ báo AHR999 đánh giá cả lợi nhuận ngắn hạn, ổn định từ việc mua Bitcoin và mức độ chênh lệch giữa giá hiện tại với định giá ước tính. Chỉ báo này đặc biệt hữu ích cho các nhà đầu tư sử dụng chiến lược mua dần dài hạn, giúp xác định các giai đoạn thị trường tương đối rẻ hoặc đắt. Theo lịch sử, chỉ số dưới 0,45 được hiểu là "mua khi đáy", trong khoảng 0,45 đến 1,20 là mua ổn định, và trên 1,20 là khu vực giá có thể tương đối cao. Tuy nhiên, bản thân chỉ báo này không được coi là tín hiệu mua hoặc bán rõ ràng. *Đây không phải là khuyến nghị đầu tư.

cryptonews.ru4 giờ trước

Chuyến tàu đến Bitcoin đã rời ga? Chỉ báo của người dùng không còn phát tín hiệu!

cryptonews.ru4 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua GLM

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Golem (GLM) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Golem (GLM) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Golem (GLM) của BạnSau khi mua Golem (GLM), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Golem (GLM)Giao dịch Golem (GLM) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 308Xuất bản vào 2024.12.10Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua GLM

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của GLM (GLM) được trình bày dưới đây.

活动图片