Khám phá chủ đề
Biểu đồ giá LLM
Lịch sử và phân tích LLM
Giới thiệu LLM
Dự đoán giá LLM
Large Language Model

Giá Large Language Model trực tiếp

Đã niêm yết

Biểu đồ giá Large Language Model

Large Language Model (LLM) hiện được định giá ở 0,000000 VND, với biến động 24h là +0,133%. Cập nhật mới nhất: 27/08/2026 16:43:01 (UTC+0).

Chi tiết giá Large Language Model (LLM)

Đỉnh 24h
2.52 VND
Đáy 24h
2.47 VND
Biến động 24 giờ
+0,133%
KLGD 24h
1.59B VND
Vốn hóa thị trường
3.52B VND
Vốn hóa thị trường pha loãng hoàn toàn
3.52B VND
Tổng cung
1,000.00M
Nguồn cung tối đa
-
Mức cao nhất mọi thời điểm (09/01/2025)
3,770.87 VND
Mức thấp nhất mọi thời điểm
0 VND
Xếp hạng
2.919
Nguồn cung lưu thông
--
Biến động 3 ngày
+14,40%
Biến động 7 ngày
+20,99%
Biến động 30 ngày
+31,31%
Biến động 1 năm
+93,62%
Large Language Model

Lịch sử giá Large Language Model

WEEXTải dữ liệu
Ngày
Giá
Mở
Cao
Thấp
Khối lượng
Biến động (%)
Tính đến hôm nay, giá trung bình của Large Language Model (LLM) là 0.0723 VND. Mức cao nhất mọi thời điểm là 0.1446 VND vào 09/01/2025, mức thấp nhất mọi thời điểm là 0 VND vào --.

Phân tích kỹ thuật Large Language Model

Phân tích kỹ thuật tận dụng các mô hình giá trong quá khứ và khối lượng giao dịch để cung cấp thông tin chi tiết về các biến động tiềm năng của Large Language Model và giúp trader xác định cơ hội trong thị trường crypto đầy biến động.
Tóm tắt:
Đường trung bình động
Mua: 0
Bán: 0
Chỉ báo
Mua: 0
Bán: 0

Tâm lý về Large Language Model (LLM)

Bạn cảm thấy thế nào về Large Language Model (LLM) ngay lúc này?
Không tìm thấy dữ liệu

Giới thiệu về Large Language Model

Link chính thức

Mạng xã hội và cộng đồng

Câu hỏi thường gặp

1. Giá hiện tại của Large Language Model (LLM) tính theo USD là bao nhiêu?

Tính đến 08/27/2026, giá hiện tại của Large Language Model (LLM) là 0.0001348 USD.

2. Vốn hóa thị trường của Large Language Model (LLM) là bao nhiêu?

Vốn hóa thị trường là một chỉ số quan trọng dùng để đo lường tổng giá trị, mức độ phổ biến và sức ảnh hưởng của một crypto trên thị trường. Vốn hóa hiện tại của Large Language Model (LLM) là 134.81K USD.

3. Nguồn cung lưu thông của Large Language Model (LLM) là bao nhiêu?

Điều quan trọng là phải phân biệt giữa nguồn cung lưu thông và tổng cung. Nguồn cung lưu thông đại diện cho số lượng coin có sẵn để giao dịch, trong khi tổng cung bao gồm tất cả các coin đã được tạo ra. Hiện tại, Large Language Model (LLM) có nguồn cung lưu thông là 1,000.00M LLM trên tổng cung 1,000.00M LLM.

4. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến giá Large Language Model (LLM)?

Có nhiều yếu tố góp phần tạo nên biến động giá Large Language Model (LLM):
Động lực cung và cầu: Nguồn cung hạn chế của Large Language Model so với nhu cầu tăng thường đẩy giá lên. Ngược lại, nguồn cung lớn hoặc nhu cầu giảm có thể làm giảm giá.
Tâm lý thị trường và tin tức:Tin tức tích cực, tiến bộ công nghệ hoặc sự gia tăng áp dụng thường tạo ra tâm lý tích cực, thu hút người mua và có khả năng làm tăng giá. Mặt khác, tin tức tiêu cực, vi phạm bảo mật hoặc sự bất ổn về quy định có thể gây ra áp lực bán và giảm giá.
Tiến bộ công nghệ:Những nâng cấp lớn, những cải thiện về khả năng mở rộng hoặc bảo mật và việc giới thiệu các tính năng mới có thể ảnh hưởng đến nhận định của nhà đầu tư và tác động đến giá.
Yếu tố kinh tế vĩ mô: Tình hình kinh tế toàn cầu, tỷ lệ lạm phát và chính sách tiền tệ cũng có thể ảnh hưởng đến hành vi của nhà đầu tư và gián tiếp ảnh hưởng đến giá tiền mã hóa.
Thao túng thị trường: Do bản chất tương đối mới mẻ của thị trường tiền mã hóa, việc thao túng giá thông qua các hoạt động gây hại như wash trade hoặc bẫy bơm xả có thể xảy ra, tác động đến giá trong ngắn hạn.

5. Large Language Model (LLM) có phải là một khoản đầu tư tốt không?

Khi đánh giá Large Language Model (LLM) như một khoản đầu tư, hãy xem xét các yếu tố chính sau:
Nền tảng dự án: Nghiên cứu đội ngũ dự án, công nghệ, white paper và các trường hợp sử dụng để đánh giá giá trị tiềm năng của dự án.
Xu hướng thị trường: Phân tích lịch sử giá tiền mã hóa, tâm lý thị trường và xu hướng chung của thị trường.
Cạnh tranh: Đánh giá bối cảnh cạnh tranh và so sánh Large Language Model với các dự án tương tự.
Quy định: Luôn cập nhật về các quy định hiện tại và tiềm năng có thể ảnh hưởng đến tương lai.

6. Mua Large Language Model (LLM) ở đâu?

Có thể mua Large Language Model (LLM) trên nhiều sàn giao dịch tiền mã hóa khác nhau.
Điều quan trọng cần cân nhắc khi lựa chọn sàn giao dịch:
Mức phí: So sánh phí giao dịch, phí nạp tiền, phí rút tiền và mọi khoản phí hiện hành khác.
Bảo mật: Tìm kiếm sàn giao dịch có biện pháp bảo mật mạnh mẽ như xác thực hai yếu tố (2FA) và lưu trữ lạnh.
Uy tín và đánh giá: Nghiên cứu lịch sử của sàn giao dịch và đọc đánh giá của người dùng để đánh giá mức độ tin cậy của sàn giao dịch.
Phương thức thanh toán: Đảm bảo rằng sàn giao dịch hỗ trợ các phương thức thanh toán bạn ưa thích (ví dụ: chuyển khoản ngân hàng, thẻ tín dụng).
Hạn chế về mặt địa lý: Xác nhận rằng sàn giao dịch hoạt động ở quốc gia hoặc khu vực của bạn.
Chúng tôi thực sự khuyên dùng WEEX như một lựa chọn được xếp hạng hàng đầu. WEEX cung cấp mức phí thấp, giao diện thân thiện với người dùng và các tính năng bảo mật mạnh mẽ.

7. Mức phí thông thường khi mua Large Language Model (LLM) là bao nhiêu?

Mức phí mua Large Language Model (LLM) có thể thay đổi tùy thuộc vào sàn giao dịch tiền mã hóa bạn sử dụng và phương thức thanh toán bạn chọn. Các khoản phí thông thường cần cân nhắc bao gồm:
Phí giao dịch: Được sàn thu khi thực hiện các giao dịch. Phí này được tính theo tỷ lệ phần trăm của giá trị giao dịch (chẳng hạn 0,1 – 0,5%) hoặc dưới dạng một khoản phí cố định cho mỗi giao dịch.
Phí nạp tiền: Được tính khi bạn nạp tiền vào tài khoản, đặc biệt là với các phương thức như nạp qua thẻ tín dụng.
Phí rút tiền: Bạn có thể cần trả phí khi rút Large Language Model (LLM) hoặc tiền fiat từ sàn giao dịch.

8. Những chỉ báo kỹ thuật nào được sử dụng để phân tích Large Language Model (LLM)?

Trader thường sử dụng các chỉ báo kỹ thuật để phân tích biểu đồ giá và xác định cơ hội giao dịch tiềm năng cho Large Language Model (LLM). Một số chỉ báo phổ biến là:
Đường trung bình động (MA): Làm mượt dữ liệu giá để xác định xu hướng. Các ví dụ phổ biến gồm MA 50 ngày, 100 ngày và 200 ngày.
Chỉ số sức mạnh tương đối (RSI): Đo lường biên độ biến động giá và xác định trạng thái quá mua hoặc quá bán.
Chỉ báo hội tụ phân kỳ đường trung bình động (MACD): Chỉ báo động lượng cho thấy mối quan hệ giữa hai đường trung bình động.
Dải Bollinger: Vẽ các độ lệch chuẩn xung quanh một đường trung bình động để giúp xác định độ biến động và các khả năng bứt phá giá.

Tin tức về Large Language Model

WORLD3 phát hành sách trắng chiến lược về AI: đã xử lý hơn 100 tỷ token LLM.

Hôm nay, WORLD3 chính thức phát hành Sách trắng chiến lược về Trí tuệ nhân tạo (AI), công bố đầy đủ những tiến bộ mới nhất của nền tảng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung RouterLink và nền tảng quản lý tác nhân AI TapClaw, đồng thời thông báo đã chính thức hợp tác với AWS, Microsoft Azure và Google Cloud...

www.chaincatcher.com2026/04/20 08:46:24

người sáng lập a16z: Trong thời đại của các Đại lý, những gì thực sự quan trọng đã thay đổi

Các lập trình viên giỏi nhất trong tương lai có thể không cần phải viết mã, nhưng họ phải có khả năng lý luận logic mạnh mẽ và tư duy kiến trúc hệ thống, vì mã sẽ trở thành hàng hóa rẻ tiền do AI.

www.chaincatcher.com2026/04/19 13:12:29

Số lượng người dùng nền tảng dịch vụ B.AI LLM đã vượt quá 750.000.

Theo thông tin chính thức, số lượng người dùng của nền tảng dịch vụ B.AI LLM đã chính thức vượt qua mốc 750.000, tiếp tục dẫn đầu trong lĩnh vực truy cập thông minh. Nền tảng này dựa trên công nghệ định tuyến thông minh, cơ chế bảo vệ quyền riêng tư ẩn danh thông qua ví điện tử và hệ thống quản lý đa mô hình thống nhất...

www.chaincatcher.com2026/04/13 17:47:40

Nghiên cứu cho thấy các bộ định tuyến AI của bên thứ ba có những lỗ hổng bảo mật, có thể dẫn đến việc đánh cắp tiền điện tử.

Theo tin tức thị trường, các nhà nghiên cứu từ Đại học California gần đây đã tiết lộ rằng một số bộ định tuyến mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) AI của bên thứ ba tiềm ẩn rủi ro bảo mật có thể dẫn đến việc đánh cắp tài sản tiền điện tử. Nghiên cứu cho thấy rằng các bộ định tuyến LLM, hoạt động như các trung gian API, có thể...

www.chaincatcher.com2026/04/13 04:52:59

Ramp Labs giới thiệu giải pháp chia sẻ bộ nhớ đa tác nhân, giảm mức tiêu thụ token lên đến 65%.

Tin tức BlockBeats, ngày 11 tháng 4, công ty cơ sở hạ tầng AI Ramp Labs đã công bố kết quả nghiên cứu về "Latent Briefing", đạt được khả năng chia sẻ bộ nhớ hiệu quả giữa các hệ thống đa tác nhân thông qua việc nén trực tiếp bộ nhớ đệm KV của mô hình quy mô lớn, giảm đáng kể mức tiêu thụ Token mà không làm giảm độ chính xác...

theblockbeats.news2026/04/11 06:19:36

Base công bố danh sách được chọn cho Base Batch 003 Accelerator, với 12 dự án từ lĩnh vực AI và DeFi thực hiện cắt

Base đã chính thức ra mắt giai đoạn thứ ba của chương trình tăng tốc khởi động, Base Batch 003. Giai đoạn này kéo dài 7 tuần (từ ngày 6 tháng 4 đến ngày 19 tháng 5), và sau khi kiểm tra 1.175 ứng dụng, 12 đội tập trung vào các lĩnh vực như DeFi, AI, stablecoins, và thị trường dự đoán đã được lựa chọn.

www.chaincatcher.com2026/04/09 12:02:48
Bạn sẽ thanh toán
Bạn sẽ nhận
Số lượng
Mua nhanh
WEEX
Đăng ký để nhận 10 USDTĐăng ký

Xem thêm

Khối lượng
Tăng
Giảm
iconiconiconiconiconiconicon
Bộ phận CSKH:@weikecs
Hợp tác kinh doanh:@weikecs
Giao dịch Định lượng & MM:bd@weex.com
Chương trình VIP:support@weex.com