Perle
PRL#883Solana$0.1167+4.22%
अनुबंध
PERLEQKU…fs6pDsPerle (PRL) फ़िलहाल $0.1167 पर ट्रेड हो रहा है, पिछले 24 घंटों में 4.22% ऊपर, और मार्केट कैप के हिसाब से 883वें स्थान पर है। पिछले हफ़्ते यह 2.73% नीचे है। इससे Perle अपने ऑल-टाइम हाई $0.4678 (19 अगस्त 2026 को बना) से 75.06% नीचे है। इसका 24 घंटे का ट्रेडिंग वॉल्यूम $18.76 लाख है।
लोड हो रहा है...मूल्य प्रदर्शन
1घं
+0.07%
1दिन
+4.22%
1सप्ताह
-2.73%
1महीना
-32.86%
1वर्ष
—
बाजार डेटा
कीमत
$0.1167
मार्केट कैप
$20,416,441.00
24घं वॉल्यूम
$1,876,430.00
24घं उच्च
$0.1192
24घं निम्न
$0.112
परिसंचारी सप्लाई
175.00M
कुल आपूर्ति
1.00B
अधिकतम आपूर्ति
1.00B
पूर्ण रूप से पतला मूल्यांकन
$116,665,374.00
सर्वकालिक उच्च
$0.4678
-75.06% ATH से · 8/19/2026
सर्वकालिक निम्न
$0.1046
+11.59% ATL से · 9/15/2026
अंतिम अपडेट
9/30/2026, 2:34:40 AM
बाज़ार
| # | एक्सचेंज | जोड़ी | कीमत | 24 घंटे की मात्रा | स्प्रेड | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | PRL/USDT | $0.1168 | $664,691.00 | 0.36% | ट्रेड | |
| 2 | PRL/KRW | $0.1168 | $529,632.00 | 0.63% | ट्रेड | |
| 3 | PRL/KRW | $0.116 | $108,893.00 | 0.64% | ट्रेड | |
| 4 | PRL/USDT | $0.1165 | $89,634.00 | 0.17% | ट्रेड | |
| 5 | PRL/USDT | $0.1167 | $68,836.00 | 0.34% | ट्रेड | |
| 6 | PRL/USDT | $0.1166 | $60,819.00 | 1.02% | ट्रेड | |
| 7 | PRL/USDT | $0.1166 | $58,102.00 | 0.26% | ट्रेड | |
| 8 | PRL/USDT | $0.1168 | $55,200.00 | 0.34% | ट्रेड | |
| 9 | PRL/USDC | $0.1166 | $54,832.00 | 0.68% | ट्रेड | |
| 10 | PRL/USDT | $0.1166 | $48,355.00 | 0.27% | ट्रेड |
1
LBankPRL/USDT
$0.11682
UpbitPRL/KRW
$0.11683
BithumbPRL/KRW
$0.1164
GatePRL/USDT
$0.11655
ToobitPRL/USDT
$0.11676
CoinWPRL/USDT
$0.11667
MEXCPRL/USDT
$0.11668
BingXPRL/USDT
$0.11689
MEXCPRL/USDC
$0.116610
BloFinPRL/USDT
$0.11661 / 2
Perle के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
Perle जैसे सिक्के
Perle के बारे में
Perle Labs is a web3-powered AI platform on Solana that connects verified experts with enterprises and research teams to train and improve AI models. Professionals, researchers, and domain specialists earn rewards and build on-chain reputations by completing high-quality data annotation and validation tasks.
Pain points the project addresses includes:
Human Data Bottlenecks: Continuous need for high-volume, high-quality data annotation, evaluation, and RLHF, but existing pipelines lack scalability.
Low-Quality Feedback: Reliance on generic labor pools without domain expertise, leading to noisy signals and degraded AI accuracy.
Lack of Verifiability: Opaque processes without audit trails for contributor performance and quality.