Фьючерсы
Доступ к сотням фьючерсов
TradFi
Золото
Одна платформа мировых активов
Опционы
Hot
Торги опционами Vanilla в европейском стиле
Единый счет
Увеличьте эффективность вашего капитала
Демо-торговля
Введение в торговлю фьючерсами
Подготовьтесь к торговле фьючерсами
Фьючерсные события
Получайте награды в событиях
Демо-торговля
Используйте виртуальные средства для торговли без риска
Запуск
CandyDrop
Собирайте конфеты, чтобы заработать аирдропы
Launchpool
Быстрый стейкинг, заработайте потенциальные новые токены
HODLer Airdrop
Удерживайте GT и получайте огромные аирдропы бесплатно
Launchpad
Будьте готовы к следующему крупному токен-проекту
Alpha Points
Торгуйте и получайте аирдропы
Фьючерсные баллы
Зарабатывайте баллы и получайте награды аирдропа
Инвестиции
Simple Earn
Зарабатывайте проценты с помощью неиспользуемых токенов
Автоинвест.
Автоинвестиции на регулярной основе.
Бивалютные инвестиции
Доход от волатильности рынка
Мягкий стейкинг
Получайте вознаграждения с помощью гибкого стейкинга
Криптозаймы
0 Fees
Заложите одну криптовалюту, чтобы занять другую
Центр кредитования
Единый центр кредитования
OpenAI выпустила GPT-5.4 mini и nano, приближая производительность флагманских моделей при меньших затратах
OpenAI во вторник представила две свои самые мощные на сегодняшний день мини-модели — GPT-5.4 mini и GPT-5.4 nano — чтобы существенно сократить разрыв в производительности с флагманскими моделями при более низкой задержке и меньших затратах. GPT-5.4 mini по всем ключевым направлениям, включая программирование, рассуждение, понимание мультимодальных данных и вызов инструментов, полностью превосходит предыдущее поколение GPT-5 mini: скорость работы увеличилась более чем в 2 раза, а в таких тестах, как SWE-Bench Pro, она приближается к модели GPT-5.4 большего объёма. GPT-5.4 nano позиционируется как самый лёгкий вариант с минимальной стоимостью и самой короткой задержкой: он доступен разработчикам только через API и предназначен исключительно для подзадач по классификации данных, извлечению информации и простому программированию. Появление обеих моделей призвано закрыть пробел, который связан с тем, что большие модели в сценариях реального взаимодействия сложно внедрять из-за слишком высокой задержки: это напрямую влияет на быстрорастущий коммерческий рынок, включая программных помощников, системы AI-агентов и мультимодальные приложения.