Beli Kripto
Bayar dengan
USD
USD
Beli & Jual
Hot
Mendukung Visa, Mastercard, SEPA, dll.
P2P
0 Fees
Perdagangan fleksibel, nol biaya
Gate Card
Gunakan kripto untuk pembayaran global
Market
Perdagangan
Dasar
Lanjutan
Futures
Futures
Akses ribuan kontrak perpetual
TradFi
Emas
Satu platform aset tradisional global
Opsi
Hot
Perdagangkan Opsi Vanilla ala Eropa
Akun Terpadu
Memaksimalkan efisiensi modal Anda
Perdagangan Demo
Pengantar tentang Perdagangan Futures
Bersiap untuk perdagangan futures Anda
Acara Futures
Gabung acara & dapatkan hadiah
Perdagangan Demo
Gunakan dana virtual untuk merasakan perdagangan bebas risiko
Earn
Peluncuran
CandyDrop
Koleksi permen untuk mendapatkan airdrop
Launchpool
Staking cepat, dapatkan token baru yang potensial
HODLer Airdrop
Pegang GT dan dapatkan airdrop besar secara gratis
Pre-IPOs
Buka akses penuh ke IPO saham global
Poin Alpha
Perdagangkan aset on-chain, raih airdrop
Poin Futures
Dapatkan poin futures dan klaim hadiah airdrop
Investasi
Square
Kotak
Temukan nilai dalam kripto
Live
moments live
Analisis live pasar kripto
Chat
Mengobrol dengan trader kripto
Berita
Apa yang terjadi di kripto
flower_head
Lainnya
Promosi
AI
Lainnya
TradFi
WCTC S8
Hadiah
ZHIPU

Harga ZhiPu 02513.HK

ZHIPU
Rp0
+Rp0(0,00%)
Tidak ada data

*Data terakhir diperbarui: 2026-04-30 18:20 (UTC+8)

Pada 2026-04-30 18:20, ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) dihargai di Rp0, dengan total kapitalisasi pasar sebesar --, rasio P/E 0,00, dan imbal hasil dividen sebesar 0,00%. Hari ini, harga saham berfluktuasi di antara Rp0 dan Rp0. Harga saat ini adalah 0,00% di atas titik terendah hari ini dan 0,00% di bawah titik tertinggi hari ini, dengan volume perdagangan --. Selama 52 minggu terakhir, ZHIPU telah diperdagangkan antara Rp0 hingga Rp0, dan harga saat ini adalah 0,00% jauh dari titik tertinggi 52 minggu.

Statistik Utama ZHIPU

Rasio P/E0,00
Imbal Hasil Dividen (TTM)0,00%
Saham Beredar0,00

Pelajari lebih lanjut tentang ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

Artikel Gate Learn

Listing Awal: Gate Futures akan meluncurkan saham dengan 6 Kontrak Perpetual USDT-M, termasuk TENCENT dan XIAOMI

Gate Futures Stocks akan secara resmi meluncurkan Perdagangan Live untuk TENCENT (TENCENT 00700.HK), MEITUAN (MEITUAN 03690.HK), XIAOMI (XIAOMI 01810.HK), KUAISHOU (KUAISHOU 01024.HK), XUNCE (XUNCE 03317.HK), dan ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) kontrak perpetual (USDT-M) pada 13 April 2026, pukul 06.00 (UTC). Fitur ini mendukung posisi long dan short dengan Leverage mulai dari 1x hingga 20x. Anda dapat memilih Leverage saat melakukan order.

2026-04-13

2026: "Solar terms" dalam industri AI telah berubah; bagaimana para wirausahawan dapat mengoptimalkan "algoritma" mereka?

Artikel ini mengawali pembahasan dengan meninjau Meta dan Manus, beserta pencatatan publik Zhipu dan MiniMax, guna mengidentifikasi kriteria produk AI dalam transisi dari demo yang menarik menuju penerapan yang signifikan—beralih dari aplikasi khusus ke platform yang bersifat umum.

2026-01-14

Bagian kontrak saham Gate akan meluncurkan perdagangan perdana untuk 6 kontrak perpetual, termasuk TENCENT (Tencent Holdings 0700.HK) dan MEITUAN (Meituan 03690.HK)

Dilaporkan bahwa tata letak kategori aset tradisional Gate sangat komprehensif, mencakup kisaran terluas di seluruh jaringan.

2026-04-13

Blog

Cara Trading Saham Zhihu di Gate TradFi? Tinjauan Pasar April untuk ZHIPU

Pasar terus membuktikan logika pertumbuhan simultan antara suplai token dan harga, menjadikannya narasi utama yang mendukung harga saham Zhipu.

2026-04-22

Naiknya Kuda Zebra AI China dan Pertempuran dengan OpenAI

Ketegangan Geopolitik Mungkin Menghambat Pertumbuhan Sektor AI China

2024-05-15

FAQ ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

Berapa harga saham ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) hari ini?

x
ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) saat ini diperdagangkan di harga Rp0, dengan perubahan 24 jam sebesar 0,00%. Rentang perdagangan 52 minggu adalah Rp0–Rp0.

Berapa harga tertinggi dan terendah 52 minggu untuk ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Berapa rasio harga terhadap pendapatan (P/E) dari ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)? Apa arti dari rasio tersebut?

x

Berapa kapitalisasi pasar ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Berapa laba per saham (EPS) kuartalan terbaru untuk ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Apakah Anda sebaiknya beli atau jual ZhiPu 02513.HK (ZHIPU) sekarang?

x

Faktor apa saja yang dapat memengaruhi harga saham ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Bagaimana cara beli saham ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)?

x

Peringatan Risiko

Pasar saham melibatkan tingkat risiko dan volatilitas harga yang tinggi. Nilai investasi Anda dapat meningkat atau menurun, dan Anda mungkin tidak mendapatkan kembali seluruh jumlah yang diinvestasikan. Kinerja masa lalu bukan merupakan indikator yang andal untuk hasil di masa depan. Sebelum membuat keputusan investasi, Anda harus dengan cermat menilai pengalaman investasi, kondisi keuangan, tujuan investasi, dan toleransi risiko Anda, serta melakukan riset sendiri. Jika diperlukan, konsultasikan dengan penasihat keuangan independen.

Penafian

Konten di halaman ini disediakan hanya untuk tujuan informasi dan bukan merupakan saran investasi, saran keuangan, atau rekomendasi perdagangan. Gate tidak bertanggung jawab atas kerugian atau kerusakan yang diakibatkan oleh keputusan keuangan tersebut. Lebih lanjut, harap diperhatikan bahwa Gate mungkin tidak dapat menyediakan layanan penuh di pasar dan yurisdiksi tertentu, termasuk namun tidak terbatas pada Amerika Serikat, Kanada, Iran, dan Kuba. Untuk informasi lebih lanjut mengenai Lokasi Terbatas, silakan merujuk ke Perjanjian Pengguna.

Berita Terbaru ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

2026-04-28 06:00

Time Magazine Menobatkan 10 Perusahaan AI Paling Berpengaruh; ByteDance, Zhipu, Alibaba Masuk Pilihan Teratas

Gate News pesan, 28 April — Time magazine telah merilis daftarnya tentang "10 Perusahaan AI Paling Berpengaruh pada 2026," dengan menekankan dampak yang menyeluruh terhadap industri, jalur teknologi, dan masyarakat, bukan hanya berfokus pada kemampuan model. Perusahaan-perusahaan terpilih adalah ByteDance, Amazon, Zhipu, OpenAI, Alphabet, Meta, Anthropic, Alibaba, Mistral, dan Hugging Face. Di antara perusahaan-perusahaan tersebut, tiga perusahaan asal Tiongkok masuk daftar: ByteDance, Zhipu, dan Alibaba.

2026-04-28 00:57

Zhipu Z.ai Memperpanjang Promosi Kuota Tiga Kali Lipat Program Coding GLM hingga 30 Juni

Pesan Berita Gate, 28 April — Zhipu Z.ai mengumumkan perpanjangan promosi kuota tiga kali lipat Program Coding GLM dari tenggat awal 30 April menjadi 30 Juni, mencakup baik model GLM-5.1 maupun GLM-5-Turbo. Promosi ini tersedia pada Waktu Timur pukul 6:00 AM hingga 2:00 AM pada hari berikutnya. Program Coding GLM adalah layanan berlangganan untuk pengembang yang memungkinkan pengguna memanggil model GLM dalam alat pemrograman termasuk Claude Code, Cursor, dan OpenCode. Promosi kuota tiga kali lipat pertama kali diluncurkan pada 16 Maret dengan cakupan yang terbatas pada GLM-5-Turbo, kemudian diperluas untuk mencakup kedua model setelah rilis GLM-5.1.

2026-04-27 03:11

MiniMax-W yang Terdaftar di Hong Kong Turun Lebih dari 14%, Zhipu Turun Lebih dari 6% Saat Peluncuran Model DeepSeek

Berita Gate, 27 April — MiniMax-W yang terdaftar di Hong Kong anjlok lebih dari 14% pada perdagangan harian, sementara Zhipu turun lebih dari 6% pada sesi yang sama. Penurunan itu terjadi setelah DeepSeek merilis model baru pada Jumat dan mengumumkan penawaran promosi berdurasi terbatas pada Sabtu.

2026-04-27 01:31

Peringatan TradFi Turun: ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) Turun Melebihi 4%

Gate News: Menurut data terbaru [Gate TradFi](https://www.gate.com/id/tradfi), ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) telah turun sebesar 4% dalam waktu singkat. Volatilitas saat ini secara signifikan lebih tinggi dibandingkan rata-rata terbaru, menunjukkan peningkatan aktivitas pasar.

2026-04-24 05:00

Peringatan TradFi Turun: ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) Turun Melebihi 8%

Gate News: Menurut data terbaru [Gate TradFi](https://www.gate.com/id/tradfi), ZHIPU (ZhiPu 02513.HK) telah turun sebesar 8% dalam waktu singkat. Volatilitas saat ini secara signifikan lebih tinggi dibandingkan rata-rata terbaru, menunjukkan peningkatan aktivitas pasar.

Postingan Hangat Tentang ZhiPu 02513.HK (ZHIPU)

Huoshan

Huoshan

3 jam yang lalu
Brothers, apakah kalian menemukan fakta yang sangat menakutkan jika dipikirkan Di era AI Sepertinya hanya ada dua negara di bumi ini Amerika sedang membangun: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity China sedang membangun: Doubao, DeepSeek, Qianwen, Zhipu, Kimi, MiniMax, MiMo Lainnya? Eropa, Jepang, Korea Selatan, Rusia, India, Brasil, Asia Tenggara Lebih dari 190 negara Mereka sedang melakukan apa? Jawabannya menyakitkan: Mereka menggunakan AI dari China dan AS Tidak mengembangkan model sendiri Tidak memiliki ekosistem sumber terbuka Tidak punya cadangan talenta Tidak berinvestasi dalam daya komputasi Bahkan kebijakan pun masih dalam diskusi tentang regulasi Saya bukan merendahkan negara lain Saya merasa ini sangat tidak masuk akal Dulu kita bicara tentang globalisasi Setiap negara punya rantai industri sendiri Sekarang di era AI Hanya ada dua pemain utama dalam rantai industri Negara lain semuanya hanya pengguna hilir Lebih menakutkan lagi, Pengguna hilir tidak punya kekuatan tawar-menawar Kamu pakai ChatGPT Aturannya ditetapkan oleh orang Amerika Kamu pakai DeepSeek Aturannya ditetapkan oleh orang China Data kamu keluarkan Nilainya mereka terima Iterasi model bergantung pada data kamu Tapi model bukan milikmu Bro, pernahkah kalian berpikir, Mengapa Eropa begitu maju, Tapi tidak ada produk AI yang layak? Karena riset dan pengembangan benar-benar membutuhkan investasi, Benar-benar menghabiskan uang, Benar-benar membutuhkan talenta, Dan di era AI, sebagian besar talenta Telah diambil oleh China dan AS Gambar pergerakan talenta AI global Pada dasarnya mengalir dari berbagai negara ke China dan AS Ini bukan omong kosong, Ini sedang terjadi sekarang Jadi kembali ke pertanyaan itu, Apakah hanya China dan AS yang mengembangkan AI? Negara lain hanya menikmati AI? Jawabannya: Hampir sama Perbedaannya hanya pada Kamu menikmati AI dari China atau dari AS Dan pilihan ini Mungkin lebih penting dari yang kamu bayangkan
0
0
0
0
CoinNetwork

CoinNetwork

6 jam yang lalu
Berita dari Web3, Zhipu menerbitkan artikel untuk meninjau kembali masalah yang muncul pada model seri GLM-5 dalam skenario agen pengkodean, seperti munculnya karakter acak, pengulangan, dan karakter langka. Sejak Maret, umpan balik pengguna menunjukkan bahwa gangguan hanya terjadi dalam tugas dengan tingkat konkurensi tinggi dan konteks panjang (rata-rata lebih dari 70 ribu token). Zhipu menyatakan bahwa sistem inferensinya menangani ratusan juta panggilan agen pengkodean setiap hari. Setelah penyelidikan, tim mengidentifikasi dua bug kompetisi yang terpisah. Bug pertama terjadi pada arsitektur pemisahan pd, di mana setelah permintaan dihentikan karena timeout di sisi decoding, cache kv dikembalikan, tetapi penulisan RDMA di sisi prefill belum selesai, sehingga permintaan baru menimpa data lama. Solusi perbaikannya adalah menambahkan sinkronisasi eksplisit sebelum pengembalian, sehingga tingkat gangguan turun dari lebih dari satu bagian dari sepuluh ribu menjadi kurang dari tiga bagian dari sepuluh ribu. Bug kedua terjadi pada hicache, di mana jalur pipeline pemuatan dan perhitungan kekurangan titik sinkronisasi, sehingga sisi perhitungan mungkin membaca data sebelum selesai dimuat. Setelah perbaikan, gangguan benar-benar hilang, dan patch telah dikirim ke komunitas SGLang. Tim juga menemukan bahwa indikator tingkat keberhasilan sampling spekulatif dapat digunakan sebagai sinyal deteksi gangguan; saat muncul karakter acak, token draf hampir seluruhnya ditolak, sementara saat pengulangan, tingkat keberhasilan cenderung tinggi.
0
0
0
0
BlockBeatNews

BlockBeatNews

7 jam yang lalu
Menurut pemantauan Beating, Zhipu merilis laporan tentang masalah karakter acak, pengulangan, dan karakter langka yang muncul pada model GLM-5 seri dalam skenario Agen Pengkodean. Sejak Maret, beberapa pengguna melaporkan bahwa gangguan ini hanya terjadi pada tugas Agen Pengkodean dengan lalu lintas tinggi dan konteks panjang (rata-rata lebih dari 70K token), dan tidak dapat direproduksi dalam lingkungan inferensi standar. Zhipu menyatakan bahwa sistem inferensinya menangani ratusan juta panggilan Agen Pengkodean setiap hari. Setelah beberapa minggu penyelidikan, tim mengidentifikasi dua bug kondisi balapan tingkat dasar yang independen. Yang pertama terjadi pada arsitektur PD terpisah (metode penyebaran yang memisahkan pra-pengisian dan dekoding ke node yang berbeda): saat permintaan dihentikan karena timeout di sisi dekoding, KV Cache (cache status perhatian yang telah dihitung, untuk menghindari perhitungan ulang) telah dikembalikan, tetapi penulisan RDMA di sisi pra-pengisian belum selesai, sehingga permintaan baru dialokasikan ke bagian memori yang sama, dan data lama menimpa data baru. Solusi perbaikannya adalah menambahkan sinkronisasi eksplisit sebelum pengembalian, memastikan penulisan selesai sebelum dilepaskan. Setelah peluncuran, tingkat gangguan turun dari lebih dari sepuluh basis poin menjadi di bawah tiga basis poin. Bug kedua terjadi pada HiCache (Cache KV multi tingkat): saat memuat ke cache secara asinkron dari memori CPU, tidak ada titik sinkronisasi antara jalur pemuatan dan perhitungan, sehingga sisi perhitungan mungkin mulai membaca sebelum data selesai dimuat. Setelah perbaikan, gangguan semacam ini hilang sepenuhnya, dan patch telah dikirim ke komunitas SGLang (PR #22811). Selama penyelidikan, ada penemuan tak terduga: indikator tingkat keberhasilan sampling spekulatif (teknik percepatan yang menggunakan model kecil untuk menebak token terlebih dahulu, lalu diverifikasi oleh model besar) dapat digunakan sebagai sinyal deteksi gangguan. Saat terjadi karakter acak, token draf hampir seluruhnya ditolak, dan saat pengulangan, tingkat keberhasilan secara tidak normal tinggi. Tim kemudian mengimplementasikan pemantauan online: jika ambang batas tercapai, proses dihentikan otomatis dan diulang kembali. Setelah memperbaiki bug, tim juga melakukan optimasi terhadap bottleneck: penyimpanan KV Cache berlapis LayerSplit, di mana setiap GPU hanya menyimpan sebagian lapisan KV Cache, bukan seluruhnya, dan melakukan komputasi secara kolaboratif melalui broadcast. Dengan tingkat keberhasilan cache sebesar 90%, panjang permintaan dari 40K hingga 120K token, throughput meningkat antara 10% hingga 132%, dan semakin panjang konteks, manfaatnya semakin besar.
0
0
0
0