Binance Square
Phala Re-poster
54 Bài đăng

Phala Re-poster

Empowering 10,000 builders and companies to build scalable, private, and safe intelligence.
0 Đang theo dõi
6 Người theo dõi
2 Đã thích
Bài đăng
·
--
Xem bản dịch
Operating as a TEE-backed AI infrastructure, Phala Confidential AI has seen incredible engagement, processing a total of 61.51 billion billed input and output tokens over the course of the previous 24 hours. A closer look at the platform data reveals the top models driving this activity. Taking the lead is deepseek/deepseek-v4-flash-0731, which accounted for 54.16% of the overall usage. The next most popular choices were z-ai/glm-5.2 making up 16.13%, alongside moonshotai/kimi-k3 which came in at 9.51%. You can find more information regarding the most active model right here: https://phala.com/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731
Operating as a TEE-backed AI infrastructure, Phala Confidential AI has seen incredible engagement, processing a total of 61.51 billion billed input and output tokens over the course of the previous 24 hours.

A closer look at the platform data reveals the top models driving this activity. Taking the lead is deepseek/deepseek-v4-flash-0731, which accounted for 54.16% of the overall usage. The next most popular choices were z-ai/glm-5.2 making up 16.13%, alongside moonshotai/kimi-k3 which came in at 9.51%.

You can find more information regarding the most active model right here:
https://phala.com/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731
Xem bản dịch
Operating on a TEE-backed AI infrastructure, Phala Confidential AI managed a total of 33.90 billion billed input and output tokens over the course of the last 24 hours. An analysis of the top models utilized during this timeframe reveals that deepseek/deepseek-v4-flash-0731 led the activity, representing 62.68% of the share. The next highest usage came from moonshotai/kimi-k3 at 10.03%, while z-ai/glm-5.2 accounted for 6.58%. You can access the link for the leading model here: https://phala.com/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731
Operating on a TEE-backed AI infrastructure, Phala Confidential AI managed a total of 33.90 billion billed input and output tokens over the course of the last 24 hours.

An analysis of the top models utilized during this timeframe reveals that deepseek/deepseek-v4-flash-0731 led the activity, representing 62.68% of the share. The next highest usage came from moonshotai/kimi-k3 at 10.03%, while z-ai/glm-5.2 accounted for 6.58%.

You can access the link for the leading model here:
https://phala.com/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731
Chúng tôi rất vui mừng chia sẻ rằng Qwen3.8-27B hiện đã có thể truy cập trên Phala. Hiện tại, mô hình đang được lưu trữ bên trong một GPU TEE được xác thực bằng TDX. Tích hợp này mang đến cho bạn khả năng suy luận đa phương thức riêng tư và có thể xác minh cho nhiều loại ứng dụng. Cho dù bạn tập trung vào video, hình ảnh, nghiên cứu, tác nhân (agents) hay lập trình/coding, cấu hình này đã sẵn sàng để hỗ trợ bạn. Bạn có thể tìm thấy mô hình tại https://phala.com/models/qwen/qwen3.8-27b
Chúng tôi rất vui mừng chia sẻ rằng Qwen3.8-27B hiện đã có thể truy cập trên Phala. Hiện tại, mô hình đang được lưu trữ bên trong một GPU TEE được xác thực bằng TDX. Tích hợp này mang đến cho bạn khả năng suy luận đa phương thức riêng tư và có thể xác minh cho nhiều loại ứng dụng. Cho dù bạn tập trung vào video, hình ảnh, nghiên cứu, tác nhân (agents) hay lập trình/coding, cấu hình này đã sẵn sàng để hỗ trợ bạn. Bạn có thể tìm thấy mô hình tại https://phala.com/models/qwen/qwen3.8-27b
Trong suốt 24 giờ trước đó, Phala Confidential AI đã xử lý thành công tổng cộng 37,11 tỷ token đầu vào và đầu ra được tính phí. Hệ thống này vận hành như một cơ sở hạ tầng AI được hỗ trợ bởi TEE. Khi quan sát các mô hình được sử dụng nhiều nhất trong khung thời gian này, z-ai/glm-5.2 xếp hạng cao nhất với mức 41,08% khối lượng xử lý. Đứng ngay sau là mô hình deepseek/deepseek-v4-flash-0731 với tỷ lệ 32,31%, trong khi moonshotai/kimi-k3 chiếm 8,70% mức sử dụng. Để biết thêm chi tiết, bạn có thể truy cập https://phala.com/models/z-ai/glm-5.2
Trong suốt 24 giờ trước đó, Phala Confidential AI đã xử lý thành công tổng cộng 37,11 tỷ token đầu vào và đầu ra được tính phí. Hệ thống này vận hành như một cơ sở hạ tầng AI được hỗ trợ bởi TEE.

Khi quan sát các mô hình được sử dụng nhiều nhất trong khung thời gian này, z-ai/glm-5.2 xếp hạng cao nhất với mức 41,08% khối lượng xử lý. Đứng ngay sau là mô hình deepseek/deepseek-v4-flash-0731 với tỷ lệ 32,31%, trong khi moonshotai/kimi-k3 chiếm 8,70% mức sử dụng.

Để biết thêm chi tiết, bạn có thể truy cập https://phala.com/models/z-ai/glm-5.2
Xem bản dịch
Over the last 24 hours, the TEE-backed AI infrastructure at Phala has successfully processed an impressive 16.66 billion tokens to support various Confidential AI workloads. Taking a closer look at the most utilized models during this period, DeepSeek V4 Flash led the group by accounting for 39.44% of the total volume. It was closely followed by GLM-5.2 at 26.48%, while Muse Glimmer 30B captured an 8.94% share. You can dive into the details of the leading model by checking out Explore #1: https://phala.com/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731
Over the last 24 hours, the TEE-backed AI infrastructure at Phala has successfully processed an impressive 16.66 billion tokens to support various Confidential AI workloads.

Taking a closer look at the most utilized models during this period, DeepSeek V4 Flash led the group by accounting for 39.44% of the total volume. It was closely followed by GLM-5.2 at 26.48%, while Muse Glimmer 30B captured an 8.94% share.

You can dive into the details of the leading model by checking out Explore #1: https://phala.com/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731
Trong 24 giờ trước đó, đã có 2,50 tỷ token đáng chú ý được sử dụng để vận hành Confidential AI trên toàn mạng lưới Phala. Phân tích theo các mô hình được sử dụng nhiều nhất cho thấy DeepSeek V4 Flash dẫn đầu, chiếm 28,85% tổng khối lượng. GLM-5.2 xếp sát phía sau với 27,76%, trong khi Muse Glimmer 30B chiếm 12,25% mức sử dụng. Chúng tôi mời bạn tìm hiểu thêm về lựa chọn phổ biến nhất của mình; vui lòng khám phá #1 bằng cách truy cập https://phala.com/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731. Những năng lực mạnh mẽ này được cung cấp an toàn thông qua cơ sở hạ tầng AI vững chắc dựa trên TEE của chúng tôi.
Trong 24 giờ trước đó, đã có 2,50 tỷ token đáng chú ý được sử dụng để vận hành Confidential AI trên toàn mạng lưới Phala. Phân tích theo các mô hình được sử dụng nhiều nhất cho thấy DeepSeek V4 Flash dẫn đầu, chiếm 28,85% tổng khối lượng. GLM-5.2 xếp sát phía sau với 27,76%, trong khi Muse Glimmer 30B chiếm 12,25% mức sử dụng. Chúng tôi mời bạn tìm hiểu thêm về lựa chọn phổ biến nhất của mình; vui lòng khám phá #1 bằng cách truy cập https://phala.com/models/deepseek/deepseek-v4-flash-0731. Những năng lực mạnh mẽ này được cung cấp an toàn thông qua cơ sở hạ tầng AI vững chắc dựa trên TEE của chúng tôi.
Xem bản dịch
A new collaboration between Phala and @neusnetwork is focused on developing a verifiable trust layer tailored for AI agents. Because these artificial intelligence systems frequently interact with sensitive assets such as customer data, live credentials, and production code, establishing confidence requires concrete proof. To provide this essential evidence, the joint initiative delivers security through signed authority, an attested runtime, and sealed compute.
A new collaboration between Phala and @neusnetwork is focused on developing a verifiable trust layer tailored for AI agents. Because these artificial intelligence systems frequently interact with sensitive assets such as customer data, live credentials, and production code, establishing confidence requires concrete proof. To provide this essential evidence, the joint initiative delivers security through signed authority, an attested runtime, and sealed compute.
Chúng tôi rất vui mừng thông báo rằng Phala vừa chào đón sự ra đời của 1 mô hình AI mới trên nền tảng của mình.
Chúng tôi rất vui mừng thông báo rằng Phala vừa chào đón sự ra đời của 1 mô hình AI mới trên nền tảng của mình.
Chỉ cần khẳng định rằng một hệ thống là an toàn không còn đủ khi điều hướng giao điểm giữa Mô hình Ngôn ngữ Lớn và GDPR. Trong bối cảnh hiện nay, việc cung cấp xác minh cụ thể là điều cần thiết. Các tổ chức phải có khả năng tự tin xác định liệu thông tin nhạy cảm có nguy cơ rò rỉ hay không, liệu phần mềm đang thực thi có khớp đúng phiên bản đã vượt qua kiểm toán bảo mật hay không, và liệu các quản trị viên hạ tầng đám mây có khả năng xem dữ liệu trong bộ nhớ runtime hay không. Khám phá chính xác cách mà tính toán tập trung vào quyền riêng tư ảnh hưởng đến sự tuân thủ dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo bằng cách đọc toàn bộ bản tóm tắt của chúng tôi ở đây: https://phala.com/posts/privacy-preserving-compute-means-for-ai-data-compliance
Chỉ cần khẳng định rằng một hệ thống là an toàn không còn đủ khi điều hướng giao điểm giữa Mô hình Ngôn ngữ Lớn và GDPR. Trong bối cảnh hiện nay, việc cung cấp xác minh cụ thể là điều cần thiết. Các tổ chức phải có khả năng tự tin xác định liệu thông tin nhạy cảm có nguy cơ rò rỉ hay không, liệu phần mềm đang thực thi có khớp đúng phiên bản đã vượt qua kiểm toán bảo mật hay không, và liệu các quản trị viên hạ tầng đám mây có khả năng xem dữ liệu trong bộ nhớ runtime hay không. Khám phá chính xác cách mà tính toán tập trung vào quyền riêng tư ảnh hưởng đến sự tuân thủ dữ liệu trong trí tuệ nhân tạo bằng cách đọc toàn bộ bản tóm tắt của chúng tôi ở đây:

https://phala.com/posts/privacy-preserving-compute-means-for-ai-data-compliance
Dự đoán gần đây cho thấy ngành TEE sắp trải nghiệm sự mở rộng đáng kể, tăng trưởng với tỷ lệ CAGR 20.8% để đạt tổng giá trị 12.36 tỷ đô la vào năm 2030. Đường đi ấn tượng này hoàn toàn hợp lý khi chúng ta nhìn vào các xu hướng công nghệ hiện tại. Với việc các tác nhân AI được triển khai trên quy mô lớn và khối lượng thông tin nhạy cảm đang tiếp tục gia tăng, việc chỉ dựa vào các biện pháp bảo mật phần mềm là không còn đủ. Để bảo vệ dữ liệu trong quá trình sử dụng một cách đúng đắn, việc triển khai cách ly cấp phần cứng thông qua TEE đã chuyển từ một khái niệm mới nổi thành một yêu cầu cơ bản.
Dự đoán gần đây cho thấy ngành TEE sắp trải nghiệm sự mở rộng đáng kể, tăng trưởng với tỷ lệ CAGR 20.8% để đạt tổng giá trị 12.36 tỷ đô la vào năm 2030. Đường đi ấn tượng này hoàn toàn hợp lý khi chúng ta nhìn vào các xu hướng công nghệ hiện tại. Với việc các tác nhân AI được triển khai trên quy mô lớn và khối lượng thông tin nhạy cảm đang tiếp tục gia tăng, việc chỉ dựa vào các biện pháp bảo mật phần mềm là không còn đủ. Để bảo vệ dữ liệu trong quá trình sử dụng một cách đúng đắn, việc triển khai cách ly cấp phần cứng thông qua TEE đã chuyển từ một khái niệm mới nổi thành một yêu cầu cơ bản.
Hầu hết các đại lý OpenClaw đều yêu cầu bạn tin tưởng. @openclawdi thì không. Nó chạy trong Phala TEEs, nên dữ liệu của bạn được bảo vệ ở cấp độ phần cứng. Ngay cả Phala cũng không thể thấy nó. Sức mạnh của OpenClaw. Thiết lập 3 phút. Bảo mật doanh nghiệp. $29/tháng.
Hầu hết các đại lý OpenClaw đều yêu cầu bạn tin tưởng.

@openclawdi thì không. Nó chạy trong Phala TEEs, nên dữ liệu của bạn được bảo vệ ở cấp độ phần cứng. Ngay cả Phala cũng không thể thấy nó.

Sức mạnh của OpenClaw. Thiết lập 3 phút. Bảo mật doanh nghiệp.

$29/tháng.
Phala đã trải qua một khoảng thời gian cực kỳ thành công trong suốt tháng Ba. Chỉ cần nhìn vào hoạt động trên OpenRouter, hệ thống đã xử lý thành công một khối lượng giao dịch hàng ngày vượt quá 1B token.
Phala đã trải qua một khoảng thời gian cực kỳ thành công trong suốt tháng Ba. Chỉ cần nhìn vào hoạt động trên OpenRouter, hệ thống đã xử lý thành công một khối lượng giao dịch hàng ngày vượt quá 1B token.
Phala và Venice AI Đội ngũ của chúng tôi rất hào hứng khi cung cấp công nghệ nền tảng cho chế độ suy luận TEE hoàn toàn mới từ @AskVenice. Qua sự phát triển này, tất cả các yêu cầu của bạn được xử lý an toàn trong các khu vực TEE. Thêm vào đó, hệ thống cung cấp một chứng thực mã hóa để xác nhận rằng mô hình hoàn toàn không bị can thiệp. Quyền riêng tư là ưu tiên hàng đầu của chúng tôi, có nghĩa là hoàn toàn không ai có thể xem dữ liệu của bạn, kể cả đội ngũ của chúng tôi tại Phala. Đây chính là điều mà chúng tôi mang đến để cung cấp trải nghiệm AI hoàn toàn riêng tư trong khi vẫn hoàn toàn có thể xác minh.
Phala và Venice AI

Đội ngũ của chúng tôi rất hào hứng khi cung cấp công nghệ nền tảng cho chế độ suy luận TEE hoàn toàn mới từ @AskVenice. Qua sự phát triển này, tất cả các yêu cầu của bạn được xử lý an toàn trong các khu vực TEE. Thêm vào đó, hệ thống cung cấp một chứng thực mã hóa để xác nhận rằng mô hình hoàn toàn không bị can thiệp. Quyền riêng tư là ưu tiên hàng đầu của chúng tôi, có nghĩa là hoàn toàn không ai có thể xem dữ liệu của bạn, kể cả đội ngũ của chúng tôi tại Phala. Đây chính là điều mà chúng tôi mang đến để cung cấp trải nghiệm AI hoàn toàn riêng tư trong khi vẫn hoàn toàn có thể xác minh.
Các xu hướng trong ngành đang gửi đi một thông điệp rõ ràng rằng bảo mật AI có thể xác minh, được hỗ trợ bởi phần cứng đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn mới. Phản ánh sự chuyển mình này, một giải pháp AI Bí mật hoàn toàn mới vừa được Fortanix và TELUS giới thiệu tại @NVIDIAGTC 2026. Sự hợp tác này cung cấp bằng chứng mật mã về bảo vệ, đảm bảo rằng các khối lượng công việc AI nhạy cảm vẫn hoàn toàn an toàn khi hoạt động trên cơ sở hạ tầng chủ quyền.
Các xu hướng trong ngành đang gửi đi một thông điệp rõ ràng rằng bảo mật AI có thể xác minh, được hỗ trợ bởi phần cứng đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn mới. Phản ánh sự chuyển mình này, một giải pháp AI Bí mật hoàn toàn mới vừa được Fortanix và TELUS giới thiệu tại @NVIDIAGTC 2026. Sự hợp tác này cung cấp bằng chứng mật mã về bảo vệ, đảm bảo rằng các khối lượng công việc AI nhạy cảm vẫn hoàn toàn an toàn khi hoạt động trên cơ sở hạ tầng chủ quyền.
Nhóm của chúng tôi đã thử nghiệm OpenClaw qua 5 vòng đối thoại mã hóa và 8 nhiệm vụ thực tế. Thông tin chính từ việc benchmark này khá thú vị liên quan đến chi phí. OpenClaw thường không phát sinh chi phí cao do tạo ra quá nhiều văn bản. Thay vào đó, chi phí phát sinh vì mô hình liên tục đọc lại ngữ cảnh nền.
Nhóm của chúng tôi đã thử nghiệm OpenClaw qua 5 vòng đối thoại mã hóa và 8 nhiệm vụ thực tế. Thông tin chính từ việc benchmark này khá thú vị liên quan đến chi phí. OpenClaw thường không phát sinh chi phí cao do tạo ra quá nhiều văn bản. Thay vào đó, chi phí phát sinh vì mô hình liên tục đọc lại ngữ cảnh nền.
Phala đã thiết lập một quan hệ đối tác với Intel tập trung vào Trust Authority. Chúng tôi đang nâng cấp khả năng xác thực của hạ tầng AI Bảo mật bằng cách áp dụng Intel Trust Authority (ITA). Giải pháp này hoạt động như một nhà thẩm định bên thứ ba độc lập hoàn toàn tách biệt với hạ tầng Phala.
Phala đã thiết lập một quan hệ đối tác với Intel tập trung vào Trust Authority. Chúng tôi đang nâng cấp khả năng xác thực của hạ tầng AI Bảo mật bằng cách áp dụng Intel Trust Authority (ITA). Giải pháp này hoạt động như một nhà thẩm định bên thứ ba độc lập hoàn toàn tách biệt với hạ tầng Phala.
Việc phát hành OpenClaw đã tạo ra một cơn sốt ngay lập tức. Nó giới thiệu một trợ lý AI có khả năng giữ ngữ cảnh, thực hiện các tác vụ và xử lý tự động hóa quy trình làm việc từ đầu đến cuối. Dù có sự cường điệu, những nỗ lực đầu tiên trong việc cấu hình đã tiết lộ những lỗ hổng nghiêm trọng, chẳng hạn như khả năng bị chiếm đoạt hoàn toàn bởi tác nhân thông qua một tab trình duyệt đơn giản. Những trở ngại về bảo mật và tính khả dụng vẫn tồn tại cho đến khi đội ngũ Clawdi triển khai thành công giải pháp trên TEEs của Phala. 🦞
Việc phát hành OpenClaw đã tạo ra một cơn sốt ngay lập tức. Nó giới thiệu một trợ lý AI có khả năng giữ ngữ cảnh, thực hiện các tác vụ và xử lý tự động hóa quy trình làm việc từ đầu đến cuối. Dù có sự cường điệu, những nỗ lực đầu tiên trong việc cấu hình đã tiết lộ những lỗ hổng nghiêm trọng, chẳng hạn như khả năng bị chiếm đoạt hoàn toàn bởi tác nhân thông qua một tab trình duyệt đơn giản. Những trở ngại về bảo mật và tính khả dụng vẫn tồn tại cho đến khi đội ngũ Clawdi triển khai thành công giải pháp trên TEEs của Phala.

🦞
Phala đang trải qua sự tăng trưởng bền vững trên OpenRouter, đặc biệt đạt khối lượng định tuyến 3.28B token chỉ trong ngày 10 tháng 2. Hiện tại, nền tảng này có một danh sách đa dạng các mô hình AI Bảo mật, mỗi mô hình đều chạy bên trong hạ tầng bảo mật TEE. Các lựa chọn có sẵn bao gồm gpt-oss-120b, Qwen2.5 7B Instruct, và GLM 4.7 Flash, cùng với Gemma 3 27B, Qwen3 VL 30B A3B Instruct, và GLM 5.
Phala đang trải qua sự tăng trưởng bền vững trên OpenRouter, đặc biệt đạt khối lượng định tuyến 3.28B token chỉ trong ngày 10 tháng 2. Hiện tại, nền tảng này có một danh sách đa dạng các mô hình AI Bảo mật, mỗi mô hình đều chạy bên trong hạ tầng bảo mật TEE. Các lựa chọn có sẵn bao gồm gpt-oss-120b, Qwen2.5 7B Instruct, và GLM 4.7 Flash, cùng với Gemma 3 27B, Qwen3 VL 30B A3B Instruct, và GLM 5.
Phala và Zeko Labs Hợp Tác Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với @ZekoLabs để tích hợp các rollup bí mật được thiết kế cho các tác nhân AI vào hạ tầng Phala TEE. Bằng cách lưu trữ ngăn xếp rollup độc lập, riêng tư từ Zeko trong các TEE được bảo vệ bằng phần cứng của chúng tôi, chúng tôi đảm bảo rằng việc thực thi, quản lý khóa và hoạt động của trình sắp xếp được bảo vệ ở cấp độ phần cứng.
Phala và Zeko Labs Hợp Tác

Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với @ZekoLabs để tích hợp các rollup bí mật được thiết kế cho các tác nhân AI vào hạ tầng Phala TEE. Bằng cách lưu trữ ngăn xếp rollup độc lập, riêng tư từ Zeko trong các TEE được bảo vệ bằng phần cứng của chúng tôi, chúng tôi đảm bảo rằng việc thực thi, quản lý khóa và hoạt động của trình sắp xếp được bảo vệ ở cấp độ phần cứng.
Trong một lần xuất hiện trên podcast Partnerships for Profit, Jayson McQuown đã nhấn mạnh một vấn đề quan trọng liên quan đến sự tương tác giữa học máy và quyền riêng tư cá nhân. Giám đốc Bán hàng của Phala đã chỉ ra rằng trong khi trí tuệ nhân tạo mở rộng khả năng của nó bằng cách đào tạo trên thông tin của bạn, câu hỏi vẫn còn đó về việc ai nắm giữ quyền kiểm soát dữ liệu đó. Ông nhấn mạnh rằng một số thông tin nên được bảo vệ, cho rằng có những điều mà chúng ta có lẽ không muốn có trên web hoang dã.
Trong một lần xuất hiện trên podcast Partnerships for Profit, Jayson McQuown đã nhấn mạnh một vấn đề quan trọng liên quan đến sự tương tác giữa học máy và quyền riêng tư cá nhân. Giám đốc Bán hàng của Phala đã chỉ ra rằng trong khi trí tuệ nhân tạo mở rộng khả năng của nó bằng cách đào tạo trên thông tin của bạn, câu hỏi vẫn còn đó về việc ai nắm giữ quyền kiểm soát dữ liệu đó. Ông nhấn mạnh rằng một số thông tin nên được bảo vệ, cho rằng có những điều mà chúng ta có lẽ không muốn có trên web hoang dã.
Đăng nhập để khám phá thêm nội dung
Tham gia cùng người dùng tiền mã hóa toàn cầu trên Binance Square
⚡️ Nhận thông tin mới nhất và hữu ích về tiền mã hóa.
💬 Được tin cậy bởi sàn giao dịch tiền mã hóa lớn nhất thế giới.
👍 Khám phá những thông tin chuyên sâu thực tế từ những nhà sáng tạo đã xác minh.
Email / Số điện thoại
Sơ đồ trang web
Tùy chọn Cookie
Điều khoản & Điều kiện