ভ্যালস এআই একে ১৬ জেড দ্বারা পরিচালিত $৪০ মিলিয়ন সিরিজ এ সংগ্রহ করে স্বাধীন এআই মডেল বেঞ্চমার্ক তৈরি করছে
2026/08/22 12:06:00
ফান্ডিং রাউন্ডটি বাস্তব বিশ্বের এআই পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্কের জন্য বাড়তি চাহিদার ইঙ্গিত দেয়
2026 এর মধ্যে আগস্টে, ভালস এআই একটি 40 মিলিয়ন ডলারের সিরিজ A রাউন্ড ঘোষণা করে, যার মূল্যায়ন 400 মিলিয়ন ডলার, যা অ্যান্ড্রিয়েসেন হরোভিটজের নেতৃত্বে এবং বিদ্যমান বিনিয়োগকারীদের 8VC, Pear VC এবং Bloomberg Beta, এবং নতুন সমর্থকদের HRT Ventures এবং Next Ladder Ventures-এর অংশগ্রহণে সম্পন্ন হয়। সান ফ্রান্সিসকো-ভিত্তিক কোম্পানিটি নিজেকে সীমান্ত এআই মডেলের একটি স্বাধীন মূল্যায়নকারী হিসাবে পজিশন করে, যা শিক্ষাগত ধরনের পরীক্ষার পরিবর্তে অর্থনৈতিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ পেশাদার কাজের উপর পারফরম্যান্স মূল্যায়নের জন্য বেঞ্চমার্ক তৈরি করে, যা প্রায়শই সম্পূর্ণভাবে সম্পৃক্ত। এর ফলাফলগুলি 이미 OpenAI, Anthropic, Google, Meta, এবং xAI-এর মডেল কার্ডগুলিতে প্রকাশিত। 2025-এর সম্পূর্ণ বছরের তুলনায় আয় আটগুণ বৃদ্ধি পেয়েছে, গ্রাহকদের সংখ্যা দ্বিগুণ হয়েছে,এবং 6 মাসের মধ্যে দলটি তিনগুণ হয়েছে।
অর্থায়নের পাশাপাশি, ভ্যালস গিটহাব রিপোজিটরি থেকে যেকোনো কাস্টম কোডিং বেঞ্চমার্কের জন্য ভ্যালস স্মিথ প্রকাশ করেছে, কোরওয়েভ এর সাথে মিলিয়ে রিকার্সিভ সেলফ-ইমপ্রুভমেন্ট ক্ষমতা পরিমাপের জন্য তৈরি RSI সূচক, কলাম্বিয়া, টিউফস, ইউসি বার্কলে এবংইউসিএলএ-এর গবেষকদের সাথে তৈরি ReverseEngBench, এবং মার্কিন জিডিপি-তে খাতের অবদান অনুযায়ী পারফরম্যান্সকে ওজনযুক্ত Vals Index 2.0-এর বিস্তৃতি। এই পদক্ষেপগুলি আসছে যখন উদ্যোগগুলি AI গ্রহণের জন্য বাড়তি চাপের মুখোমুখি হচ্ছে, যখন তাদের বিনিয়োগের ফেরত পরিমাপের জন্য নির্ভরযোগ্য উপায়গুলির অভাব রয়েছে, এবং সরকারগুলি সীমান্ত ক্ষমতা এবং সাইবার ঝুঁকির জন্য 독립ীয় পরিমাপগুলির অনুসন্ধানে। মূলথিসিসটি হলো, 독립ীয়, নিরন্তরভাবে আপডেটযুক্ত, পেশাদার-কাজের বেঞ্চমার্কগুলি AI-অর্থনীতির জন্য অপরিহার্য অবকাঠামোতে পরিণত হয়েছে, যা বিক্রেতা-প্রকাশিত লিডারবোর্ডস্কোরগুলির সাথে অর্থনীতি,আইন,সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং,এবংউচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণঝুঁকি-ক্ষেত্রগুলিতেবহু-পদক্ষেপেরকাজসম্পন্নকরারপ্রকৃতক্ষমতারমধ্যেবড়হওয়াফারকপূরণকরছে।
কেন পারম্পরিক এআই লিডারবোর্ডগুলি প্রতিষ্ঠানগত সিদ্ধান্তের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা হারিয়েছে
প্রাক্তন সার্বজনীন শিক্ষাগত বেঞ্চমার্কগুলি মডেলের প্রগতি ট্র্যাক করার জন্য একটি সাধারণ ভাষা প্রদান করেছিল, কিন্তু এথ জুরিখ এবং স্ট্যানফোর্ডের গবেষকদের ফেব্রুয়ারি ২০২৬-এর একটি বিশ্লেষণে ৬০টি প্রচলিত বড়-ভাষা-মডেল মূল্যায়নের মধ্যে ২৯টির সম্পূর্ণ পরিপূর্ণতা দেখা গেছে, যেখানে শীর্ষ এবং দ্বিতীয় মডেলের মধ্যে পারফরম্যান্সের ব্যবধান পরিমাপের শব্দের মধ্যে চলে গেছে। দূষণ ঘটে যখন টেস্ট ডেটা ট্রেনিং কর্পোরা এ প্রবেশ করে, কখনও কখনও কমন ক্রলের মাধ্যমে, যখন ল্যাবগুলি সরাসরি পরিচিত লক্ষ্যগুলির বিরুদ্ধে অপটিমাইজ করে। ফলাফলটি হলো যে MMLU, HumanEval বা অনুরূপ সুইটগুলিতে উচ্চস্কোর আর বিশ্বস্তভাবে বিশৃঙ্খল, বহু-পদক্ষেপযুক্ত পেশাদারি প্রবাহগুলিতে সফলতা পূর্বানুমান করতে পারেনা। Vals এইসবের সমাধানের জন্য প্রাথমিক টেস্টসেটগুলি গোপন রাখে, প্রতিনিধিত্বমূলক কাজগুলি সংজ্ঞায়িত করতে ডোমেইন-বিশেষজ্ঞদের সাথে অংশীদারিত্ব করে,এবং মডেলগুলির মধ্যে পার্থক্যকরণকে বন্ধ হওয়ার সঙ্গেই বেঞ্চমার্কগুলি অপসারণ করে।
2026 এর মে মাসে, কোম্পানিটি তার আগের CorpFin মূল্যায়নকে একটি কঠিন Excel মডেলিং বেঞ্চমার্ক দিয়ে প্রতিস্থাপন করে, যেহেতু পার্থক্য ধ্বংস হয়ে গিয়েছিল। এই অভিযোজনমূলক পদ্ধতিটি মূল্যায়নকে একটি স্থির পরীক্ষা হিসাবে না রেখে একটি নিরন্তর অবকাঠামো হিসাবে বিবেচনা করে, যা উৎপাদন বাস্তবায়নের জন্য মডেল নির্বাচনের সময় প্রতিষ্ঠানগুলিকে একটি স্পষ্টতর সংকেত দেয়। কোম্পানির পদ্ধতির অফিসিয়াল ডকুমেন্টেশন এবং a16z-এর বিনিয়োগের ঘোষণা উভয়ই বলছে যে, নিয়মিত প্রতিস্থাপনযোগ্য, ব্যক্তিগত, বিশেষজ্ঞ-সংগঠিত সেটগুলি সম্পূর্ণরূপে পাবলিক বা শুধুমাত্র ব্যক্তিগত স্থির টেস্টগুলির চেয়ে সম্পৃক্ততার পথকে বেশি কার্যকরভাবে প্রতিরোধ করে।
কিভাবে ভালস প্রকৃত পেশাদার কাজের প্রবাহের চারপাশে বেঞ্চমার্ক তৈরি করে
ভ্যালস ব্যবহারিক আইনজীবী, আর্থিক বিশ্লেষক, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং ক্লিনিশিয়ানদের সাথে অংশীদারিত্ব করে প্রতিটি ক্ষেত্রে দক্ষতার সংজ্ঞা দেয় এমন কাজের ট্যাক্সোনমি ম্যাপ করতে, তারপর একাধিক-বিকল্প সঠিকতা বা সঠিক স্ট্রিং মিলের পরিবর্তে বিশেষজ্ঞ মানদণ্ডের সাথে উত্পাদিত কাজের মূল্যায়নের জন্য স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন সিস্টেম তৈরি করে। একটি সাধারণ ফাইন্যান্স এজেন্ট v2 টাস্ক-এ এজেন্টকে ডকুমেন্টগুলির মধ্যে সমর্থনকারী ডেটা খুঁজে বার করতে, পিয়ার কোম্পানির মধ্যে রিলেটিভ-ভ্যালু মডেলগুলির সমন্বয় করতে, সেক্টরের ক্যাটালিস্টগুলি চিহ্নিত করতে এবং অঙ্কগুলির মিথ্যা-উদ্ভাবন ছাড়াই বা ধাপগুলির মধ্যে প্রসঙ্গ হারানোর বিনা, ভিত্তিপূর্ণ বিনিয়োগের সুপারিশগুলি তৈরি করতে হয়। 2026 সালের মেতে, সর্বোচ্চ স্কোরযুক্ত মডেলটি এই সুইটে 52% accuracy-এইপৌঁছেছিল, যা nি্য়াইটকৃতি-সিস্টেমগুলিওএকজনপেশাদারবিশ্লেষককেহাতেপড়াউচিতকাজগুলিরপ্রায়অর্ধেকপরিচালনাকরতেব্যর্থহয়।
একই দর্শন আইনি গবেষণা, কোড মাইগ্রেশন, টার্মিনাল-ভিত্তিক ইঞ্জিনিয়ারিং এবং মেডিকেল কোডিং-এর ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য। যেহেতু মূল্যায়ন স্বয়ংক্রিয়ভাবে করা হয় এবং বিশেষজ্ঞদের বিচারের সাথে ক্যালিব্রেট করা হয়, তাই মডেল অ্যাক্সেস পাওয়ার কয়েক ঘন্টার মধ্যেই মূল্যায়ন তৈরি করা যায়, যা বর্তমান সপ্তাহিক ফ্রন্টিয়ার রিলিজের গতির সাথে মেলে। প্রধান স্কোরগুলির জন্য ব্যবহৃত প্রাইভেট টেস্ট সেটগুলির অখণ্ডতা রক্ষা করতে, কোম্পানিটি তার মূল্যায়ন ইনফ্রাস্ট্রাকচারের কিছু অংশকে ওপেন-সোর্স করেছে। ডোমেইন পার্টনারশিপ, স্বয়ংক্রিয় বিশেষজ্ঞ-স্তরের স্কোরিং এবং দ্রুত টার্নারাউন্ড-এর এই সমন্বয়টি প্ল্যাটফর্মটিকে একাডেমিক লিডারবোর্ড এবং শুধুমাত্র পছন্দ-ভিত্তিক মঞ্চগুলির থেকে পৃথক করে।
a16z-এর $400 মিলিয়ন মূল্যায়নে রাউন্ড নেতৃত্ব দেওয়ার যুক্তি
অ্যান্ড্রিয়েসেন হরোভিটজ এই বিনিয়োগকে অর্থনীতিবিদ জর্জ একারলফ দ্বারা বর্ণিত ক্লাসিক তথ্য-অসমতা সমস্যার সাথে সম্পর্কিত করেছেন: যখন বিক্রেতারা ক্রেতাদের তুলনায় পণ্যের গুণগত মান সম্পর্কে বেশি জানে এবং অনুকূল তথ্য উপস্থাপনের প্রেরণা পায়, তখন বাজারগুলি কম গুণগত ফলাফলের দিকে অগ্রসর হয়। a16z-এর জেনিফার লি এবং তাঁর সহকর্মীরা একটি স্বাধীন AI স্কোরকিপারের প্রয়োজনীয়তাকে ক্রেডিট বাজারে মুডি’সের ঐতিহাসিক উত্থান এবং পাবলিক-কোম্পানির রিপোর্টিংয়ের স্বাধীন অডিটরদের সাথে তুলনা করেছেন। Vals-এর আয়ের মডেলটি, যা কোনও নির্দিষ্ট ল্যাবের দাবি সত্যায়িত করার পরিবর্তে মূল্যায়ন সেবার জন্য চার্জ করে, গঠনগত স্বাধীনতা বজায় রাখতে উদ্দেশ্য।
প্রতিষ্ঠানটি প্রতিষ্ঠাতাদের প্রযুক্তিগত গভীরতা এবং বেঞ্চমার্কের বৈধতা নিয়ে দীর্ঘদিনের সন্দেহকে উল্লেখ করে, যা রায়ান কৃষ্ণন এবং ল্যাঙ্সটন ন্যাশোল্ডের স্ট্যানফোর্ডে কম্পিউটার বিজ্ঞান অধ্যয়নকালীন বাস্তব-বিশ্বের পরিমাপের সমস্যাগুলির উপর একসাথে কাজ করার সাথে সম্পর্কিত। এই রাউন্ডের মূল্যায়ন এবং কোয়ান্টিটেটিভ-ট্রেডিং-সংশ্লিষ্ট HRT Ventures-এর অংশগ্রহণ আরও বোঝায় যে পরিষ্কারভাবে পরিমাপকে একটি প্রান্তিক গবেষণা টুলের পরিবর্তে একটি মৌলিক অবকাঠামো হিসেবে দেখা হচ্ছে। a16z-এর আনুষ্ঠানিক মন্তব্যে জোর দেওয়া হয়েছে যে, মডেলগুলি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার থেকে বহু-ঘন্টার এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো সম্পাদনের দিকে সরছে, যা একটি খারাপ মডেলের পছন্দের খরচকে টোকেন ব্যয় থেকে হারিয়ে যাওয়ার সময় এবং গ্রাহকের ফলাফলের দিকে নিয়ে যাচ্ছে।
প্রতিষ্ঠাতাদের পটভূমি এবং স্বাধীন-মূল্যায়ন তত্ত্বের উৎপত্তি
রায়ান কৃষ্ণন, যিনি কোম্পানির সিইও হিসেবে দায়িত্ব পালন করেন, তার একটি উল্লেখযোগ্য পটভূমি রয়েছে যার মধ্যে প্রাক্তন প্যালানটির, একটি পরিচিত ডেটা বিশ্লেষণ ফার্মে কাজ করা অন্তর্ভুক্ত। তাঁর সহপ্রতিষ্ঠাতা, ল্যাঙ্সটন ন্যাশোল্ড, CTO এর অবস্থান দখল করেন এবং মেটা, এনভিডিয়া এবং হাডসন রিভার ট্রেডিংয়ের মতো বড় টেক কোম্পানিগুলিতে তাঁর সময়ের অসংখ্য অভিজ্ঞতা নিয়ে আসেন। দুইজন প্রতিষ্ঠাতা প্রথম স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি প্রি-অরিয়েন্টেশন ব্যাকপ্যাকিং ভ্রমণের সময় পরস্পরের সাথে দেখা করেন, যেখানে তারা দ্রুত একটি বন্ধুত্বপূর্ণ সম্পর্ক গড়ে তোলে। তারপরে তারা কম্পিউটার সায়েন্সের বিভিন্ন কোর্সওয়ার্কের উপর একসাথে কাজ করেন, যা তাদেরকে একটি গুরুত্বপূর্ণ বুঝতে সহায়তা করে: বড় ভাষা মডেলগুলির কাজের পদ্ধতির উপরেই বিপ্লবী প্রভাব ফেলার সম্ভাবনা রয়েছে। তবে, তারা চিনতেও পেরেছিলেন যে, শিল্পটি এই মডেলগুলির পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য credibleএবং effectiveপদ্ধতিরঅভাবেই।তাদেরঅনুপ্রেরণায়,তারাঅপনির্ভরশীলভাবেতাদেরপ্রতিটিগ্র্যাজুয়েটপ্রোগ্রামথেকেবেরিয়েপড়ারসিদ্ধান্তগ্রহণকরেValseস্থাপনকরে।তাদেরনতুনবদলগুলিরপ্রথমঅগ্রাধিকারহলফাইন্যান্সএবংকোডিংকাজ,যা-তারা-শনাক্তকরেছিল-যা-যুক্তরাষ্ট্র-জুড়ে-অর্থনৈতিক-কর্মকাণ্ড-এর-বড়অংশগুলি-উপস্থাপনকরছিল।
যখন তারা বাজারে জনপ্রিয়তা অর্জন শুরু করে, তখন তারা প্রধান মডেল কার্ডগুলিতে উল্লেখযোগ্য উল্লেখ পায় এবং বাণিজ্য বিভাগ থেকে তাদের প্রকল্পগুলির জন্য সমর্থন এবং এআই নীতির সাথে সম্পর্কিত কংগ্রেসের প্রচেষ্টাগুলিতে অংশগ্রহণ লাভ করে। প্রতিষ্ঠাতারা প্রাচীন বেঞ্চমার্কগুলি নিয়মিত প্রত্যাহার করা এবং ব্যক্তিগত টেস্ট সেট ব্যবহার করার গুরুত্বের উপর জোর দেন। এই পদ্ধতির সরাসরি ফলাফল হলো তাদের পর্যবেক্ষণ, যেখানে মডেলগুলি কতদ্রুত স্থির বেঞ্চমার্কের শীর্ষে পৌঁছায় এবং ট্রেইনিং ডেটা কিভাবে পাবলিক মূল্যায়নকে প্রভাবিত করে। উৎপাদনমূলক সিস্টেম এবং পরিমাণগত পরিবেশের উভয়েরই তাদের সমন্বিত অভিজ্ঞতা, মূল্যায়ন স্ট্যাকের ডিজাইনকেও এবং ব্যবসায়িক পণ্যটিকেও—যা এখনই উদ্যোগগুলি প্রযুক্তির শীর্ষস্থানীয় অগ্রগতির সাথে সঙ্গতিপূর্ণভাবে মডেলগুলি নির্বাচন এবং পর্যবেক্ষণের জন্য ব্যবহার করছে—অত্যন্তভাবেই প্রভাবিত করেছে।
ফাইন্যান্স এজেন্টের বেঞ্চমার্কগুলি লিডারবোর্ড স্কোর এবং বিশ্লেষক-স্তরের কাজের মধ্যে দীর্ঘস্থায়ী ব্যবধান প্রকাশ করে
পুরানো একাডেমিক সুইটগুলিতে মডেলগুলি প্রায় পারফেক্ট ফলাফল অর্জন করে, তবুও ফাইন্যান্স এজেন্ট v2 সুইটটি এমন গুরুতর উল্লেখযোগ্য অভাব প্রকাশ করে যা উপেক্ষা করা যায় না। এই সুইটের অন্তর্ভুক্ত কাজগুলি বহু-নথি সংশ্লেষণ, রিলেটিভ-ভ্যালু মডেলিং এবং রিকমেন্ডেশন জেনারেশন অন্তর্ভুক্ত করে, যা শিল্পে পেশাদার আর্থিক বিশ্লেষকদের দৈনিক আউটপুটের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে মিলে যায়। ২০২৬ সালের মে মাসে শীর্ষ সিস্টেমটির ৫২ শতাংশের সীমা একটি স্পষ্ট সতর্কবার্তা, যা বলছে যে উচ্চ সাধারণ-জ্ঞানের স্কোর অবশ্যই নির্ভরযোগ্য এবং স্বাধীন আর্থিক বিশ্লেষণের ক্ষমতা নির্দেশ করে না।
ভ্যালস তার সম্মিলিত ভ্যালস সূচককে যুক্তরাষ্ট্রের জিডিপি-তে প্রায় ক্ষেত্রগুলির অবদান বিবেচনা করে ওজন দেয়, যার ফলে ফাইন্যান্সের একটি বড় গুণক প্রভাব তৈরি হয়, যা বিভিন্ন মডেলের সমষ্টিগত র্যাঙ্কিংয়ে অর্থনৈতিক প্রভাবকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে। ভ্যালস মূল্যায়নের মাধ্যমে আংশিকভাবে নির্বাচিত মডেলগুলি সফলভাবে চালু করা প্রতিষ্ঠানগুলি প্রতিবেদন করেছে যে, তারা শুধুমাত্র প্রাথমিক নির্বাচন প্রক্রিয়ার জন্যই নয়, বরং প্রতিষ্ঠিত অগ্রগতির ভিত্তির সাথে পণ্যের কর্মক্ষমতা পরিমাপের জন্যও এই প্ল্যাটফর্মটি ব্যবহার করছে। এছাড়াও, কর্মক্ষমতার বর্তমান ব্যবধানটি আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিতে মূলধন-বণ্টনের সিদ্ধান্তগুলির জন্যও একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই প্রতিষ্ঠানগুলিকে শুধুমাত্র গুণগত প্রদর্শনের (যা প্রায়শই বিষয়গত এবং less reliable)উপর নির্ভরশীল না হয়ে, পরিমাপযোগ্য উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির সাথে তাদের AI ব্যয়কে যৌক্তিকতা দেখাতে হবে। AI-প্রযুক্তির উপর বিনিয়োগগুলির থেকে সুস্পষ্ট f benefitsএবং অপারেশনাল eficiency-এর udhārān-এর nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mūlānā-এr nitya mū
ভালস স্মিথ এন্টারপ্রাইজ রিপোজিটরি থেকে সরাসরি আঁকা কাস্টম কোডিং বেঞ্চমার্ক খুলেছেন
সিরিজ এ ঘোষণার সাথে, ভালস স্মিথকে সাধারণভাবে উপলব্ধ করেছে, যার ফলে যেকোনো সংগঠন তাদের নিজস্ব GitHub রিপোজিটরি থেকে একটি কাস্টম কোডিং বেঞ্চমার্ক তৈরি করতে পারবে। সিস্টেমটি ঐতিহাসিক পুল রিকোয়েস্টগুলির থেকে বাস্তব ডেভেলপমেন্ট টাস্কগুলি বের করে এবং একটি মডেলের কাজটি সম্পন্ন করার ক্ষমতা নির্ধারণের জন্য গোপন টেস্টগুলি প্রয়োগ করে। ব্যবহারকারীদের ১২০টি বিনামূল্যের ক্রেডিট পাওয়া যায়। যাদের কোডবেসে সম্পত্তি-ভিত্তিক প্যাটার্ন, লাইব্রেরি এবং আর্কিটেকচারাল কনভেনশনগুলি রয়েছে, সেখানে সাধারণ Python বা Java-এর দক্ষতা এবং সেই নির্দিষ্ট পরিবেশের মধ্যে কাজ করার ক্ষমতা-এর মধ্যে পার্থক্যটি সিদ্ধান্তমূলক।
সুতরাং স্মিথ কোডিং ক্ষমতার বিষয়টিকে একটি বিশেষ সংগঠন-নির্দিষ্ট পরিমাপে রুপান্তর করেন। প্রাথমিক এন্টারপ্রাইজ অ্যাডোপ্টাররা এখন পাবলিক বেঞ্চমার্কের পরিবর্তে তাদের প্রকৃত ইঞ্জিনিয়ারিং ওয়ার্কলোডের উপর মডেলগুলির পারফরম্যান্সের ভিত্তিতে এগুলির র্যাঙ্কিং করতে পারবে, যেগুলি আংশিকভাবে মুখস্থ বা অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এই রিলিজটি Vals-এর পরিধি পূর্বনির্ধারিত ডোমেইন বেঞ্চমার্কের বাইরে প্রসারিত করে, যা গ্রাহকের প্রয়োজনীয়তার সাথে স্কেল হয়।
RSI সূচক এবং রিভার্সএঞ্জবেঞ্চ ফ্রন্টিয়ার রিস্ক ডোমেইনে কভারেজ বাড়াচ্ছে
সম্প্রতি ফান্ডিংয়ের সাথে সম্পর্কিতভাবে, ভালস গর্বের সাথে কোরওয়েভের সহযোগিতায় বিকাশিত RSI সূচক প্রকাশ করেছে। এই উদ্ভাবনী সূচকটি বিভিন্ন মডেলগুলির মডেল ডেভেলপমেন্ট, কম্প্রেশন প্রযুক্তি, ট্রেনিং পদ্ধতি, প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন কৌশল, হারনেস ইঞ্জিনিয়ারিং প্রথা এবং পোস্ট-ট্রেনিং মূল্যায়নের জন্য অপরিহার্য গবেষণা কাজগুলি সম্পাদনের ক্ষমতা মূল্যায়নের লক্ষ্যে তৈরি করা হয়েছে। এছাড়াও, কোম্পানিটি ReverseEngBench নামক একটি প্রকল্প চালু করেছে, যা কলম্বিয়া বিশ্ববিদ্যালয়, টুফস বিশ্ববিদ্যালয়, UC বার্কলি এবং UCLA-এর মতো সম্মানিত শিক্ষাপ্রতিষ্ঠানগুলির সাথে সম্পর্কিতভাবে সুনির্দিষ্টভাবে বিকাশিত। এই ব্যাপক বেঞ্চমার্কটি 19টি স্বতন্ত্র প্রোগ্রাম নিয়ে গঠিত, যা একত্রে 16,000টিরও বেশি লাইনের কোডের গড় তৈরি করে।
এই প্রোগ্রামগুলি নেটওয়ার্ক প্রোটোকল, ফার্মওয়্যার, গেমিং অ্যাপ্লিকেশন, ফাইল-ফরম্যাট রিকভারি প্রক্রিয়া এবং ম্যালওয়্যার বিশ্লেষণের মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রকে কভার করে, যেগুলি সুরক্ষা বাড়ানোর জন্য একটি ব্যাপক অ্যান্টি-অ্যানালিসিস স্যুট দ্বারা সুরক্ষিত। প্রাথমিক ফলাফলগুলি শীর্ষস্থানীয় অগ্রগামী মডেলগুলির মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য প্রকাশ করে, যা এজেন্টগুলির বাস্তবসম্মত বাইনারি রিভার্স-ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য এখনও অনেক সম্ভাবনা বিদ্যমান রয়েছে বলে প্রমাণিত হয়। এই প্রচেষ্টাগুলির পাশাপাশি, মানসিক স্বাস্থ্য অ্যাপ্লিকেশনের ক্ষেত্রেও প্রাথমিক কাজ শুরু হয়েছে, এবং পরিবেশগত প্রভাব মূল্যায়ন, সামরিক অ্যাপ্লিকেশন এবং বায়োসিকিউরিটি ডোমেইনের মতো গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলিতে আরও বিস্তারের পরিকল্পনা রয়েছে। এই মূল্যায়নগুলি, যা ঝুঁকি-অভিমুখী, উদ্যোগের নিরাপত্তা অবস্থা এবং উচ্চ-প্রযুক্তি সিস্টেমগুলির সরকারি মূল্যায়নের জন্য অপরিহার্য দক্ষতা নির্ধারণ করে।
ভ্যালস সূচক 2.0 অর্থনৈতিক অবদান দ্বারা ওজনযুক্ত পারফরম্যান্স একত্রিত করে
পুনঃডিজাইন করা ওয়েবসাইট এবং ভ্যালস সূচক 2.0 এখন বিভিন্ন ক্ষেত্রে, যেমন অর্থনীতি, কোডিং এবং আইনি কাজগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে ব্যাপক কভারেজ প্রদান করে। সূচকে ব্যবহৃত সেক্টর ওজনগুলি অর্থনৈতিক বিশ্লেষণ ব্যুরো দ্বারা প্রদানকৃত মূল্য যোগের ডেটা থেকে প্রাপ্ত। ব্যবহৃত সম্মিলিত সূত্রটি প্রতিটি সেক্টরের ভিতরে পারফরম্যান্স মেট্রিক্সগুলির গড় নেয় এবং তারপরে এই সেক্টর স্কোরগুলিকে তাদের GDP-এর প্রায় অংশের ভিত্তিতে সংযুক্ত করে। ২০২৬ সালের আগস্টের মধ্যভাগে, Claude Opus 5 সূচকের অগ্রণী, যার পরে ক্লোড Fable 5 এবং GPT-5.6 Sol অবস্থান করছে।
সূচকটি সর্বশেষ মডেল প্রকাশকে প্রতিফলিত করতে প্রায়শই আপডেট করা হয় এবং এটি একটি একক মুখ্য মেট্রিক হিসাবে কাজ করে যা সম্ভাব্য আর্থিক প্রভাব নির্দেশ করে, যখন ব্যবহারকারীদের আরও বিস্তারিত পর্যালোচনার জন্য ব্যক্তিগত ডোমেইন লিডারবোর্ডে ড্রিল ডাউন করার অনুমতি দেয়। যেহেতু অধীনস্থ বেঞ্চমার্কগুলি প্রায়শই গোপনীয় থাকে এবং পর্যায়ক্রমে আপডেট করা হয়, সূচকটি শুধুমাত্র পাবলিক কম্পোজিটগুলির তুলনায় দীর্ঘসময়ের জন্য তার পার্থক্য বজায় রাখতে সক্ষম। উদ্যোগসমূহ এবং গবেষকদের উভয়ই এই সূচকটি শুধুমাত্র আপেক্ষিক র্যাঙ্কিংয়ের জন্যই নয়, বরং বর্তমান মডেল বাস্তুতন্ত্রের মধ্যেখানে খরচ-ল্যাটেন্সি-ক্ষমতা ট্রেড-অফ বিশ্লেষণের জন্যওপরিদর্শন করে,যা তাদেরকেসবচেয়েপ্রাসঙ্গিকতথ্যভিত্তিকসিদ্ধান্তগ্রহণেসহায়তাকরে।
উদ্যোগের গ্রহণের প্যাটার্ন এবং পরিমাপযোগ্য আরও ফলাফলের চাহিদা
বড় পরিসরের এআই বাস্তবায়নগুলি বেস মডেল নির্বাচনের সময় এবং অভ্যন্তরীণ পণ্যগুলিকে সীমান্ত পারফরম্যান্স মেট্রিক্সের সাথে তুলনা করার সময় ভ্যালস মূল্যায়ন একীভূত করছে। দ্রুত টার্নারাউন্ড, ডোমেইন-বিশেষ এবং স্বাধীনতার এই সংমিশ্রণটি ক্রয় দল এবং প্রযুক্তিগত নেতাদের সামনে দাঁড়ানো ব্যবহারিক চ্যালেঞ্জগুলির কার্যকরভাবে সমাধান করে: ভেন্ডর স্কোরকার্ডগুলি এখন উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য যথেষ্ট নয়।
2025 এর সম্পূর্ণ বছরের তুলনায় আটগুণ আয় বৃদ্ধি, শুধুমাত্র ছয় মাসের মধ্যে গ্রাহক বেস দ্বিগুণ এবং কর্মচারী সংখ্যা তিনগুণ বৃদ্ধির অসাধারণ বৃদ্ধি প্রমাণ করে যে চাহিদা প্রাথমিক পরীক্ষা-নিরীক্ষা থেকে পরিচালনামূলক নির্ভরশীলতার পর্যায়ে স্থানান্তরিত হয়েছে। সরকারগুলিও ক্ষমতা পরিমাপ এবং সাইবার ঝুঁকি সম্পর্কে মূল্যবান পরামর্শ পেতে প্ল্যাটফর্মের সাথে যোগাযোগ করেছে, যা এটিকে বাণিজ্যিক এবং নীতিগত উভয় প্রসঙ্গেই গুরুত্বপূর্ণ করে তুলেছে। সপ্তাহে মডেল প্রকাশের সাথে প্ল্যাটফর্মের সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকার ক্ষমতা নিশ্চিত করে যে সংকেতটি বহু মাস আগের সীমানা থেকে পিছিয়ে না থাকে।
বাস্তুতন্ত্র এবং পছন্দ-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলি থেকে গঠনগত পার্থক্য
অন্যান্য মূল্যায়ন প্রচেষ্টাগুলি প্রকৃতপক্ষে পরিদৃশ্যে উপস্থিত, যার মধ্যে রয়েছে খোলা প্রশ্নের উত্তরগুলির উপর মানুষের বিচারকে সংকলন করে এমন পছন্দ-ভোটের মঞ্চ, এবং মূল্যায়নের সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে সংক্ষিপ্ত করার লক্ষ্যে মনস্তাত্ত্বিক পদ্ধতি। Vals নিজেকে তার বিশেষজ্ঞ-পরিচালিত পেশাদার-কাজের ডিজাইনের মাধ্যমে আলাদা করে, যা উচ্চ সংশ্লিষ্টতা এবং প্রয়োগযোগ্যতা নিশ্চিত করে, একসাথে সুনির্দিষ্টভাবে পরিমাপিত স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়ন যা প্রতিষ্ঠিত ডোমেইন-মানদণ্ডগুলির সাথে মিলে যায়। কোম্পানিটি নিজস্ব পরীক্ষা সেটগুলি ব্যবহার করে, যা মূল্যায়নের অখণ্ডতা বজায় রাখতে নিরন্তর প্রত্যাহার করা হয়, এবং এটি ক্ষেত্রের প্রতিটি প্রধান সীমান্ত-পরীক্ষাগার দ্বারা প্রমাণিত উদ্ধৃতির রেকর্ড অর্জন করেছে।
এই উদ্ধৃতি রেকর্ডটি হল একটি গুরুত্বপূর্ণ বৈধতার রূপ, যা নতুন প্রবেশকারীদের বিশ্বাসযোগ্যতা অর্জনের জন্য অর্জন করার প্রয়োজন। আরও বেশি, কোম্পানিটি কেবল কথোপকথনের পছন্দ বা শুধুমাত্র প্রাথমিক গতির উপর নির্ভর না করে, অর্থনৈতিকভাবে ওজনযুক্ত, বহু-পদক্ষেপের প্রক্রিয়াগুলির উপর জোর দেয়, যা এটিকে গবেষণা লিডারবোর্ডের একটি খেলোয়াড় হিসাবে নয়, বরং সঠিক উৎপাদন সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি অপরিহার্য অবকাঠামো হিসাবে অবস্থান দেয়। বিনিয়োগকারীদের স্পষ্টভাবে এই অনন্য পার্থক্যটিকে চিনতে পেরেছেন এবং এটিকে 400 মিলিয়ন ডলারের অসাধারণ মূল্যায়নের মধ্যেই মূল্যায়ন করেছেন।
মডেল ডেভেলপারদের জন্য উপসংহার এবং ক্ষমতা পরিমাপের গতি
সীমান্ত পরীক্ষাগারগুলি এখন এমন একটি পরিবেশে কাজ করছে যেখানে স্বতন্ত্র স্কোরগুলি বাহ্যিক বিশ্বাসযোগ্যতা বহন করে, যেখানে নিজেদের দ্বারা প্রতিবেদিত সংখ্যাগুলি ধীরে ধীরে তার অভাবে পড়ে যাচ্ছে। মডেল কার্ডে উদ্ধৃতি করা এন্টারপ্রাইজ ক্রেতাদের প্রতি ইঙ্গিত করে যে ফলাফলগুলি তৃতীয় পক্ষের পর্যালোচনার মধ্যে দিয়েছে। একইসময়ে, কঠিনতর বেঞ্চমার্কের নিরন্তর তৈরি পরবর্তী মডেলগুলিকে পার করতে হবে এমন বাধা বাড়িয়ে দিচ্ছে। তাই AI-এর অগ্রগতির জন্য দায়িত্বপ্রাপ্ত “হিল-ক্লাইমিং” প্রক্রিয়াটি এখন আরও ঢালু এবং প্রায়শই আপডেটকৃত পাহাড়গুলির সম্মুখীন।
যারা মূল্যায়নকে পরবর্তী বিষয় হিসেবে বিবেচনা করেন, তারা বাস্তবায়নের পরেই সক্ষমতার ফাঁকগুলি আবিষ্কার করতে পারেন; যারা আগে থেকেই স্বতন্ত্র পরিমাপকে একীভূত করেন, তারা বাস্তব কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ উন্নতির প্রাধান্য দিতে পারেন। নির্বাচিত অবকাঠামোর উপাদানগুলির ওপেন-সোর্সিং আরও পুনরুৎপাদনযোগ্যতা উৎসাহিত করে, যখন সর্বোচ্চ-সংকেতযুক্ত স্কোরগুলি উৎপাদনকারী মূল ব্যক্তিগত মূল্যায়নগুলি সুরক্ষিত রাখে।
বিশ্বস্ত পরিমাপ প্রতিষ্ঠানের ব্যাপক বাজারের প্রয়োজনীয়তা
যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি আইনগত এবং আর্থিকভাবে প্রভাবশালী প্রক্রিয়াগুলিতে আরও গভীরে প্রবেশ করে, তখন স্বাধীন পরিমাপের অভাব অন্যান্য শিল্পে ইতিহাসে রেটিং এজেন্সিগুলি এবং অডিটরদের সৃষ্টির মতোই তথ্য-অসমতা ঝুঁকি তৈরি করে। Vals-এর বৃদ্ধির মেট্রিক্স এবং এর ব্যাকারদের মান নির্দেশ করে যে মূলধন এই প্রতিষ্ঠানগত ফাঁকটি চিনেছে। কোম্পানিটির ঘোষিত মিশন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার স্বাধীন মূল্যায়নকারী হওয়া, আয়ের পরিষ্কারতা চাওয়া প্রতিষ্ঠানগুলির এবং ক্ষমতা এবং ঝুঁকির বিষয়ে অন্তর্দৃষ্টি চাওয়া নীতি-নির্ধারকদের ব্যবহারিক প্রয়োজনীয়তার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।
অতিরিক্ত পেশাদার এবং ঝুঁকি ডোমেইনে বিস্তার চালিয়ে যাওয়া পদ্ধতিটির স্কেল হওয়ার ক্ষমতা এবং স্বাধীনতা ও সিগন্যালের গুণগত মান বজায় রাখার পরীক্ষা করবে। এখনও, সাম্প্রতিক পণ্য প্রকাশ, দ্রুত বাণিজ্যিক ট্র্যাকশন এবং উচ্চ-প্রোফাইল মূলধনের প্রতিশ্রুতির সমন্বয় Vals-কে যাদের জন্য মডেলগুলির মধ্যে কোনগুলি প্রকৃতপক্ষে গুরুত্বপূর্ণ কাজটি করতে পারে তা সিদ্ধান্ত নিতে হবে, তাদের জন্য একটি কেন্দ্রীয় রেফারেন্স পয়েন্ট হিসাবে প্রতিষ্ঠিত করেছে।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী
Vals AI তার সিরিজ এ ফান্ডিং রাউন্ডে ঠিক কী ঘোষণা করেছিল?
আগস্ট ১৩, ২০২৬-এ ভালস এআই একটি ৪০ মিলিয়ন ডলারের সিরিজ এ ফান্ডিং বন্ধ করে যার মূল্যায়ন ছিল ৪০০ মিলিয়ন ডলার। এন্ড্রিয়েসেন হরোভিজ এই রাউন্ডের নেতৃত্ব দেয়, যেখানে বিদ্যমান বিনিয়োগকারীগুলি ৮ভিসি, পিয়ার ভিসি এবং ব্লুমবার্গ বিটা ফিরে আসেন এবং নতুন বিনিয়োগকারীদের এইচআরটি ভেঞ্চারস এবং নেক্সট ল্যাডার ভেঞ্চারস যোগ দেন। একইসময়ে, কোম্পানিটি Vals Smith, RSI Index, ReverseEngBench, এক্সপ্যান্ডেড Vals Index 2.0, এবং পুনর্গঠিতওয়েবসাইট প্রকাশ করে। ভালস এবং a16z-এর অফিসিয়াল বিবৃতি উভয়ই সংখ্যাগুলি এবং সঙ্গে আসা পণ্যের লঞ্চগুলি নিশ্চিত করে।
Vals বেঞ্চমার্কগুলি MMLU বা SWE-bench এর মতো পাবলিক লিডারবোর্ডগুলি থেকে কিভাবে ভিন্ন?
ভ্যালস ডোমেইন বিশেষজ্ঞদের সাথে সংজ্ঞায়িত বহু-পদক্ষেপ পেশাদার কাজপ্রবাহের উপর ফোকাস করে এবং বিশেষজ্ঞ মানদণ্ডের সাথে ক্যালিব্রেট করা স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম দ্বারা স্কোর করা হয়। প্রাথমিক পরীক্ষা সেটগুলি গোপনীয় থাকে এবং মডেলগুলিকে আলাদা করতে ব্যর্থ হলে তাদের প্রত্যাহার করা হয়, যা দূষণ এবং অপ্টিমাইজেশন গেমিংকে কমিয়ে দেয়। পাবলিক একাডেমিক সুইটগুলি প্রায়শই সম্পৃক্ত হয়ে যায় বা ট্রেনিং ডেটাতে রিসিয়েন্ট হয়, যা বাস্তব এন্টারপ্রাইজ টাস্কের জন্য তাদের পূর্বানুমানমূলক মূল্যকে সীমিত করে। ভ্যালসের পদ্ধতি মডেল অ্যাক্সেসের কয়েক ঘন্টার মধ্যেই ফলাফল উৎপন্ন করে এবং এটি 이미 প্রধান ল্যাবরেটরিগুলির মডেল কার্ডগুলিতে দেখা যায়।
ফাইন্যান্স এজেন্ট টাস্কগুলিতে ৫২ শতাংশ স্কোরের গুরুত্ব কী?
2026 এর মে মাসে, শীর্ষ মডেলটি ফাইন্যান্স এজেন্ট v2 সুইটে প্রায় 52 শতাংশ সঠিকতা অর্জন করেছে, যা আপেক্ষিক মান মডেলিং, ডকুমেন্ট সংশ্লেষণ এবং ভিত্তিপ্রস্থ সুপারিশ প্রয়োজন। এই সংখ্যাটি নির্দেশ করে যে এখনও উপলব্ধ সবচেয়ে শক্তিশালী সিস্টেমগুলি একজন পেশাদার আর্থিক বিশ্লেষকের প্রত্যাশিত কাজের প্রায় অর্ধেক করতে ব্যর্থ হয়। শিক্ষাগত স্কোর এবং পেশাদার-কাজের কর্মক্ষমতার মধ্যে এই ব্যবধানই হলো Vals-এর মাপতে এবং তা বন্ধ করতে সহায়তা করার লক্ষ্য।
প্রতিষ্ঠাতারা কে এবং তারা কী অভিজ্ঞতা নিয়ে এসেছেন?
সিইও রায়ান কৃষ্ণন আগে প্যালানটির এ কাজ করতেন। সিটিও ল্যাঙ্সটন ন্যাশোল্ডের মেটা, এনভিডিয়া এবং হাডসন রিভার ট্রেডিং-এ অভিজ্ঞতা রয়েছে। উভয়েই স্ট্যানফোর্ডে কম্পিউটার সায়েন্স অধ্যয়ন করেন এবং কোম্পানি প্রতিষ্ঠার আগে পরিমাপের সমস্যাগুলির উপর কাজ শুরু করেন। তাদের পটভূমিতে উৎপাদন সিস্টেমের অভিজ্ঞতা এবং পরিমাণগত ও গবেষণামূলক দৃষ্টিভঙ্গি একত্রিত হয়ে Vals-এর কঠোর, সামঞ্জস্যপূর্ণ মূল্যায়নের ওপর জোর দেয়।
ব্যবসাগুলির জন্য ভালস স্মিথ কী সক্ষম করে?
ভালস স্মিথ যেকোনো সংগঠনকে তাদের GitHub রিপোজিটরি থেকে একটি কাস্টম কোডিং বেঞ্চমার্ক তৈরি করতে দেয়। সিস্টেমটি ঐতিহাসিক পুল রিকোয়েস্ট থেকে বাস্তবসম্মত ডেভেলপমেন্ট টাস্ক এক্সট্র্যাক্ট করে এবং গোপন টেস্ট প্রয়োগ করে। ব্যবহারকারীরা ১২০টি বিনামূল্যে ক্রেডিট নিয়ে শুরু করে। এই টুলটি জেনেরিক কোডিং বেঞ্চমার্কগুলিকে সংগঠন-নির্দিষ্ট পরিমাপে রুপান্তর করে যা সম্পত্তি কোড প্যাটার্ন এবং ইঞ্জিনিয়ারিং অভ্যাসকে প্রতিফলিত করে।
ভ্যালস সূচক কিভাবে অর্থনৈতিক ওজন অন্তর্ভুক্ত করে?
সূচকটি অর্থনীতি, কোডিং এবং আইনি কাজগুলির পারফরম্যান্সকে একত্রিত করে, তারপর মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের জিডিপির প্রায় অবদানের ভিত্তিতে সেক্টরের গড়গুলিকে ওজন দেয়, যা অর্থনৈতিক বিশ্লেষণ ব্যুরোর ডেটা ব্যবহার করে। ফলাফলের সমন্বিত মানটি একটি একক শিরোনামের মাধ্যমে সম্ভাব্য অর্থনৈতিক প্রভাবের পরিমাপ প্রদান করে, যখন একক ডোমেইনের ফলাফলগুলির বিস্তারিত পরীক্ষা সম্ভব হয়। সংস্করণ 2.0-এ কভারেজ বৃদ্ধি পেয়েছে এবং নতুন মডেল প্রকাশের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে প্রায়শই আপডেট করা হয়।
🔥 কুকয়েন একটি অস্থির বাজারে একটি স্থিতিশীল বিকল্প প্রদান করে
যদি আপনি বাজারের প্রায়শই উঠানামা নিয়ে চিন্তিত হন এবং প্যাসিভলি আয় করার জন্য একটি স্থিতিশীল বিকল্প খুঁজছেন, তাহলে KuCoin হল আসলে আসতে হবে এমন জায়গা:
সিম্পল ইয়ার্ন: যেকোনো সময় টোকেন জমা দিন এবং উত্তোলন করুন, স্থিতিশীল রিটার্ন অর্জন করুন।
KuCoin উপার্জন: পেশাদার সম্পদ ব্যবস্থাপনার সাহায্যে স্থিতিশীল লাভ অর্জন করুন।
হোল্ড টু আর্ন: ফান্ডিং, ট্রেডিং, মার্জিন, ফিউচার্স, মাইনিং এবং ইউনিফাইড অ্যাকাউন্টে সম্পদ ধরে রেখে পুরস্কার অর্জন করুন।
স্টেকিং: অন-চেইন সম্পদের আয়ের সম্ভাবনা উন্মোচন করুন।
উন্নত বিনিয়োগ: উন্নত বিনিয়োগ বিভিন্ন স্ট্রাকচার্ড পণ্য প্রদান করে যা যেকোনো বাজারে আপনার টাকা বাড়াতে সাহায্য করে।
শার্ক ফিন: মূলধন সুরক্ষিত এবং নিশ্চিত লাভ
দ্বৈত বিনিয়োগ: কম দামে কিনুন এবং বেশি দামে বিক্রি করুন, স্বচ্ছ রিটার্ন গণনার সাথে।
স্নোবল: উচ্চ আয়, মূল্য সুরক্ষাসহ।
ডিসকাউন্টে ক্রয়: ডিসকাউন্ট মূল্যে ক্রিপ্টো ক্রয় করুন।
KCS লয়্যাল্টি: ≥ 1 KCS স্টেক করে এক্সক্লুসিভ সুবিধা উপভোগ করুন।
KuCoin সম্পদ: ভবিষ্যতের মূল্য খুঁজে পান এবং আপনার বুদ্ধিমানের বিনিয়োগের যাত্রা শুরু করুন।
KCS সুবিধা: প্ল্যাটফর্মের সুবিধাগুলি অ্যাক্সেস করতে KCS ধারণ করুন এবং স্টেক করুন।
KCS স্টেকিং 2.0: ইনকাম অর্জনের জন্য KCS-এর অন-চেইন গভর্ন্যান্সে অংশগ্রহণ করুন।
বিবৃতি: এই কন্টেন্ট শুধুমাত্র তথ্যমূলক উদ্দেশ্যে প্রস্তুত করা হয়েছে এবং এটি বিনিয়োগ পরামর্শ হিসেবে বিবেচিত হবে না। ক্রিপ্টোকারেন্সি বিনিয়োগের ঝুঁকি রয়েছে। অনুগ্রহ করে নিজের গবেষণা করুন (DYOR)।
ডিসক্লেইমার: আপনার সুবিধার্থে এই পৃষ্ঠাটি AI প্রযুক্তি ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, মূল ইংরেজি সংস্করণটি দেখুন।