Mensaje de Gate News, 25 de abril — Según datos de monitoreo on-chain de onchainschool.pro, la dirección del equipo FF (0xeF6…7071) transfirió $13 millones en tokens a una nueva billetera, que posteriormente distribuirá fondos a otros participantes o billeteras de fondos. Esto representa la mayor transferencia del proyecto que se tiene registrada.
Aproximadamente $1 millones en tokens se transfirieron además desde la nueva billetera a un exchange centralizado hace una hora.
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Fluent integra Prints, una capa de reputación lanzada en enero que agrega señales de comportamiento, incluidas las puntuaciones Ethos y los datos de seguidores inteligentes de Kaito, en perfiles programables. Los desarrolladores pueden usar estos perfiles a través de Fluent Connect para identificar y atender a usuarios verificados por reputación. Siete aplicaciones se lanzaron el primer día: Vena un protocolo de préstamo basado en reputación, Yumi un servicio de compra ahora y paga después, Pulse Predictor un protocolo de sondeo onchain, Pump Pals deportes de fantasía, Blend una herramienta de integración de rendimiento, y Sprout un gestor de estrategia DeFi.
BLEND es un token de utilidad para las operaciones de la red, comisiones de transacción, staking y señales de la comunidad. El proyecto realizó una venta pública de tokens del 7 de abril al 13 de abril en una plataforma importante, ofreciendo 10 millones de tokens 1% del suministro inicial a $0.10 por token, lo que implica una valoración totalmente diluida de millones. El suministro inicial se establece en 1 mil millones de tokens. Un airdrop comunitario que representa el 0.71% del suministro inicial se distribuirá en el evento de generación del token con una ventana de reclamación de 30 días.
Fluent Labs ha recaudado $11.2 millones hasta la fecha: una ronda semilla de millones liderada por Polychain Capital en febrero de 2025, una ronda de testnet de $2.2 millones en julio de 2025, y una venta pública de tokens de millones en abril de 2026. La red utiliza rWasm, una representación intermedia de bajo nivel, para simular comportamientos de EVM, SVM y Wasm para la ejecución, y emplea FluentBFT como su mecanismo de consenso descentralizado.
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