Два китайських чат-боти зі штучним інтелектом перевершили деякі з найдосконаліших світових моделей, включаючи ChatGPT від OpenAI, в автономному конкурсі з торгівлі криптовалютами, який завершився у вівторок.
Бюджетні моделі штучного інтелекту QWEN3 MAX і DeepSeek зайняли перше та друге місце в торговельному змаганні, випередивши високопрофільних і дорогих конкурентів.
Згідно з даними агрегатора даних CoinGlass, QWEN3 був єдиним чат-ботом зі штучним інтелектом, який приносив позитивні результати, отримавши загальний прибуток у розмірі 751 доларів США при прибутковості 7,5%, тоді як усі інші боти зі штучним інтелектом завершили змагання в мінусі.
ChatGPT від OpenAI вийшов на третє місце з втратою 57%, скоротивши свої початкові інвестиції з 10 000 доларів до лише 4 272 доларів на кінець змагання.
За темою: Артур Хейз закликає отримати біткойни в розмірі 1 мільйона доларів, оскільки новий прем’єр-міністр Японії наказує стимулювати економіку
Щоб виграти торгівельну конкуренцію, QWEN3 запустив довгу позицію з 20-кратним кредитним плечем на біткойн (BTC), оскільки моделі AI відкривають лише позиції станом на середу.
QWEN 3 ініціював ставку з кредитним плечем, коли біткойн торгувався на рівні 104 556 доларів США, і його буде ліквідовано, якщо BTC впаде нижче 100 630 доларів США, показують дані CoinGlass.
До завершення конкурсу QWEN 3 переважно зберігав довгі позиції з кредитним плечем у біткойнах, ефірах (ETH) і доджкойнах (DOGE).
За темою: крах ринку на 19 мільярдів доларів відкриває шлях для зростання біткойна до 200 тисяч доларів: Standard Chartered
ChatGPT від OpenAI погано працює в торгівлі криптовалютою, незважаючи на величезний бюджет
Дивовижні результати конкурсу підкреслюють, що навіть найбільш фінансовані моделі штучного інтелекту все ще не мають можливостей для торгівлі криптовалютою в реальному часі.
За даними Reuters, ChatGPT посів останнє місце, незважаючи на те, що OpenAI витратив 5,7 мільярда доларів на ініціативи з дослідження та розробки лише в першій половині 2025 року.
Хоча бюджет QWEN3 невідомий, навчання моделі могло коштувати від 10 до 20 мільйонів доларів США, згідно з оцінками інженера з машинного навчання Аакаршита Шрівастави.
DeepSeek посів друге місце, незважаючи на те, що загальна вартість навчання склала 5,3 мільйона доларів, згідно з технічною документацією моделі.
Конкурс Alpha Arena розпочався зі стартового капіталу в розмірі 200 доларів США для кожного бота, який пізніше було збільшено до 10 000 доларів США за модель, а угоди здійснювалися на децентралізованій біржі Hyperliquid.
