В тесте участвовали шесть популярных моделей: DeepSeek Chat V3.1, GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 и Qwen3-Max. Каждая получила активы на суммы по 10 тыс. долларов. Затем ИИ-моделям предоставили доступ к криптовалютным рынкам, где они должны были самостоятельно заниматься торгами, чтобы приумножить капитал.
Лучше всех с задачей справилась нейросеть DeepSeek. Всего за три дня торгов сумма выросла до 13 689 долларов. Это означает, что портфель увеличился более чем на треть.
Также хороший результат показали Grok и Sonnet — они за тот же промежуток времени получили 13 229 и 12 395 долларов соответственно. В плюсе оказалась и Qwen, набравшая 10 850 долларов.
GPT-5 плохо справилась с задачей. Капитал уменьшился до 7 221 доллара, то есть потери составили почти 3000 долларов. Худший результат — у Gemini. Нейросеть от Google потеряла почти треть суммы, она снизилась до 6759 долларов.
Авторы эксперимента отметили, что хотели выяснить, хорошо ли нейросети справляются с оценкой рисков и принятием решений в условиях настоящего криптовалютного рынка. Специалисты отметили, что DeepSeek придерживалась стабильной стратегии со сбалансированным риском. Она никогда не гонялась за сделками и не допускала чрезмерных корректировок на торгах. При этом модель работала со всеми шестью видами криптовалюты, которые были предоставлены.
Остальные нейросети совершали различные ошибки. Например, Qwen3-Max торговала только биткоинами, хотя стоило сделать акцент и на альткоинах, а GPT-5, несмотря на хороший анализ ситуации, не смогла реализовать свой прогноз. Создатели Alpha Arena отметили, что все желающие также могут протестировать ИИ-модели в торговле криптовалютой. Тем не менее они подчеркивают, что никого не призывают использовать нейросети для заработков на финансовом рынке из-за высоких рисков.
Ранее компания Xiaomi представила необычный кнопочный телефон Duoqin F25. В него встроили нейросеть DeepSeek.
