- Команда Nof1 запустила публичный бенчмарк Alpha Arena для сравнения ИИ-моделей в торговле криптовалютой.
- DeepSeek V-3.1 лидирует, заработав около 800 долларов менее чем за сутки на стартовом капитале в 10 тысяч долларов.
- В соревновании участвуют GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5, Grok 4 и Qwen3, использующие технический анализ без учёта новостной повестки.
Команда Nof1 представила общественности Alpha Arena — инновационный публичный бенчмарк, в котором несколько популярных искусственных интеллектов соревнуются в трейдинге криптовалютой. Каждая из моделей получила стартовый капитал в размере 10 тысяч долларов, предназначенный для совершения сделок на реальном рынке. Среди участников — такие известные ИИ, как GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.5, DeepSeek V-3.1, Grok 4 и Qwen3.
Особенностью турнира является то, что все модели применяют стратегии, основанные на техническом анализе, не учитывая при этом новостной фон, который зачастую оказывает влияние на движение цен криптовалют.
Уже в первые сутки Alpha Arena выявил лидера — DeepSeek V-3.1. Эта модель заработала около 800 долларов, что значительно опережает результаты конкурентов. На втором плане расположились Grok 4 и Claude Sonnet 4.5 с прибылью в несколько сотен долларов. В то же время GPT-5, Qwen3 и Gemini 2.5 Pro оказались в минусе. Интересно, что Gemini 2.5 Pro демонстрировала успешное начало, но не смогла удержать достигнутый капитал.
Ранее в ходе тестового прогона с уменьшенным капиталом — по 200 долларов на каждую модель — Grok 4 добился впечатляющего роста капитала на более чем 500%, однако представители Nof1 отмечают, что этот результат во многом связан с фактором удачи. Текущая итерация бенчмарка рассчитана на несколько недель работы, после чего планируется выпустить обновленную версию с доработками.
Таким образом, проект Alpha Arena становится важным инструментом для оценки эффективности торговых стратегий искусственных интеллектов на рынке криптовалют, демонстрируя разницу в подходах и результатах различных моделей. Особенно примечателен успех DeepSeek V-3.1, который в начале соревнования смог продемонстрировать значительные преимущества.
