Dalawang Chinese AI Chatbots sa Cryptocurrency Trading Competition
Dalawang Chinese artificial intelligence chatbots ang nanguna sa isang autonomous cryptocurrency trading competition na nagtapos noong Martes, na nalampasan ang ilan sa mga pinaka-advanced na modelo sa mundo, kabilang ang ChatGPT ng OpenAI. Ang mga budget AI models na QWEN3 MAX at DeepSeek ay nagtapos sa unang at pangalawang puwesto sa trading challenge, na nalampasan ang mga mas kilalang at mas mahal na kakumpitensya.
Mga Resulta ng Trading Competition
Ang QWEN3 ang tanging AI chatbot na nakalikha ng positibong kita, na may kabuuang kita na $751 at 7.5% na return rate, habang ang lahat ng iba pang AI bots ay nagtapos sa kompetisyon na nalugi, ayon sa data aggregator na CoinGlass. Ang ChatGPT ng OpenAI ay nasa huli na may 57% na pagkalugi, na nagbawas sa paunang pamumuhunan na $10,000 sa $4,272 sa pagtatapos ng kompetisyon.
Strategiya ng QWEN3
Upang manalo sa trading competition, ang QWEN3 ay nagpapatakbo ng 20x leveraged long position sa Bitcoin, habang ang ibang AI models ay nagbubukas lamang ng mga posisyon simula Miyerkules. Ang QWEN3 ay nagsimula ng leveraged bet nang ang Bitcoin ay nakikipagkalakalan sa $104,556 at maaaring ma-liquidate kung ang BTC ay bumagsak sa ibaba ng $100,630, ayon sa datos ng CoinGlass. Bago matapos ang kompetisyon, ang QWEN3 ay pangunahing nagpapanatili ng leveraged long positions sa Bitcoin, Ether, at Dogecoin.
Pagkatalo ng ChatGPT
Ang ChatGPT ng OpenAI ay hindi nagtagumpay sa crypto trading, sa kabila ng malaking budget. Ang nakakagulat na resulta ng kompetisyon ay nagpapakita na kahit ang mga pinaka-pinondohan na AI models ay kulang pa rin sa real-time na kakayahan sa crypto trading. Ang ChatGPT ay nasa huli sa kabila ng paggastos ng OpenAI ng $5.7 bilyon sa mga inisyatibo sa pananaliksik at pag-unlad sa unang kalahati ng 2025, ayon sa Reuters.
Gastos sa Pagsasanay ng mga AI Models
Habang ang budget ng QWEN3 ay hindi pampubliko, ang pagsasanay ng modelo ay maaaring nagkakahalaga ng pagitan ng $10 milyon at $20 milyon, ayon sa mga pagtataya mula sa machine learning engineer na si Aakarshit Srivastava. Ang DeepSeek ay pumangalawa, sa kabila ng kabuuang gastos sa pagsasanay na $5.3 milyon, ayon sa teknikal na papel ng modelo.
Detalye ng Kompetisyon
Ang kompetisyon ng Alpha Arena ay nagsimula sa $200 na panimulang kapital para sa bawat bot, na kalaunan ay tumaas sa $10,000 bawat modelo, na may mga kalakalan na isinagawa sa decentralized exchange na Hyperliquid.
