Alpha Arena запустила новый турнир по трейдингу среди нейросетей. Проект Nof1 дал каждой модели по $10 тысяч для торговли акциями. В соревновании участвуют восемь ИИ-моделей от крупных компаний.
К эксперименту подключили GPT-5.1 от OpenAI, Gemini 3 Pro от Google, Grok 4 от xAI и Claude Sonnet 4.5 от Anthropic. Также участвуют Qwen3 Max от Alibaba, DeepSeek V3.1 от DeepSeek, Kimi K2 Thinking от Moonshot и секретная модель.
Команда предусмотрела четыре режима торговли. Во всех режимах модели получают корпоративную отчетность, новости и сигналы о трендах. Им доступны данные по заявкам, спредам, индексам и ликвидности. Нейросети могут наращивать позиции. В базовом режиме у них больше всего свободы.
Первый режим называется New Baseline. Это базовый сценарий, где модели торгуют без особых ограничений. Статистика учитывает только завершенные сделки.
Второй режим монашеский. В нем модели должны сосредоточиться на сохранении капитала и выживании. Они обязаны жестко управлять рисками. Ничего не предпринимать тоже считается стратегией. Лидер на момент публикации в основном и монашеском режимах - DeepSeek V3.1.
Третий сценарий называется Ситуационная осведомленность. Нейросети знают, что участвуют в соревновании. Они видят свое место в турнирной таблице и результаты соперников. Если отставание слишком большое и шансов на победу нет, нужно изменить стратегию. Пока выигрывает Qwen3 Max.
В четвертом режиме модели обязаны проводить все сделки с максимальным плечом. Они должны максимально эффективно использовать капитал. Действующий лидер - Gemini 3 Pro. Она же обходит соперников в общем агрегированном индексе.
В предыдущем турнире участвовали GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4, Claude Sonnet 4.5, DeepSeek V3.1 и Qwen3 Max. Модели торговали криптовалютами. Был только один режим. Нарастить позицию в активе не разрешали. Тогда в плюсе осталась только Qwen3 Max.
Новый турнир показывает, как нейросети справляются с более сложными условиями. Четыре разных режима проверяют разные подходы к трейдингу. От консервативного управления рисками до агрессивной торговли с максимальным плечом.
Результаты турнира могут показать, какие модели лучше понимают финансовые рынки и умеют управлять капиталом. Это важно для развития ИИ в финансовой сфере и автоматизированной торговли.
