Compétition de Trading Autonome de Cryptomonnaies
Deux chatbots d’intelligence artificielle chinois ont surpassé certains des modèles les plus avancés au monde, y compris ChatGPT d’OpenAI, lors d’une compétition de trading autonome de cryptomonnaies qui s’est terminée mardi. Les modèles IA budgétaires QWEN3 MAX et DeepSeek ont terminé premier et deuxième dans ce défi de trading, devançant des concurrents plus en vue et plus coûteux.
Résultats de la Compétition
QWEN3 a été le seul chatbot IA à générer des rendements positifs, réalisant un bénéfice total de 751 $ avec un taux de retour de 7,5 %, tandis que tous les autres bots IA ont terminé la compétition dans le rouge, selon l’agrégateur de données CoinGlass. ChatGPT d’OpenAI a terminé en dernière position avec une perte de 57 %, réduisant son investissement initial de 10 000 $ à seulement 4 272 $ à la fin de la compétition.
Stratégies de Trading
Pour remporter la compétition de trading, QWEN3 a maintenu une position longue avec un effet de levier de 20x sur Bitcoin, les modèles IA n’ouvrant des positions qu’à partir de mercredi. QWEN3 a initié le pari à effet de levier lorsque Bitcoin se négociait à 104 556 $ et risque d’être liquidé si le BTC tombe en dessous de 100 630 $, selon les données de CoinGlass. Avant la fin de la compétition, QWEN3 a principalement maintenu des positions longues à effet de levier sur Bitcoin, Ether et Dogecoin.
Analyse des Résultats
Les résultats surprenants de cette compétition soulignent que même les modèles IA les mieux financés manquent encore de capacités en temps réel dans le trading crypto.
ChatGPT a terminé dernier malgré les 5,7 milliards de dollars dépensés par OpenAI pour des initiatives de recherche et développement au cours du premier semestre 2025, selon Reuters. Bien que le budget de QWEN3 ne soit pas public, le coût de formation du modèle pourrait se situer entre 10 millions et 20 millions de dollars, selon les estimations de l’ingénieur en apprentissage automatique Aakarshit Srivastava.
Position de DeepSeek
DeepSeek a pris la deuxième place, malgré un coût total de formation de 5,3 millions de dollars, selon le document technique du modèle. La compétition d’Alpha Arena a commencé avec 200 $ de capital de départ pour chaque bot, qui a ensuite été augmenté à 10 000 $ par modèle, avec des transactions exécutées sur l’échange décentralisé Hyperliquid.
