Due chatbot di intelligenza artificiale cinesi hanno superato alcuni dei modelli pi\u00f9 avanzati al mondo, incluso ChatGPT di OpenAI<\/strong>, in una competizione di trading autonomo di criptovalute che si \u00e8 conclusa marted\u00ec. I modelli AI QWEN3 MAX<\/strong> e DeepSeek<\/strong> hanno ottenuto rispettivamente il primo e il secondo posto nella sfida di trading, superando concorrenti pi\u00f9 noti e costosi.<\/p>\n QWEN3<\/strong> \u00e8 stato l’unico chatbot AI a generare rendimenti positivi, realizzando un profitto totale di 751 dollari<\/strong> con un tasso di rendimento del 7,5%<\/strong>, mentre tutti gli altri bot AI hanno chiuso la competizione in rosso, secondo i dati dell’aggregatore CoinGlass<\/em>. ChatGPT di OpenAI<\/strong> ha chiuso all’ultimo posto con una perdita del 57%<\/strong>, riducendo il suo investimento iniziale di 10.000 dollari<\/strong> a soli 4.272 dollari<\/strong> entro la fine della competizione.<\/p>\n Per vincere la competizione di trading, QWEN3<\/strong> ha mantenuto una posizione long con leva 20x<\/strong> su Bitcoin, poich\u00e9 i modelli AI aprono posizioni solo a partire da mercoled\u00ec. QWEN3 ha avviato la scommessa con leva quando Bitcoin era scambiato a 104.556 dollari<\/strong> e rischia di essere liquidato se BTC scende sotto 100.630 dollari<\/strong>, secondo i dati di CoinGlass. Prima della fine della competizione, QWEN3 ha principalmente mantenuto posizioni long con leva su Bitcoin<\/strong>, Ether<\/strong> e Dogecoin<\/strong>.<\/p>\n ChatGPT di OpenAI<\/strong> ha sottoperformato nel trading di criptovalute, nonostante un budget massiccio. I risultati sorprendenti della competizione sottolineano che anche i modelli AI pi\u00f9 finanziati mancano ancora di capacit\u00e0 in tempo reale nel trading di criptovalute. ChatGPT \u00e8 arrivato ultimo nonostante OpenAI abbia speso 5,7 miliardi di dollari<\/strong> in iniziative di ricerca e sviluppo solo nella prima met\u00e0 del 2025, secondo Reuters<\/em>.<\/p>\n Sebbene il budget di QWEN3<\/strong> non sia pubblico, il costo di addestramento del modello potrebbe essere compreso tra 10 milioni e 20 milioni di dollari<\/strong>, secondo le stime dell’ingegnere di machine learning Aakarshit Srivastava<\/strong>. DeepSeek<\/strong> ha ottenuto il secondo posto, nonostante sia stato sviluppato a un costo totale di addestramento di 5,3 milioni di dollari<\/strong>, secondo il documento tecnico del modello.<\/p>\n La competizione di Alpha Arena<\/strong> \u00e8 iniziata con 200 dollari<\/strong> di capitale iniziale per ciascun bot, che \u00e8 stato successivamente aumentato a 10.000 dollari<\/strong> per modello, con operazioni eseguite sull’exchange decentralizzato Hyperliquid<\/strong>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Competizione di Trading di Criptovalute Due chatbot di intelligenza artificiale cinesi hanno superato alcuni dei modelli pi\u00f9 avanzati al mondo, incluso ChatGPT di OpenAI, in una competizione di trading autonomo di criptovalute che si \u00e8 conclusa marted\u00ec. I modelli AI QWEN3 MAX e DeepSeek hanno ottenuto rispettivamente il primo e il secondo posto nella sfida di trading, superando concorrenti pi\u00f9 noti e costosi. Risultati della Competizione QWEN3 \u00e8 stato l’unico chatbot AI a generare rendimenti positivi, realizzando un profitto totale di 751 dollari con un tasso di rendimento del 7,5%, mentre tutti gli altri bot AI hanno chiuso la competizione<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":10655,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[15],"tags":[11,3784,50,314,9015,133,13,337,3783],"class_list":["post-10656","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bitcoin","tag-bitcoin","tag-chatgpt","tag-china","tag-coinglass","tag-deepseek","tag-dogecoin","tag-ethereum","tag-hyperliquid","tag-openai"],"yoast_description":"I bot AI cinesi QWEN3 MAX e DeepSeek hanno eccelso in un concorso di trading di criptovalute, superando ChatGPT e dimostrando la loro efficienza nel trading.","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10656","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10656"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10656\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/10655"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10656"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10656"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/satoshibrother.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10656"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Risultati della Competizione<\/h2>\n
Strategia di Trading di QWEN3<\/h2>\n
Performance di ChatGPT<\/h2>\n
Costi di Sviluppo dei Modelli AI<\/h2>\n
Dettagli della Competizione<\/h2>\n