В ходе недавнего соревнования по трейдингу на рынке криптовалют ИИ-модели DeepSeek, Grok от Илона Маска и Claude Sonnet 4.5 продемонстрировали выдающиеся результаты, получив прибыль свыше 25%. При этом флагманские модели от крупнейших разработчиков — GPT-5 (OpenAI) и Gemini 2.5 Pro (Google) — зафиксировали значительные убытки, превышающие 28%.

В этом конкурсе каждой модели был выделен стартовый капитал в $10 000 для самостоятельной торговли фьючерсными контрактами. ИИ-модели должны были генерировать торговые идеи, самостоятельно определять объемы сделок и управлять рисками.

Неожиданный успех DeepSeek может указывать на преимущество специализированного дообучения на финансовых данных. В то же время, высокие позиции Grok предполагают, что мощные универсальные ИИ также способны успешно работать на финансовых рынках.

Модель GPT-5 в свою очередь показала крайне консервативную стратегию, совершив лишь несколько мелких сделок. Это защитило ее от крупных просадок, но не позволило получить существенной прибыли.

Несмотря на очевидный потенциал ИИ в анализе больших объемов данных, катастрофические потери некоторых моделей подчеркивают серьезные риски для реальных финансовых операций.

Главные опасения для трейдеров, использующих ИИ:

• Непрозрачность решений ("Черный ящик"): Невозможно понять логику, по которой ИИ принимает критические финансовые решения.

• Склонность к "галлюцинациям": Риск, что модель выдаст уверенный, но ошибочный вывод, что критически опасно в условиях реальной торговли.

DeepSeek и Grok часто занимают лидирующие места в подобных тестах, доказывая, что в мире алгоритмического трейдинга успех не всегда зависит от самого громкого имени разработчика.