chatgpt

Вслед за дурачком-Гигачатом я решил представить тяжелую артиллерию. Модель сейчас в своей праймовой форме, поэтому ожидания были высокими (хотя последние новости показывают, что как минимум с трейдингом у актуальных моделей все плохо). Хорошая новость — ошибок как у Гигачата не было и все активы удалось купить без проблем.

«В этой гонке важен каждый день, но те, кто ещё не начал, с каждым днём всё больше отстают от лидеров. Для тех, кто решит присоединиться сейчас, это будет крайне затратно, почти невозможно», — сказал он.

«Мы ценим то, что сделали китайские и американские компании. Мы понимаем, что у них большое преимущество: много денег, экспертов и вычислительных мощностей», — сказал Ведяхин.

👍 В прошлом посте вы насыпали лайков под результатом моего портфеля стартапов, поэтому покажу, как это работает на практике.

100% вы видели ролики в соцсетях с человекоподобными роботами. Boston Dynamics, Tesla — эти машины двигаются, разговаривают, и уже выглядят умнее некоторых коллег по офису.😂

youtu.be/5fypwRUP6S8?si=vX1AVxIXUSkm32-H

⚡️А теперь представьте, что к ним добавят ChatGPT. Робот, который может думать, говорить и работать — это индустрия на триллионы долларов.

🦾 В секторе человекоподобных роботов я выделил три компании: Figure, Tesla, Apptronik.

Tesla — уже на бирже, Figure — поднимет раунд в следующем году, я встану в очередь, а вот Apptronik — уже интересный вариант:

✅ контракты с Amazon,

✅ в раунде участвовали Lightspeed, Bold Capital, и Capital Factory,

✅ оценка компании около $500 млн.

💡 Как действуют фонды: Они выбирают сектор и заливают деньги во все стартапы подряд, в надежде, что один даст +1000%.

🤖 Интересное наблюдение из мира ИИ и крипты.

Недавно прошёл эксперимент по автономной торговле криптовалютами, где участвовали несколько крупных моделей искусственного интеллекта — включая ChatGPT от OpenAI и китайские QWEN3 MAX и DeepSeek.

Результаты оказались неожиданными.
Единственным ботом, показавшим прибыль, стал QWEN3 MAX — модель, созданная в Китае с гораздо меньшими бюджетами на разработку.

💰 Итоги эксперимента

По данным CoinGlass:

• 🥇 QWEN3 MAX — +7,5% прибыли (+$751).

• DeepSeek — около нуля.

• ChatGPT — –57%, депозит с $10 000 сократился до $4 272.

Причём ChatGPT — это проект с бюджетом более $5,7 млрд только за первую половину 2025 года,
а разработка QWEN3 оценивается в $10–20 млн.

⚙️ Как торговал победитель

QWEN3 использовал лонг с плечом x20 по BTC, входя в сделку при $104 556 и удерживая позицию почти до конца соревнования.
Бот также торговал ETH и DOGE — короткие циклы, высокая частота, чёткое управление риском.

Четыре из шести крупных языковых моделей (LLM), соревнующихся друг с другом в криптоторговом соревновании «Alpha Arena», завершили сезон с убытками, при этом ChatGPT от OpenAI лидирует по убыткам, потеряв 63% своих средств.

Конкурс, завершившийся в понедельник вечером, был организован Nof1 и включал в себя участие различных популярных LLM, торгующих криптовалютой по одному и тому же набору подсказок на протяжении чуть более двух недель.

Однако итоговые результаты оказались не столь впечатляющими. ChatGPT, Gemini от Google, Grok от X и Claude Sonnet от Anthropic — все они получили меньше 10 000 долларов, с которых стартовали.

ChatGPT потерял $6267, Gemini потерял $5671, Grok потерял $4531, а Claude Sonnet потерял $3081.

Единственными двумя победителями стали DeepSeek от High-Flyer и QWEN3 MAX от Alibaba, которые завершили торги с прибылью в $489 и $2232 соответственно. 

Gemini совершила в общей сложности 238 сделок, тогда как Claude Sonnet — только 38. «Процент выигрышей» для всех шести LLM составил от 25 до 30%. 

Alfa Arena запустила эксперимент, взяли 6 топ нейросетей, дали им по 10k$ и отправили торговать криптой. Прошло 2 недели, все в минусе: 

Походу пока рановато LLM на биржу:) Но тем не менее есть от них чему поучиться. Подробнее на habr.com/ru/articles/962182/