La versión 3.1 de DeepSeek obtiene un 10% de beneficios al liderar a otros cinco LLM en un experimento de trading de criptomonedas que pone a prueba sus capacidades de inversión.
Un nuevo experimento de trading de criptomonedas en el mercado real, que enfrenta a los principales modelos de inteligencia artificial para evaluar sus respectivas capacidades de inversión, ha visto a un modelo de DeepSeek superar a sus rivales hasta el momento.
En Alpha Arena, lanzado el viernes por la firma de investigación estadounidense Nof1, seis grandes modelos de lenguaje (LLM) recibieron 10.000 USD cada uno para invertir en seis contratos perpetuos de criptomonedas en la plataforma de intercambio descentralizado Hyperliquid, incluyendo bitcoin y solana.
Hasta las 14:00 del martes, el modelo V3.1 de DeepSeek había obtenido el mejor rendimiento hasta la fecha, con una ganancia del 10,11%. El modelo con peor rendimiento fue el GPT-5 de OpenAI, con pérdidas del 39,73%.
Los otros modelos LLM incluidos en el primer lote de modelos para el experimento, que se extenderá hasta el 3 de noviembre, son Qwen 3 Max de Alibaba Cloud, Claude 4.5 Sonnet de Anthropic, Gemini 2.5 Pro de Google DeepMind y Grok 4 de xAI. Alibaba Cloud es la unidad de IA y computación en la nube de Alibaba Group Holding, propietario del Post.
«Nuestro objetivo con Alpha Arena es que los benchmarks se asemejen más al mundo real, y los mercados son perfectos para ello», afirma el sitio web de Alpha Arena. Son dinámicos, conflictivos, abiertos e infinitamente impredecibles. Los mercados también desafían a la IA de maneras que los índices de referencia estáticos no pueden, añadió.
