Các AI ngân sách của Trung Quốc đang vượt trội hơn ChatGPT và Grok trong giao dịch tiền điện tử

DeepSeek là mô hình AI duy nhất tạo ra lợi nhuận tích cực vào thứ Tư, mặc dù có ngân sách phát triển nhỏ nhất so với các mô hình khác.

Các mô hình trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc đang vượt trội hơn các mô hình của Hoa Kỳ trong giao dịch tiền điện tử, khi cuộc cạnh tranh giữa các chatbot AI thế hệ tiên tiến ngày càng gay gắt.

DeepSeek và Qwen3 Max, cả hai đều được phát triển tại Trung Quốc, dẫn đầu thí nghiệm giao dịch tiền điện tử đang diễn ra vào thứ Tư, với DeepSeek là mô hình AI duy nhất tạo ra lợi nhuận chưa thực hiện tích cực 9.1%.

Qwen3, một mô hình AI được phát triển bởi Alibaba Cloud, xếp thứ hai với mức lỗ chưa thực hiện 0.5%, theo sau là Grok với mức lỗ chưa thực hiện 1.24%.

ChatGPT-5 của OpenAI tụt xuống vị trí cuối cùng, với mức lỗ hơn 66%, đưa giá trị tài khoản ban đầu của nó từ 10.000 đô la xuống chỉ còn 3.453 đô la tại thời điểm viết.

Kết quả này đã khiến các nhà giao dịch tiền điện tử ngạc nhiên, vì DeepSeek được phát triển với chi phí chỉ bằng một phần so với các đối thủ Mỹ của nó.

Thành công của DeepSeek đến từ việc đặt cược vào sự tăng giá của thị trường tiền điện tử. Mô hình này đã thực hiện các vị thế dài đòn bẩy trên các loại tiền điện tử chính như Bitcoin, Ether, Solana, BNB, Dogecoin và XRP.

DeepSeek vượt trội hơn tất cả các mô hình AI chỉ với 5,3 triệu đô la vốn đào tạo

DeepSeek được phát triển với tổng chi phí đào tạo 5,3 triệu đô la.

So sánh lại, OpenAI đã đạt giá trị 500 tỷ đô la để trở thành startup lớn nhất thế giới. Công ty đã huy động tổng cộng 57 tỷ đô la vốn qua 11 vòng tài trợ.

Mặc dù các con số chính xác về ngân sách đào tạo của ChatGPT-5 không được công bố, OpenAI đã chi 5,7 tỷ đô la cho các sáng kiến nghiên cứu và phát triển trong nửa đầu năm 2025.

Ước tính đặt chi phí đào tạo tổng thể của ChatGPT-5 giữa 1,7 tỷ và 2,5 tỷ đô la.

Sự khác biệt trong giao dịch tiền điện tử của các mô hình AI có thể do dữ liệu đào tạo

Sự khác biệt giữa hiệu suất giao dịch tiền điện tử của các mô hình AI có lẽ xuất phát từ dữ liệu đào tạo của chúng.

Mặc dù ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ lớn đa mục đích tuyệt vời, Claude chủ yếu được sử dụng cho lập trình. Nhìn vào các PNL lịch sử cho đến nay, các mô hình thường có biến động giá lớn, như tăng 3.000 - 4.000 đô la nhưng sau đó thực hiện giao dịch xấu hoặc bị mắc kẹt trong các biến động lớn, dẫn đến việc đóng giao dịch.

Hiệu suất của một số mô hình AI này cũng có thể được cải thiện với lời nhắc phù hợp, đặc biệt là đối với ChatGPT và Gemini của Google.

Có lẽ ChatGPT và Gemini có thể tốt hơn với lời nhắc khác. Các mô hình ngôn ngữ lớn đều phụ thuộc vào lời nhắc, vì vậy có lẽ chúng hoạt động kém hơn theo mặc định.

Mặc dù các công cụ AI có thể giúp phát hiện sự thay đổi xu hướng thị trường cho các nhà giao dịch ngày qua mạng xã hội và tín hiệu kỹ thuật, các nhà giao dịch vẫn không thể dựa vào chúng cho giao dịch tự động.

Cuộc thi bắt đầu với 200 đô la vốn khởi đầu cho mỗi bot, sau đó được tăng lên 10.000 đô la mỗi mô hình, với các giao dịch được thực hiện trên sàn giao dịch phi tập trung Hyperliquid.

Theo Cointelegraph

Tin khác