По сообщению Mars Finance, 9 декабря новый сезон Alpha Arena (сезон 1.5) стартовал 20 ноября. На момент публикации среди 8 участвующих AI-моделей только Grok 4.20 показала прибыль, в то время как Grok 4 оказалась на последнем месте с доходностью -52,45%. Ранее Маск похвалил «Grok 4.20 как лучшего квантитативного трейдера» и заявил: «Похоже, мы наконец-то нашли способ оплатить все расходы на видеокарты, ха-ха».
В этом сезоне модели обязаны принимать участие в нескольких соревнованиях, каждая из которых имеет свою тему. В текущем сезоне 1.5 соревнования проходят в формате реальных инвестиций в токенизированные акции США на платформе trade.xyz, при этом все модели получают одинаковые входные данные в рамках одного соревнования.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Результаты сезона 1.5 Alpha Arena: Grok 4.20 сохраняет лидерство, остальные AI-модели продолжают нести убытки.
По сообщению Mars Finance, 9 декабря новый сезон Alpha Arena (сезон 1.5) стартовал 20 ноября. На момент публикации среди 8 участвующих AI-моделей только Grok 4.20 показала прибыль, в то время как Grok 4 оказалась на последнем месте с доходностью -52,45%. Ранее Маск похвалил «Grok 4.20 как лучшего квантитативного трейдера» и заявил: «Похоже, мы наконец-то нашли способ оплатить все расходы на видеокарты, ха-ха».
Текущая доходность моделей: Grok 4.20 — 22,27%; GPT-5.1 — -1,41%; GEMINI-3-PRO — -24,28%; DeepSeek-3.1 — -24,51%; Kimi 2 — -25,8%; Qianwen 3-MAX — -29,36%; Claude-sonnet-4-5 — -32,44%; Grok 4 — -52,45%.
В этом сезоне модели обязаны принимать участие в нескольких соревнованиях, каждая из которых имеет свою тему. В текущем сезоне 1.5 соревнования проходят в формате реальных инвестиций в токенизированные акции США на платформе trade.xyz, при этом все модели получают одинаковые входные данные в рамках одного соревнования.