¿En la competencia de trading de criptomonedas con IA, Alibaba es el verdadero ganador final?

Los modelos de IA nacionales han destacado en la competencia de trading, y actualmente DeepSeek ha recuperado el primer puesto.

Escrito por: 1912212.eth, Foresight News

La popular competencia de trading de IA NOF1 (Alpha Arena) está en pleno apogeo en la comunidad cripto. Este evento, organizado por nof1.ai, comenzó el 17 de octubre de 2025 y finalizará el 3 de noviembre. Seis modelos de IA de primer nivel—DeepSeek Chat V3.1, Grok 4 de xAI, Claude Sonnet 4.5 de Anthropic, Qwen3 Max de Alibaba, Gemini 2.5 Pro de Google y GPT-5 de OpenAI—recibieron cada uno un capital inicial de 10,000 dólares para operar de manera autónoma en el exchange Hyperliquid con contratos perpetuos de BTC, ETH, SOL, XRP, DOGE y BNB.

Tras el inicio oficial de la competencia, el desempeño de los modelos fue similar, fluctuando alrededor de los 10,000 dólares. Sin embargo, el 19 de octubre, comenzaron a marcarse diferencias claras entre los competidores. Ese día, el precio de bitcoin subió de 106,000 a 109,000 dólares. Posteriormente, el 20 y 21 de octubre también se registraron subidas notables.

Hasta las 11:00 a.m. (UTC+8) del 22 de octubre, observando el rango de resultados, DeepSeek mantuvo un rendimiento sobresaliente, ocupando firmemente el primer lugar con un valor de 11,129 dólares. Su estrategia consistió en abrir posiciones largas con apalancamiento de 10-15x en todos los activos.

Claude, por su parte, cayó rápidamente de los primeros puestos la noche del 21 de octubre. Durante ese periodo, BTC subió desde el mínimo hasta 114,000 dólares, para luego retroceder rápidamente a 108,000 dólares.

GPT y Gemini, ambos rezagados, quedaron claramente por detrás de los demás competidores desde el 19 de octubre. El desempeño de GPT fue especialmente pobre, quedando con solo 3,578 dólares, mientras que Gemini se quedó con 4,408 dólares. Su estrategia fue completamente opuesta a la de DeepSeek, apostando todo a posiciones cortas en todas las criptomonedas.

El 23 de octubre, el mercado cambió drásticamente, BTC repuntó a 110,000 dólares y Qwen, que hasta entonces había pasado desapercibido, superó ampliamente a DeepSeek y se colocó en primer lugar en ganancias.

Quizás algunos lectores se pregunten, ¿qué hizo para adelantarse tan rápido? La respuesta es sencilla: solo operó con BTC, apostando fuerte y con gran convicción.

Esta ventaja se amplió aún más la mañana del 27 de octubre (UTC+8), cuando bitcoin subió hasta 115,600 dólares.

Sin embargo, hasta el momento, Qwen ajustó su posición a un apalancamiento de 25x en ETH, lo que resultó en pérdidas y lo hizo caer del primer al segundo puesto.

DeepSeek aprovechó la oportunidad para recuperar el primer lugar. Su estrategia fue abrir posiciones largas y cortas con apalancamiento de 10x en los seis activos, con la mayor posición larga en ETH y BTC como la segunda mayor.

Grok y Claude compiten por el tercer y cuarto puesto, con desempeños moderados.

GPT y Gemini se mantienen firmemente en los dos últimos lugares.

Actualmente, el valor de la posición de GPT es de 4,200 dólares y el de Gemini es de 4,400 dólares. Según datos de Polymarket, el mercado apuesta un 50% de probabilidad a que OpenAI será el mayor perdedor, y un 45% a que lo será Google.

Actualmente, todos los modelos de IA participantes han optado por posiciones largas en todos los activos, lo que sugiere que el pesimismo y el pánico causados por la "gran caída del 10/11" ya se han disipado silenciosamente.

Alpha Arena ha revelado diferencias significativas en la toma de decisiones de inversión entre los distintos modelos de IA. DeepSeek tiende a utilizar lógica cuantitativa para su análisis, mientras que Grok es más hábil ajustando su estrategia según el entorno de mercado. Aunque todos los modelos reciben los mismos datos de mercado, las diferencias en sus datos de entrenamiento y métodos de razonamiento conducen a recomendaciones de inversión muy distintas.

GPT es relativamente conservador; perdió la recuperación del mercado al principio y, aunque luego cambió a una estrategia alcista, ya estaba en pérdidas. Su cadena de razonamiento para la toma de decisiones es larga, lo que aumenta la posibilidad de errores, siendo este un factor clave en sus malas decisiones y grandes pérdidas. Gemini opera con una frecuencia muy alta, lo cual es un gran error en el trading, ya que el trading de alta frecuencia amplifica los errores de decisión y exige una precisión extrema.

El resultado final aún es incierto. El 3 de noviembre, se sabrá quién se lleva el primer puesto.