A kínai mesterséges intelligencia modellek jobban teljesítenek az amerikaiaknál a kriptokereskedelemben.
Ezt a CoinGlass blokkláncelemző platform adatai mutatják. Közben egyre élesebb a verseny a vezető generatív AI-chatbotok között.
A DeepSeek és Qwen3 Max chatbotokat Kínában fejlesztették. Szerdán ők vezették a folyamatban lévő kriptokereskedési kísérletet. Az előbbi volt az egyetlen AI-modell, amely 9,1%-os nem realizált nyereséget ért el.
A Qwen3, az Alibaba Cloud által fejlesztett mesterséges intelligencia modell, 0,5%-os nem realizált veszteséggel a második lett.
Ezt a Grok követte 1,24%-os nem realizált veszteséggel, a CoinGlass blokkláncadatplatform szerint.
Az OpenAI „ChatGPT-5” az utolsó helyre csúszott vissza. Több mint 66%-ot veszített, így a kezdeti 10.000 dollárból mostanra csak 3453 maradt.
Az eredmények meglepték a kriptokereskedőket. A „DeepSeek” fejlesztése töredékébe került az amerikai riválisokénak.
A DeepSeek sikere a kriptopiac emelkedésére tett fogadásból származott. A modell tőkeáttételes long pozíciókat vett fel a főbb kriptovalutákban, például bitcoinban, etherben, solanában, BNB-ben, dogecoinban és XRP-ben.
A DeepSeek minden mesterséges intelligenciát felülmúl, mindössze 5,3 millió dolláros képzési költséggel
A DeepSeek fejlesztésének teljes költsége 5,3 millió dollár volt a modell technikai tanulmánya szerint.
Összehasonlításképp az OpenAI 500 milliárd dolláros értéket ért el, és ezzel a világ legnagyobb startupja lett.
A vállalat összesen 57 milliárd dollár tőkét vont be 11 finanszírozási körben, a Tracxn adatbázis-platform adatai szerint.
Bár a ChatGPT-5 képzési költségvetésének pontos adatai nem nyilvánosak, az OpenAI 2025 első felében 5,7 milliárd dollárt költött kutatásra és fejlesztésre – jelentette a Reuters szeptemberben.
A becslések szerint a ChatGPT-5 teljes betanítási költsége 1,7 és 2,5 milliárd dollár között lehet, Vlagyimir Kiselev okleveles pénzügyi elemző 2024. májusi X-bejegyzése szerint.
A mesterséges intelligencia modellek kriptokereskedési eltéréseit az oktatási adatok okozhatják
A mesterséges intelligencia modellek kriptokereskedési teljesítménye közti különbség valószínűleg a tanulási adatokból ered – mondta Nicolai Sondergaard, a Nansen kriptoelemző platform kutatója.
Bár a ChatGPT egy nagyszerű „általános célú” nagy nyelvi modell (LLM), a Claude — egy másik MI-modell — főként kódolásra szolgál, mondta az elemző, majd hozzátette:.
„A korábbi PNL-ek alapján a modellek nagy ármozgásokat mutatnak. Gyakran plusz 3000–4000 dollárban vannak, de egy rossz kötés vagy hirtelen mozgás miatt az LLM lezárja a pozíciót.”
E néhány AI-modell teljesítménye javítható a megfelelő prompttal. Különösen igaz ez a ChatGPT-re és a Google Gemini-ra – mondta Kasper Vandeloock, stratégiai tanácsadó és korábbi kvantitatív kereskedő.
„Lehet, hogy a ChatGPT és a Gemini jobb lenne másik prompttal. Az LLM-eknél minden ezen múlik. Így alapból talán gyengébben teljesítenek” – mondta el Vandeloock.
Bár az AI‑eszközök segíthetnek felismerni a piaci trendváltozásokat a napi kereskedők számára a közösségi médián és technikai jeleken keresztül, a kereskedők mégsem támaszkodhatnak rájuk az önálló kereskedésben.
A verseny elején minden bot 200 dollár kezdőtőkét kapott. Később ezt modellenként 10.000 dollárra emelték, a kereskedéseket pedig a Hyperliquid decentralizált tőzsdén hajtották végre.
💬 Szerkesztői vélemény:
A CoinGlass kísérlete egy új korszak előjele lehet, ahol a mesterséges intelligencia nemcsak elemzi, hanem aktívan formálja is a piacot, bár ennek én nem örülök.
A DeepSeek sikere azt mutatja, hogy a hatékonyság és a precíz adattanulás sokszor többet ér, mint a milliárdos fejlesztési büdzsé. A verseny most kezd igazán érdekessé válni, kiváncsi leszek, mit hoz a jövö.
Olvastad már? Hongkong jóváhagyta az első Solana spot ETF-et – új fejezet kezdődik az ázsiai kriptopiacon
Tájékoztatás: A kriptoworld.hu oldalon található információk és elemzések a szerzők magánvéleményét tükrözik. A jelen oldalon megjelenő írások, cikkek nem valósítanak meg a 2007. évi CXXXVIII. törvény (Bszt.) 4. § (2). bek 8. pontja szerinti befektetési elemzést és a 9. pont szerinti befektetési tanácsadást.
Bármely befektetési döntés meghozatala során az adott befektetés megfelelőségét csak az adott befektető személyére szabott vizsgálattal lehet megállapítani, melyre a jelen oldal nem vállalkozik és nem is alkalmas. Az egyes befektetési döntések előtt éppen ezért tájékozódjon részletesen és több forrásból, szükség esetén konzultáljon befektetési tanácsadóval!
A cikkekben megjelenő esetleges hibákért téves információkból eredendő anyagi károkért a kriptoworld.hu felelősséget nem vállal.
Kriptoworld.hu szerkesztője, a Kriptoworld.hu alapítója
LinkedIn | X (Twitter) | Facebook
A Kriptoworld.hu alapítójaként és szerkesztőjeként írásaiban azt vizsgálom, hogyan alakítják át a gazdasági és technológiai változások az emberek döntéseit, biztonságérzetét és jövőképét. Olyan nézőpontból írok, amely a gyors hírek mögötti következményeket és kérdéseket keresi. Hiszek abban, hogy a kriptovilágról nem csak technikailag, hanem emberi nyelven is lehet hitelesen beszélni. Írásaim célja nem tanácsadás, hanem megértés: segíteni eligazodni egy olyan világban, ahol a pénz, a technológia és a bizalom egyszerre változik.
📅 Megjelenés: 2025. október 23. • 🕓 Utolsó frissítés: 2025. október 23.
✉️ Kapcsolat: [email protected]