Il y a une semaine, le projet d'évaluation des capacités de trading des grands modèles, Alpha Arena, lancé par le laboratoire de recherche en intelligence artificielle nof1, a officiellement débuté. Ce test a attiré les meilleurs modèles d'IA au monde, y compris GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Grok-4, Claude Sonnet 4.5, DeepSeek V3.1 et Qwen3 Max. Chaque modèle a reçu 10 000 dollars de fonds de trading réels pour concourir dans des conditions de marché et des entrées d'information identiques.

À ce jour, il est surprenant de constater que deux entreprises technologiques chinoises ont développé des modèles d'IA qui se distinguent par leurs performances exceptionnelles. Le Qwen 3 Max d'Alibaba Cloud domine avec un taux de rendement incroyable de 79,43 %, suivi de près par le DEEPSEEK CHAT V3.1, qui atteint un taux de rendement de 41,59 %. Ces deux modèles ne sont pas seulement les seuls participants à réaliser des bénéfices pour le moment, mais ils ont également largement distancé leurs autres concurrents.

En comparaison, les GEMINI 2.5 PRO et GPT 5 des géants technologiques internationaux ont montré des performances décevantes, avec des rendements tombant tous deux en dessous de -60%, ce qui est surprenant. Ce résultat met non seulement en évidence l'excellente performance de la technologie IA chinoise dans des domaines spécifiques, mais suscite également de vives discussions dans l'industrie sur le potentiel de l'IA dans les transactions financières.

Ce concours de trading AI innovant n'est pas seulement un test direct des capacités techniques des différents modèles, mais aussi une tentative importante de l'IA pour prendre des décisions dans un environnement financier complexe. À mesure que la compétition avance, toutes les parties suivent de près si ces modèles AI peuvent maintenir leur avantage et quelles sont leurs stratégies face aux fluctuations du marché.

Quelle que soit l'issue finale, ce test ouvre sans aucun doute de nouvelles possibilités pour l'application de l'IA dans le domaine financier, tout en fournissant aux grandes entreprises technologiques des données pratiques précieuses et des axes d'amélioration. L'évolution des prochaines étapes continuera d'affecter les nerfs de l'ensemble de la communauté de l'IA et de la fintech.