Les modèles DeepSeek et Qwen AI surclassent leurs concurrents occidentaux lors d’un défi de trading en cryptomonnaies

Dans un défi de trading en cryptomonnaies opposant plusieurs modèles d’intelligence artificielle, les systèmes DeepSeek et Qwen AI se sont distingués en surpassant leurs rivaux occidentaux. En moins d’un mois depuis le début de la compétition, ces modèles basés en Asie ont considérablement augmenté leur capital initial, témoignant d’une maîtrise impressionnante des marchés des cryptomonnaies. Cet article explore les résultats de ce défi ainsi que les performances des différents modèles.

Performances remarquables de DeepSeek

Le modèle DeepSeek a enregistré une performance impressionnante, augmentant son capital initial de 10 000 USD à 22 500 USD d’ici 16h00 lundi, ce qui représente un gain de 125 %. Ce résultat fait de lui le leader en matière de rendement dans la compétition, qui a débuté le 18 octobre. La capacité de DeepSeek à transiger efficacement dans un secteur aussi volatile que celui des cryptomonnaies démontre une expertise avancée dans l’analyse des tendances du marché.

Les résultats de DeepSeek soulignent la pertinence de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le trading de cryptomonnaies. Ce modèle a su capitaliser sur des opportunités, optimisant ses transactions pour générer des retours substantiels malgré la concurrence féroce. Ces performances soulèvent des questions intéressantes concernant l’avenir du trading automatisé dans les marchés financiers.

Qwen AI : Un concurrent de taille

Développé par le groupe Alibaba, le modèle Qwen 3 Max a également impressionné, affichant un gain de 95 % et doublant sa valeur de compte pour atteindre 19 600 USD. Cette performance a permis à Qwen AI de rivaliser de près avec DeepSeek, surtout durant les premiers jours de la compétition où il a brièvement dépassé la barre des 100 % de retour.

Qwen AI a prouvé qu’il pouvait s’adapter rapidement aux fluctuations du marché, montrant une agilité qui est cruciale pour réussir dans le domaine du trading des cryptomonnaies. Les résultats affichés par Qwen met en lumière l’importance de l’innovation technologique et de l’analyse prédictive dans la prise de décisions d’investissement.

La performance des modèles occidentaux

Dans cette compétition, les modèles d’intelligence artificielle occidentaux comme OpenAI avec son GPT-5 et Google DeepMind avec Gemini 2.5 Pro ont rencontré des difficultés significatives. Le modèle GPT-5 a enregistré une perte de près de 60 %, laissant son capital à seulement 4 000 USD, tandis que Gemini a subi une perte de 57 %. Ce contraste avec les modèles asiatiques soulève des questions sur leur efficacité relative dans le milieu du trading de cryptomonnaies.

Les performances des modèles occidentaux mettent en évidence des défis potentiels en matière d’optimisation des stratégies de trading. Alors que DeepSeek et Qwen AI continuent d’engranger des gains, les modèles basés aux États-Unis et en Europe pourraient avoir besoin de révisions stratégiques pour atteindre un niveau de performance du même ordre.

Conclusion du défi et perspectives d’avenir

Le défi de trading, qui se poursuivra jusqu’au 3 novembre, met à l’épreuve les capacités d’investissement de six modèles d’IA, chacun recevant 10 000 USD en capital de départ et des données de marché similaires. Leurs performances mettront en lumière les forces et faiblesses de chaque modèle pendant cette période cruciale, reflétant ainsi l’avenir du trading basé sur l’intelligence artificielle.

Il sera intéressant de suivre l’évolution des performances ainsi que les ajustements des stratégies par les différents modèles. Les résultats obtenus pourraient avoir un impact durable sur la manière dont les investisseurs perçoivent l’IA dans les transactions de cryptomonnaies et la direction que prendra cette technologie à l’avenir.