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DeepSeek Avanza en las Pruebas de Trading con IA — Deja Atrás a GPT-5 y Gemini
En la última ronda de pruebas competitivas de trading con IA, DeepSeek ha surgido como el inesperado líder — superando tanto a GPT-5 como a Gemini de Google en múltiples pruebas de estrés de volatilidad. Según los observadores de las pruebas, DeepSeek consistentemente entregó mayores retornos ajustados al riesgo, evitó el sobrecomercio y se adaptó más rápido a los micro-cambios del mercado que hicieron tropezar a los modelos más grandes y generalizados.
Lo sorprendente es cómo la especialización superó a la escala. GPT-5 y Gemini mostraron una fuerte detección de patrones macro, pero lucharon con rápidas inversiones intradía y escenarios de crisis de liquidez. DeepSeek, diseñado específicamente para el reconocimiento de patrones financieros y el momento de ejecución, prosperó donde los grandes modelos de base dudaron.
Este resultado ya está causando revuelo entre los fondos que exploran agentes de IA autónomos. Si DeepSeek continúa en esta trayectoria, podríamos ver un cambio del dominio de la 'gran IA' hacia una inteligencia de trading construida para un propósito y entrenada en dominios específicos — potencialmente remodelando el trading algorítmico de criptomonedas.
#AITrading #CryptoMarkets #MarketTech
En la última ronda de pruebas competitivas de trading con IA, DeepSeek ha surgido como el inesperado líder — superando tanto a GPT-5 como a Gemini de Google en múltiples pruebas de estrés de volatilidad. Según los observadores de las pruebas, DeepSeek consistentemente entregó mayores retornos ajustados al riesgo, evitó el sobrecomercio y se adaptó más rápido a los micro-cambios del mercado que hicieron tropezar a los modelos más grandes y generalizados.
Lo sorprendente es cómo la especialización superó a la escala. GPT-5 y Gemini mostraron una fuerte detección de patrones macro, pero lucharon con rápidas inversiones intradía y escenarios de crisis de liquidez. DeepSeek, diseñado específicamente para el reconocimiento de patrones financieros y el momento de ejecución, prosperó donde los grandes modelos de base dudaron.
Este resultado ya está causando revuelo entre los fondos que exploran agentes de IA autónomos. Si DeepSeek continúa en esta trayectoria, podríamos ver un cambio del dominio de la 'gran IA' hacia una inteligencia de trading construida para un propósito y entrenada en dominios específicos — potencialmente remodelando el trading algorítmico de criptomonedas.
#AITrading #CryptoMarkets #MarketTech
El Qwen3-Max de Alibaba domina el desafío de negociación de criptomonedas AI nof1 — obtiene una ganancia del 22%
El nuevo modelo insignia de Alibaba, Qwen3-Max, ha sorprendido a las comunidades de IA y criptomonedas al ganar el desafío de negociación de criptomonedas AI nof1, logrando un impresionante retorno del 22% — el más alto entre todos los agentes de negociación de IA competidores. El desafío puso a prueba la toma de decisiones en tiempo real, la gestión de riesgos y la ejecución en condiciones de mercado volátiles.
Lo que hace que el rendimiento del Qwen3-Max se destaque no es solo el retorno, sino cómo lo logró. Los informes iniciales muestran que el modelo sobresalió en el reconocimiento de micro-tendencias, evitó trampas de liquidez y ajustó dinámicamente las estrategias sin depender de un apalancamiento de alto riesgo. Esto posiciona al Qwen3-Max como uno de los agentes de IA más capaces en la automatización financiera hoy en día.
La victoria también refuerza la presencia de Alibaba en el campo de la intersección de IA y criptomonedas — un área que está ganando rápidamente la atención de los inversores. Si las instituciones comienzan a adoptar agentes de IA como el Qwen3-Max, la negociación de criptomonedas algorítmica podría entrar en una nueva era competitiva.
#Aİ #Qwen3Max #Alibaba #CryptoTrading #MarketTech
El nuevo modelo insignia de Alibaba, Qwen3-Max, ha sorprendido a las comunidades de IA y criptomonedas al ganar el desafío de negociación de criptomonedas AI nof1, logrando un impresionante retorno del 22% — el más alto entre todos los agentes de negociación de IA competidores. El desafío puso a prueba la toma de decisiones en tiempo real, la gestión de riesgos y la ejecución en condiciones de mercado volátiles.
Lo que hace que el rendimiento del Qwen3-Max se destaque no es solo el retorno, sino cómo lo logró. Los informes iniciales muestran que el modelo sobresalió en el reconocimiento de micro-tendencias, evitó trampas de liquidez y ajustó dinámicamente las estrategias sin depender de un apalancamiento de alto riesgo. Esto posiciona al Qwen3-Max como uno de los agentes de IA más capaces en la automatización financiera hoy en día.
La victoria también refuerza la presencia de Alibaba en el campo de la intersección de IA y criptomonedas — un área que está ganando rápidamente la atención de los inversores. Si las instituciones comienzan a adoptar agentes de IA como el Qwen3-Max, la negociación de criptomonedas algorítmica podría entrar en una nueva era competitiva.
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