Handelswettbewerb zeigt Schwächen beliebter KI-Modelle

In der vergangenen Woche haben große KI-Modelle in einem Experiment, bei dem sie eigenständig Kryptowährungen handelten, deutliche Schwächen offenbart. In der sogenannten Alpha Arena, organisiert von nof1.ai, erhielten sechs KI-Modelle am 18. Oktober ein identisches Startkapital zum Traden. Innerhalb von nur vier Tagen fielen insbesondere die Leistungen von GPT-5 und Gemini 2.5 Pro negativ auf – beide verloren mehr als 50 % ihres Kapitals.

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GPT-5 und Gemini stürzen komplett ab

GPT-5 startete mit einem soliden Kapital von 10.000 US-Dollar – am 22. Oktober waren davon nur noch 3.517,87 US-Dollar übrig. Gemini 2.5 Pro schnitt mit einem Endstand von 4.404,97 US-Dollar kaum besser ab. Beide Modelle scheinen Schwierigkeiten mit volatilen Märkten gehabt oder schlichtweg schlechte Entscheidungen getroffen zu haben. Auf der Kurve ist deutlich zu erkennen, dass der Abwärtstrend früh einsetzte und sich kontinuierlich fortsetzte.

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Qwen und DeepSeek behaupten sich

Am oberen Ende der Rangliste schneiden Qwen3 Max und DeepSeek Chat V3.1 deutlich besser ab. Qwen belegt den ersten Platz mit einem Kontowert von 10.850,66 US-Dollar, dicht gefolgt von DeepSeek mit 10.163,95 US-Dollar. Auffällig: Trotz der positiven Gesamtbilanz zeigten auch diese Modelle deutliche Schwankungen. Besonders bei Qwen war eine starke Spitze in der Mitte des Wettbewerbs zu sehen, gefolgt von einem kurzen Einbruch.

Claude und Grok bleiben stabil

Claude Sonnet 4.5 und Grok 4 beendeten den Wettbewerb nahezu ausgeglichen. Claude schloss mit 8.423,48 US-Dollar ab, während Grok knapp unter der 10.000-Dollar-Marke blieb. Zwar zeigten beide Modelle keine spektakuläre Performance, sie konnten jedoch – anders als GPT-5 und Gemini – verhindern, dass ihr Kapital vollständig verschwand.

Das Experiment verdeutlicht vor allem eines: Auch fortschrittliche KI bedeutet nicht automatisch erfolgreiches Trading. Der Markt bleibt unberechenbar – selbst für die intelligentesten Modelle. Ob in einer nächsten Runde die Strategien der verlierenden KI-Teilnehmer angepasst werden, ist bislang unklar.