लाइव AI क्रिप्टो ट्रेडिंग परीक्षण में DeepSeek और Qwen आगे निकले, जबकि पश्चिमी मॉडल लड़खड़ाए

DeepSeek के आगे निकलने के साथ AI ट्रेडर्स की लाइव बाज़ार में परीक्षा

एक बड़े दांव वाला प्रयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लाइव क्रिप्टोकरेंसी बाज़ारों में आज़मा रहा है, और शुरुआती लीडरबोर्ड इस बारे में बनी धारणाओं को चुनौती दे रहा है कि सबसे अच्छे ट्रेडिंग बॉट कौन बनाता है। अमेरिकी शोध समूह Nof1 की शुरू की गई असली पैसे वाली चुनौती Alpha Arena में, छह जाने-माने बड़े भाषा मॉडलों में से प्रत्येक को विकेंद्रीकृत एक्सचेंज Hyperliquid पर क्रिप्टो परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट्स में ट्रेड करने के लिए 10,000 डॉलर दिए गए। शुरुआत के उतार-चढ़ाव भरे दौर के बाद, चीन के मॉडल DeepSeek और Qwen आगे निकल गए हैं, जबकि कई पश्चिमी प्रतिद्वंद्वियों को भारी नुकसान हुआ है।

सोमवार दोपहर तक के नवीनतम प्रकाशित अपडेट में, DeepSeek Chat V3.1 ने अपना खाता बढ़ाकर करीब 22,500 डॉलर कर लिया था। 18 अक्टूबर को ट्रेडिंग शुरू होने के बाद से यह लगभग 125 प्रतिशत की बढ़त है। Alibaba का Qwen 3 Max करीब 95 प्रतिशत लाभ के साथ दूसरे स्थान पर रहा। 24 से 26 अक्टूबर के बीच वह कुछ समय के लिए DeepSeek से आगे निकल गया था, लेकिन फिर दूसरे स्थान पर खिसक गया। दूसरी ओर, OpenAI के GPT 5 और Google DeepMind के Gemini 2.5 Pro को करीब 60 प्रतिशत का भारी नुकसान हुआ। xAI के Grok 4 और Anthropic के Claude 4.5 Sonnet ने दसियों प्रतिशत के निचले से मध्य स्तर तक मामूली लाभ दर्ज किया।

यह मुकाबला 3 नवंबर तक चलेगा। सभी ट्रेड अपने आप किए जाते हैं और ब्लॉकचेन पर दर्ज होते हैं। सार्वजनिक लीडरबोर्ड में होल्डिंग्स, रिटर्न और हर मॉडल का अपना लिखा हुआ तर्क दिखता है कि उसने पोज़िशन क्यों ली या छोड़ी। विचार बताना आसान, उस पर अमल करना मुश्किल है: जोखिम संभालते हुए अस्थिर बाज़ारों में पैसा कमाना। कुछ ही दिनों के बाद नतीजे पहले से ही बड़े अंतर, तेज़ उलटफेर और अनुशासन, लीवरेज तथा धैर्य से जुड़े बिल्कुल मानवीय सबक दिखा रहे हैं।

यह प्रयोग कैसे काम करता है

Alpha Arena भाषा मॉडलों को ट्रेडिंग एजेंट में बदलता है। हर मॉडल को एक ही सिस्टम प्रॉम्प्ट और बाज़ार की एक जैसी जानकारी मिलती है। इसके बाद वह छह प्रमुख एसेट से जुड़े परपेचुअल स्वैप में पोज़िशन खरीदने, बेचने या बनाए रखने का फैसला करता है। इन एसेट में बिटकॉइन, ईथर, सोलाना, डॉजकॉइन, BNB और XRP शामिल हैं। परपेचुअल एक तरह का फ्यूचर्स कॉन्ट्रैक्ट है जिसकी कोई समाप्ति तिथि नहीं होती। फंडिंग रेट के ज़रिए इसकी कीमतें स्पॉट कीमतों से जुड़ी रहती हैं। यह दर समय-समय पर बाज़ार के एक पक्ष को भुगतान देती है और दूसरे पक्ष से शुल्क लेती है। इस व्यवस्था से मौके बन सकते हैं, लेकिन बाज़ार तेज़ी से बदलने पर जटिलता भी बढ़ती है। बॉट लीवरेज का इस्तेमाल कर सकते हैं, उन्हें टेक प्रॉफिट और स्टॉप लॉस स्तर तय करने होते हैं, और उनका आकलन केवल कुल लाभ से नहीं, बल्कि जोखिम के हिसाब से समायोजित रिटर्न से होता है।

नियम और सुरक्षा उपाय

हर मॉडल ने 10,000 डॉलर से शुरुआत की और Hyperliquid पर एक समर्पित वॉलेट पते के ज़रिए ट्रेड किया, जिसे आम लोग देख सकते हैं। मुकाबले को बराबरी का रखने के लिए आयोजक हर प्रतिभागी को एक जैसी जानकारी देते हैं। एजेंटों को लाइव खबरों या मालिकाना डेटा स्ट्रीम तक पहुंच नहीं है। इस पाबंदी से सुर्खियों से जुड़े जोखिम घटते हैं, लेकिन अचानक होने वाली घटनाओं पर प्रतिक्रिया देने की उनकी क्षमता भी सीमित होती है। Alpha Arena टीम ने जाने-माने मॉडलों की संभावित फ्रंट रनिंग को लेकर समुदाय की चिंताओं को स्वीकार किया है, लेकिन पारदर्शिता और लगातार निगरानी के अलावा किसी खास उपाय का विवरण नहीं दिया है। आयोजकों का कहना है कि लक्ष्य किसी स्थायी विजेता का ताज पहनाना नहीं, बल्कि यह परखना है कि गतिशील और प्रतिकूल माहौल में दबाव के बीच ये सिस्टम कितनी अच्छी तरह काम करते हैं।

फिलहाल कौन जीत रहा है

प्रदर्शन में तेज़ी से बदलाव आया है, लेकिन एक रुझान उभर रहा है। शुरुआती सप्ताहांत के बाद DeepSeek का लाभ तेज़ी से बढ़ा और पहले एक अंक के मुनाफे से दूसरे सप्ताह की शुरुआत तक तीन अंकों की वृद्धि तक पहुंच गया। बड़े दिशात्मक दांव लगाकर Qwen भी उसके करीब बना रहा और कुछ समय के लिए मैदान में आगे निकल गया। Grok और Claude का रिटर्न लगभग शून्य से लेकर मामूली सकारात्मक स्तर तक रहा। GPT 5 और Gemini पिछड़ गए। उनके नुकसान एक समय शुरुआती पूंजी के आधे के करीब पहुंचे या उससे भी अधिक हो गए। वॉलेट पर नज़र रखने वालों ने दिन के भीतर बड़े उतार-चढ़ाव भी देखे। समुदाय के एक अपडेट में बताया गया कि बाज़ार में तेज़ गिरावट के दौरान DeepSeek की इक्विटी 40 प्रतिशत से अधिक गिर गई, फिर संभली। यह याद दिलाता है कि लाभ बिना जोखिम के नहीं मिला।

बाज़ार की परिस्थितियां भी मायने रखती हैं। इस अवधि में बिटकॉइन में उछाल आया और कई हफ्तों की अस्थिर चाल के बाद ईथर भी संभला। ऐसी परिस्थितियों में उन मॉडलों को फायदा हुआ जो लंबी पोज़िशन बनाए रखने को तैयार थे। भावना बेहतर होने के साथ कई एजेंटों ने अपना रुख एक साथ बदला और शॉर्ट से मिलती-जुलती लॉन्ग पोज़िशन की ओर गए। इसी झुंड प्रवृत्ति के कारण कभी-कभी उनके रिटर्न एक साथ ऊपर-नीचे हुए। यही वजह है कि अचानक बाज़ार पलटने पर पूरा क्षेत्र अब भी जोखिम में है।

बॉट किन रणनीतियों का इस्तेमाल करते दिखते हैं

छहों एजेंटों को एक जैसी जानकारी मिलती है, लेकिन उनका व्यवहार एक जैसा नहीं रहा। सार्वजनिक लेनदेन लॉग और मॉडलों के अपने नोट्स में जोखिम लेने की इच्छा, पोज़िशन के आकार और समय-चयन में साफ़ अंतर दिखता है। कुछ एक ही कॉइन में पूंजी केंद्रित कर बड़ा दांव लगाते हैं। दूसरे कई एसेट में जोखिम बांटते हैं और मध्यम लीवरेज का इस्तेमाल करते हैं। निष्पादन की गुणवत्ता, नकदी का प्रबंधन और स्टॉप के मामले में अनुशासन ने अग्रणी मॉडलों को पिछड़ने वालों से अलग किया है।

DeepSeek: विविधता और अनुशासन

DeepSeek ने उपलब्ध छह एसेट में विविध पोज़िशन को तरजीह दी है। वह अक्सर मध्यम लीवरेज और स्पष्ट रूप से तय किए गए निकास स्तरों का इस्तेमाल करता है। मुकाबले की शुरुआत में बॉट ने ईथर, सोलाना और बिटकॉइन के ट्रेड से लाभ दर्ज किया, जबकि XRP में उसे छोटा नुकसान हुआ। उसके तर्क में लगातार अंतराल पर एंट्री, नियम टूटने पर तेज़ी से नुकसान रोकना और लाभ वाली पोज़िशन को धैर्य से बनाए रखना दिखता है। बाहरी पर्यवेक्षक DeepSeek की बढ़त का श्रेय अंधाधुंध दांव के बजाय अनुशासन, संतुलित जोखिम आवंटन और सक्रिय पोज़िशन प्रबंधन को देते हैं। उसकी इक्विटी का ग्राफ़ लगातार ऊपर नहीं गया, लेकिन तेज़ उछाल से उसे गिरावट की भरपाई करने में मदद मिली।

Qwen: बड़ा और केंद्रित दांव

Qwen की रणनीति में बड़ी और केंद्रित पोज़िशन शामिल रही हैं। एक समय उसने पूरी पूंजी बिटकॉइन में लगा दी, जिससे तेजी के दौरान उसे अच्छा लाभ हुआ। बाद में उसने ईथर में बड़े, अधिक लीवरेज वाले लॉन्ग दांव पर रुख किया, जो गिरावट के दौरान उलटा पड़ा और उसे पहले स्थान से दूसरे स्थान पर ला दिया। एक ही एसेट में बड़ी पोज़िशन लेने की उसकी इच्छा उसके उछाल और ठोकर, दोनों की वजह समझाती है। दिशा सही होने पर लाभ बड़ा होता है। समय-चयन गलत होने पर नुकसान तेज़ी से बढ़ता है।

दूसरे मॉडलों का प्रदर्शन

Grok ने लचीली पोज़िशनिंग और लगातार लाभ के दौर दिखाए हैं, लेकिन अच्छे प्रदर्शन के बाद उसे गिरावट भी झेलनी पड़ी। Claude ने अब तक के मुकाबले की सबसे बड़ी एकल पोज़िशनों में से एक लेकर अलग पहचान बनाई। इससे पता चलता है कि अधिक भरोसेमंद मौका मिलने का इंतज़ार करने के बाद वह जोखिम लेने को तैयार था। GPT 5 सावधानी भरी शुरुआत के बाद पिछड़ गया और परिस्थितियां बदलने पर तालमेल बिठाने में संघर्ष करता रहा। Gemini के तेज़ ट्रेडिंग और बार-बार रुख बदलने से अस्थिरता बढ़ने पर नुकसान भी बढ़ गया। मुकाबले के बाहरी विश्लेषण में कुछ पश्चिमी मॉडलों की शुरुआती लाभ गंवाने और कीमत के पीछे भागने की प्रवृत्ति की ओर इशारा किया गया है। यह ऐसे सिस्टम के अनुरूप है जिन्हें लाइव फीडबैक के बजाय पुराने डेटा के लिए अनुकूलित किया गया हो।

चीनी मॉडल तालिका में सबसे ऊपर क्यों हैं

शुरुआत में DeepSeek और Qwen के बेहतर प्रदर्शन के पीछे कई कारण हो सकते हैं। DeepSeek, मात्रात्मक रणनीतियों के लिए जाने जाने वाले हेज फंड High Flyer Quant से अलग होकर बना था। निवेशकों और शोधकर्ताओं ने अनुमान लगाया है कि DeepSeek के प्रशिक्षण में उच्च गुणवत्ता वाले वित्तीय संकेत और बाज़ार संबंधी फैसलों के लिए खास तौर पर तैयार किए गए रीइन्फोर्समेंट चक्र शामिल थे। लागत भी दिलचस्पी का एक पहलू है। उद्योग विश्लेषकों द्वारा उद्धृत तकनीकी सामग्री के अनुसार, DeepSeek के पूर्ण प्रशिक्षण पर कुछ मिलियन डॉलर खर्च हुए, जो सामान्य चैटबॉट तैयार करने में खर्च किए गए अरबों डॉलर से काफी कम है। कम लागत बेहतर नतीजों की गारंटी नहीं देती, लेकिन प्रशिक्षण का केंद्रित तरीका ऐसा मॉडल तैयार कर सकता है जो बाज़ार की संरचना और फंडिंग की गतिशीलता को किसी सामान्य बातचीत वाले सिस्टम से बेहतर समझे।

प्रॉम्प्ट और नियमों की व्याख्या में भी व्यावहारिक अंतर हैं। मुकाबले पर नज़र रखने वाले कई अनुभवी क्वांट विशेषज्ञों का कहना है कि गहन क्षेत्र-विशेष प्रॉम्प्ट का महत्व मॉडल के आकार जितना ही है। पोज़िशन के आकार, नकदी के बफर और सख्त स्टॉप पर ज़ोर देने वाले सावधानी से तैयार निर्देश, छोटा मॉडल होने पर भी बेहतर व्यवहार करा सकते हैं। इसके उलट, कोड लिखने या जटिल सवालों के जवाब देने में दुनिया का बेहतरीन चैटबॉट भी लाइव ऑर्डर बुक में एंट्री और निकास के समय के साथ तालमेल बिठाने में संघर्ष कर सकता है।

अस्थिर बाज़ारों में AI के बारे में शुरुआती नतीजे क्या बताते हैं

स्कोरबोर्ड के शीर्ष पर प्रदर्शन प्रभावशाली है और सबसे नीचे बेहद खराब। यह अंतर एक अहम बात याद दिलाता है। AI एजेंट सही रुझान पकड़कर उसका फायदा उठा सकते हैं, लेकिन फीडबैक शोर भरा होने पर वे अपनी गलतियों को भी बढ़ा सकते हैं। Alpha Arena के पहले सप्ताह की समीक्षा करने वाले विश्लेषकों ने चेताया है कि कुछ पश्चिमी मॉडल पुराने रुझानों के हिसाब से जरूरत से ज्यादा अनुकूलित दिखते हैं और परिस्थितियां तेज़ी से बदलने पर उनमें अनुकूलन की क्षमता कम है। भारी गिरावटें जोखिम नियंत्रण की कमियों की ओर इशारा करती हैं, खासकर लीवरेज, ट्रेड की आवृत्ति और स्टॉप तय करने के मामले में।

Nof1 के संस्थापक और Alpha Arena के निर्माता Jay Azhang का तर्क है कि इन सीमाओं को परखने के लिए वित्तीय बाज़ार सही जगह हैं।

वित्तीय बाज़ार AI के अगले दौर के लिए सबसे अच्छा प्रशिक्षण परिवेश हैं।

एक चिंता आपसी सहसंबंध की है। अगर कई एजेंट एक ही आधार मॉडल पर बने हों और उन्हें मिलते-जुलते प्रॉम्प्ट दिए जाएं, तो उनका व्यवहार भी एक जैसा हो सकता है। इससे एक ही ट्रेड में भीड़ जमा होने की आशंका बढ़ती है। बाज़ार पलटने पर कई सिस्टम को एक साथ नुकसान होता है। एक और समस्या मॉडल के फैसलों का ब्लैक बॉक्स होना है। मुकाबले में हर ट्रेड के लिए मॉडल का बनाया हुआ तर्क प्रकाशित किया जाता है, जिससे बाहरी लोगों को उसकी मंशा समझने में मदद मिलती है, लेकिन इससे यह साबित नहीं होता कि उसका तर्क सही है। भाषा मॉडल मनगढ़ंत बातें भी आत्मविश्वास से कह सकते हैं। इसे शिष्ट भाषा में भ्रमपूर्ण उत्तर कहा जाता है। बाज़ार में सख्त नियमों से नियंत्रित न होने पर इससे महंगी गलतियां हो सकती हैं।

लोगों के विचार भी ध्यान देने लायक हैं। कुछ इक्विटी विश्लेषकों का कहना है कि अगर भाषा मॉडल सीमित गिरावट के साथ लगातार बेहतर प्रदर्शन दिखाएं, तो पेशेवर निवेशक इस पर फिर से विचार कर सकते हैं कि क्या और जटिल मात्रात्मक सिस्टम की जरूरत है। दूसरे लोगों का जवाब है कि मौजूदा बॉट लाइव खबरों से अनजान हैं और उनके पास आधुनिक ट्रेडिंग कंपनियों के मालिकाना डेटा तथा बुनियादी ढांचे की कमी है। एक संतुलित राय उभर रही है: भले ही पूरी तरह स्वायत्त एजेंट एक पूरे बाज़ार चक्र में अनुभवी मानव टीमों को मात न दे सकें, लेकिन उनके दिए स्पष्टीकरण ट्रेडर्स को नए विचार और उन्हें तेज़ी से परखने का तरीका दे सकते हैं। पर्दे के पीछे, सार्वजनिक बाज़ारों में स्वचालित एजेंटों के बड़े पैमाने पर इस्तेमाल की स्थिति में कारोबार के स्थानों के संचालक और नियामक निष्पक्षता, जानकारी के खुलासे और अनुपालन से जुड़े सवालों पर नज़र रखेंगे।

मुकाबले पर नज़र कैसे रखें और लोग क्या कह रहे हैं

Alpha Arena को सार्वजनिक निगरानी के लिए बनाया गया है। हर बॉट का Hyperliquid पर एक अलग वॉलेट पता है। लीडरबोर्ड में पोज़िशन, वास्तविक और अवास्तविक लाभ तथा हालिया तर्क सरल भाषा में दिखते हैं। पहले सप्ताह के उत्तरार्ध में नतीजों को लेकर प्रेडिक्शन मार्केट भी शुरू हो गए। Polymarket पर सट्टेबाज़ों ने एक समय के स्नैपशॉट में DeepSeek को पहले स्थान पर रहने की सबसे अधिक संभावना दी। उसके पक्ष में दस में से चार का अनुमान था और इस पर दसियों हज़ार डॉलर का कारोबार हुआ। इस तमाशे पर क्रिप्टो जगत की जानी-मानी हस्तियों ने टिप्पणी की है। कारोबारियों के बीच बार-बार उठने वाला एक विचार यह है कि विशिष्ट रणनीतियां कच्ची क्षमता से अधिक मायने रखती हैं। अनुभवी एक्सचेंज संचालक और फंड मैनेजर एल्गोरिदम आधारित प्रतिद्वंद्वियों का आकलन करते समय अक्सर यही बात उठाते हैं।

मुकाबले पर नज़र रखने के इच्छुक लोग लीडरबोर्ड, नियमों और मॉडल पेज के लिंक के लिए आयोजक की वेबसाइट पर जा सकते हैं। इस केंद्र पर वॉलेट, पोज़िशन और टिप्पणियां एक जगह मिलती हैं, ताकि आम लोग देख सकें कि ये बॉट अगला फैसला क्या लेते हैं। वेबसाइट यहां है: nof1.ai.

आगे क्या होगा

मौजूदा सीज़न 3 नवंबर को खत्म होगा, लेकिन रैंकिंग अब भी बदल सकती है। आयोजकों का कहना है कि वे क्रिप्टो से आगे बढ़कर शेयरों और अन्य एसेट तक इस प्रारूप का विस्तार करना चाहते हैं। योजना में एजेंट-आधारित निवेश के लिए एक उपभोक्ता प्लेटफॉर्म भी है, जो लोगों को सुरक्षा उपायों के साथ एजेंटों को आज़माने या इस्तेमाल करने देगा। व्यापक समुदाय पहले से ही इससे जुड़े नए मुकाबलों और ऐसे ओपन एजेंटों पर प्रयोग कर रहा है, जिन्हें कोई भी मॉक ट्रेड करने के लिए कह सकता है। इस गति से Alpha Arena स्वायत्त सिस्टम के बाज़ारों में व्यवहार के अध्ययन के लिए एक लाइव शोध प्रयोगशाला बनता जा रहा है।

सावधानी ज़रूरी है। कई मॉडलों के भारी नुकसान दिखाते हैं कि चतुर चैटबॉट किसी संपूर्ण ट्रेडिंग सिस्टम का विकल्प नहीं है। लाइव बाज़ार देर से प्रतिक्रिया देने, गलत पोज़िशन आकार और लापरवाही से किए गए सौदों को सज़ा देते हैं। अच्छी बात यह है कि यह मुकाबला दबाव में एजेंटों के फैसलों का एक दुर्लभ सार्वजनिक डेटा सेट तैयार कर रहा है। जीत हो या हार, यह रिकॉर्ड शायद सबसे मूल्यवान नतीजा साबित हो, क्योंकि इससे इंजीनियरों और ट्रेडर्स को सुधार के लिए एक साझा मानक मिलता है। सीज़न में कई दिन बाकी हैं, हर पोज़िशन अब भी मायने रखती है और हर स्टॉप या टेक प्रॉफिट से पर्यवेक्षकों को यह समझने में थोड़ी और मदद मिलेगी कि ये बॉट वास्तव में क्या समझते हैं।

मुख्य बातें

• Alpha Arena 18 अक्टूबर को शुरू हुआ और 3 नवंबर तक चलेगा। इसमें छह भाषा मॉडल Hyperliquid पर क्रिप्टो परपेचुअल में ट्रेड कर रहे हैं।
• हर मॉडल ने 10,000 डॉलर, एक जैसे प्रॉम्प्ट और बाज़ार की समान जानकारी के साथ शुरुआत की। उनका लक्ष्य जोखिम के हिसाब से समायोजित रिटर्न हासिल करना है।
• सोमवार दोपहर तक DeepSeek Chat V3.1 करीब 125 प्रतिशत लाभ के साथ सबसे आगे था, जबकि Qwen 3 Max ने लगभग 95 प्रतिशत लाभ दर्ज किया।
• OpenAI के GPT 5 और Google के Gemini 2.5 Pro को करीब 60 प्रतिशत का भारी नुकसान हुआ, जबकि Grok 4 और Claude 4.5 Sonnet ने मामूली लाभ दिखाया।
• सार्वजनिक डैशबोर्ड पर हर ट्रेड, पोज़िशन और मॉडल के फैसले का उसका अपना स्पष्टीकरण, साथ ही ब्लॉकचेन पर दर्ज वॉलेट पते दिखते हैं।
• एक समय के स्नैपशॉट में Polymarket पर समुदाय के सट्टेबाज़ों ने DeepSeek को पहले स्थान पर रहने की सबसे अधिक संभावना दी। इसका अनुमान दस में से करीब चार था।
• विश्लेषकों के अनुसार, कुछ पश्चिमी मॉडलों में भारी गिरावट की वजह पुराने डेटा के लिए जरूरत से ज्यादा अनुकूलन, कमजोर अनुकूलन क्षमता और जोखिम नियंत्रण की कमी है।
• मात्रात्मक शोध में DeepSeek की पृष्ठभूमि और उसका अधिक विशिष्ट फोकस फंडिंग तथा बाज़ार संरचना को बेहतर समझने में मदद कर सकता है।
• आयोजक इस मानक का विस्तार शेयरों और अन्य एसेट तक करने तथा सुरक्षा उपायों वाला उपभोक्ता एजेंट प्लेटफॉर्म जारी करने की योजना बना रहे हैं।
• रिटर्न में बड़ा अंतर दिखाता है कि AI एजेंट रुझानों का फायदा उठा सकते हैं, लेकिन तेज़ी से बदलते बाज़ारों में गलतियों को भी बढ़ा सकते हैं।