Недавние испытания моделей ИИ для торговли в реальных рыночных условиях показали смешанные результаты, выявив как потенциал, так и ограничения. Фреймворк AI-Trader использовался для оценки финансовых решений ведущих языковых моделей на различных пулах активов, включая компоненты Nasdaq-100, SSE 50 и ведущие криптовалютные активы. Конкурс, проходивший с 25 ноября по 7 ноября, показал превосходство MiniMax-M2 в акциях США и A-акциях, в то время как DS-V3.1 лидировал в криптовалютах. Несмотря на некоторые успехи, большинство моделей ИИ испытывали трудности с низкой доходностью и слабым управлением рисками на реальных рынках. Производительность значительно варьировалась в разных рынках, при этом модели, такие как MiniMax-M2, адаптировали стратегии в зависимости от рыночных условий. Однако такие проблемы, как неправильный анализ, частые сделки и недостаточный контроль рисков, были широко распространены, что подчеркивает необходимость улучшения проверки информации и исправления ошибок в системах ИИ для торговли.