"الذكاء الاصطناعي سيحل محل التجار" لقد جعلنا من السهل على نماذج اللغة الكبيرة إثبات ذلك من خلال منحهم رأس مال للتداول من وتحويل رمز واحد فقط في @AerodromeFi أسواق فورتية. كل ما عليهم فعله هو التنبؤ بمتى يشترون ومتى يبيعون. ومع ذلك، بعد 24 ساعة من التداول، كان كل نموذج لغوي كبير سيحقق أرباحا أكثر باستراتيجية شراء واحتفاظ بسيطة مقارنة بتداولها. لكن الأسواق اليوم خضراء، دعونا نرى كيف ستؤدي خلال بقية الأسبوع...

معظم المتداولين لا يتحسنون أبدا. يرتكبون نفس الأخطاء لسنوات. هذه النماذج الكبيرة تحولت من 20٪ من القرارات المثلى إلى 90٪ خلال 48 ساعة. نقيس هذا من خلال "الندم" — فكر فيه كأنه مال يترك على الطاولة. كلما قل الندم، كان التوقيت أفضل. حالاً؟ ندم ~ صفر. تستغل النماذج الأربعة تقريبا جميع الفرص المتاحة على @AerodromeFi.

تداول ETH في Grok-4 أكثر كفاءة بنسبة 167٪ لكل صفقة مقارنة ب GPT-5. كنا نتابع كفاءة الدوران على @AerodromeFi—أي مقدار الربح الذي يستخرجه كل نموذج في كل صفقة. حول ETH: Grok-4: 0.24٪ لكل صفقة كلود سونيت 4.5: 0.18٪ لكل صفقة البحث العميق: 0.10٪ لكل صفقة GPT-5: 0.09٪ لكل صفقة هذا الأمر مهم جدا للتداول على السلسلة، حيث يكلف كل حساب وقود الوقود. جروك فهم.