Après seulement quelques jours de Coupe du Monde, certains modèles d'IA se couronnent, d'autres déraillent

Odaily星球日报Publié le 2026-06-15Dernière mise à jour le 2026-06-15

Résumé

La Coupe du monde 2026 a débuté, et l'utilisation de l'IA pour prédire les résultats des matchs est devenue un phénomène notable. Les modèles sont testés sur leur capacité à prévoir non seulement le vainqueur, mais aussi les scores exacts, les matchs nuls surprises, les cartons rouges et le déroulement des rencontres. Parmi les modèles, Qwen (千问) s'est rapidement distingué en prédisant avec succès le score de 2-0 du Mexique contre l'Afrique du Sud en match d'ouverture, ainsi que le risque de carton rouge pour l'Afrique du Sud. Il a également prédit la victoire 2-1 de la Corée du Sud contre la République tchèque, impressionnant par la précision des détails. Microsoft Copilot a eu des moments brillants, prédisant correctement les scores du Mexique (2-0), de la Corée du Sud (2-1) et le match nul 1-1 du Brésil contre le Maroc. Cependant, il a également connu des échecs notables, sous-estimant les performances de l'Australie, du Qatar et du Japon, révélant une difficulté à anticiper les surprises. ChatGPT a fourni des analyses détaillées, comme pour le match d'ouverture, en citant l'avantage du Mexique à domicile. Il a correctement prédit certains scores mais a eu tendance à privilégier les favoris sur le papier, manquant plusieurs matchs nuls ou victoires surprises. D'autres modèles comme Gemini, Grok et Claude ont été testés sur des matchs individuels, montrant des prévisions variées pour un même match, comme le démontre l'ouverture avec trois scores différents proposés. En...

Original | Odaily 星球日报(@OdailyChina)

Auteur | Asher(@Asher_ 0210)

À cette Coupe du Monde, l'endroit le plus animé n'est pas seulement sur le terrain.

Avec la montée en puissance des événements liés aux prédictions de la Coupe du Monde, de plus en plus d'utilisateurs commencent à participer aux transactions avec de l'argent réel. Qui va gagner, quel score, y aura-t-il une surprise, des cartons rouges, quel joueur marquera ? Ces sujets qui étaient autrefois des bavardages entre fans avant les matchs sont désormais décomposés en une série d'événements prédictifs négociables.

Et lorsque la prédiction devient une transaction, les utilisateurs n'ont pas seulement besoin d'émotions et d'intuition : les changements de cotes, la forme des équipes, les blessures, les confrontations historiques, la psychologie du marché deviennent tous des éléments à prendre en compte avant de trader. Dans ce processus, les modèles d'IA sont de plus en plus souvent convoqués dans le scénario des prédictions de la Coupe du Monde.

Les grands modèles comme Qwen, ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Qwen et Copilot peuvent non seulement répondre à "quelle équipe a le plus de chances de gagner", mais aussi donner des pronostics de scores, la probabilité de surprises, le risque de cartons rouges, la performance des joueurs clés et l'analyse du déroulement du match. Pour les participants aux marchés prédictifs, la simulation pré-match de l'IA devient une référence supplémentaire, au-delà des cotes, des actualités, des données des équipes et de la psychologie du marché.

Cependant, les prédictions doivent finalement revenir au match lui-même.

Avec le démarrage officiel de la Coupe du Monde, les résultats des premiers matchs sont tombés les uns après les autres. Les analyses d'IA que les utilisateurs avaient utilisées pour éclairer leur jugement avant les matchs peuvent enfin être confrontées à la réalité : le score a-t-il été juste, la surprise a-t-elle été anticipée, et dans quelle mesure le modèle a-t-il réellement capté des détails comme les cartons rouges, les buts à la dernière minute ou la dynamique du match.

Le premier à faire le buzz ? Qwen

Le moment le plus spectaculaire du premier jour de la Coupe du Monde a sans doute été l'exploit de Qwen.

Pour le match d'ouverture Mexique contre Afrique du Sud, Qwen a prédit avant le match un score de 2-0 en faveur du Mexique. À la fin du match, le score était effectivement de 2-0. Plus intéressant encore, les trois cartons rouges distribués pendant le match correspondaient également au risque mentionné par Qwen avant le match : "Les défenseurs sud-africains sont parfois durs dans leurs tacles, et pourraient se retrouver rapidement en infériorité numérique."

Si Qwen s'était contenté de prévoir la victoire du Mexique, cela n'aurait pas été si surprenant. En tant que co-pays hôte, le Mexique était naturellement favori. Mais Qwen a cette fois-ci touché des détails plus concrets du match : le score de 2-0, le risque de carton rouge pour l'Afrique du Sud, et le rythme qui s'est accéléré en seconde période.

Ensuite, pour le match Corée du Sud contre République tchèque, Qwen a à nouveau prédit un 2-1 pour la Corée.

Ce match n'était pas facile à pronostiquer avant le coup d'envoi. La République tchèque avait une présence physique, une menace sur coups de pied arrêtés et l'expérience habituelle des équipes européennes en grands tournois. Le match n'a effectivement pas été à sens unique, les Tchèques ont ouvert le score, la Corée a égalisé, et le score est resté longtemps à 1-1. C'est seulement en fin de match que la Corée a marqué le but vainqueur, scellant le score à 2-1.

Dès lors, la prédiction de Qwen a pris une dimension encore plus "scénarisée". Prédire le vainqueur peut se faire sur le papier, le score peut être une question de chance, mais ce sont les détails du déroulement comme les cartons rouges, les renversements de situation, les buts victorieux en fin de match qui font vraiment penser "qu'il y a quelque chose". Après deux matchs dès le premier jour, Qwen a immédiatement fait monter la notoriété des prédictions d'IA pour la Coupe du Monde.

Copilot : Des coups de génie, mais aussi des échecs patents

Avant le tournoi, USA Today avait demandé à Copilot de prédire l'intégralité des 104 matchs de cette Coupe du Monde. En se basant sur les matchs déjà terminés, ces prédictions présentent à la fois des moments forts et des erreurs manifestes.

Parmi elles, trois prédictions sont particulièrement remarquables.

Pour le match d'ouverture Mexique contre Afrique du Sud, Copilot avait prédit un 2-0 pour le Mexique, correspondant exactement au score final. Pour la Corée du Sud contre République tchèque, il avait prédit un 2-1 pour la Corée, également confirmé par le résultat. Enfin, pour le Brésil contre Maroc, Copilot avait prédit un match nul 1-1, et le Brésil a effectivement été tenu en échec par le Maroc.

Surtout pour ce Brésil 1-1 Maroc, la performance est de qualité. Le Brésil reste une nation majeure, avec un effectif et une attention médiatique de premier plan. Si le Maroc a atteint les demi-finales lors de la dernière Coupe du Monde, prédire un match nul d'emblée contre le Brésil n'était pas un choix particulièrement évident. À l'issue du match, le Brésil n'a pas réussi à s'imposer d'entrée, et le Maroc a confirmé sa solidité dans les grands tournois. Cette prédiction de Copilot relève bien d'un "coup de génie".

Mais les limites de Copilot sont également rapidement apparues.

Il avait prédit une victoire 2-1 du Canada contre la Bosnie-Herzégovine, mais le match s'est terminé sur un nul 1-1 ; il avait prédit une victoire étriquée 1-0 de la Suisse contre le Qatar, mais la Suisse a également été tenue en échec ; il avait prédit une victoire 2-0 des États-Unis contre le Paraguay, la direction était bonne, mais le score réel était 4-1, sous-estimant clairement l'intensité offensive.

Des dérapages plus manifestes sont apparus lors de plusieurs matchs avec surprises ou où les favoris ont été mis en difficulté.

Pour la Turquie contre l'Australie, Copilot avait prédit une victoire 2-1 de la Turquie, mais l'Australie a créé la surprise en gagnant 2-0. Pour l'Équateur contre la Côte d'Ivoire, il avait prédit une victoire 2-1 de l'Équateur, mais la Côte d'Ivoire l'a emporté 1-0. Pour les Pays-Bas contre le Japon, il avait prédit une victoire 2-1 des Néerlandais, mais le Japon a égalisé deux fois, aboutissant à un match nul 2-2. Pour la Suède contre la Tunisie, il avait prédit un 1-1, mais la Suède a écrasé son adversaire 5-1.

Si Copilot a pu toucher les scores exacts des matchs du Mexique, de la Corée et du Brésil, cela montre qu'il ne se contente pas de suivre les favoris. Mais les matchs où l'Australie a battu la Turquie, où le Qatar a tenu en échec la Suisse, où le Japon a tenu les Pays-Bas, révèlent aussi que ses jugements sur les surprises et les matchs nuls restent relativement conservateurs.

ChatGPT : Une analyse complète, mais moins précis sur les surprises

Comparé aux prédictions complètes de Copilot, ChatGPT ressemble davantage à un "analyste pré-match".

Pour la prédiction du match d'ouverture, ChatGPT avait anticipé un Mexique 2-0 Afrique du Sud, score final correct. Les raisons avancées étaient également assez complètes, incluant l'avantage du terrain pour le Mexique, sa forme récente, l'offensive limitée de l'Afrique du Sud, ainsi que des facteurs comme l'altitude de Mexico City et l'ambiance du stade. Pour cette prédiction, ChatGPT n'a pas seulement donné un résultat, sa logique sous-jacente correspondait également au résultat du match.

Mais en ce qui concerne les prédictions pour l'ensemble du tournoi, la stabilité de ChatGPT est moins bonne. Bien qu'il ait touché les scores du Mexique 2-0 Afrique du Sud et du Brésil 1-1 Maroc, et qu'il ait correctement prédit le vainqueur dans plusieurs matchs comme ceux de l'Écosse, de l'Allemagne et de la Suède, il s'est trompé sur des matchs comme la Corée 2-1 République tchèque, le Qatar 1-1 Suisse, l'Australie 2-0 Turquie et le Japon 2-2 Pays-Bas, en prédisant à chaque fois la victoire de l'équipe favorite sur le papier. Par exemple, il prédisait une victoire de la Suisse contre le Qatar, de la Turquie contre l'Australie, et une victoire étriquée des Pays-Bas contre le Japon.

ChatGPT n'est pas dépourvu de capacités prédictives, il sait très bien décomposer la force des équipes, les conditions à domicile, la forme récente, et peut toucher le score dans certains matchs. Mais d'après les résultats actuels, il excelle davantage à expliquer "pourquoi l'équipe favorite est plus logique", plutôt qu'à identifier à l'avance quels matchs pourraient s'éloigner du scénario attendu.

Gemini, Grok, Claude : Pour un même match, différents modèles écrivent des scénarios différents

Outre Qwen, Copilot et ChatGPT, certains utilisateurs des réseaux sociaux ont soumis un même match à plusieurs modèles pour obtenir des prédictions avant le coup d'envoi.

Prenons l'exemple du match d'ouverture Mexique contre Afrique du Sud : un blogueur a testé simultanément quatre modèles d'IA – ChatGPT, Gemini, Grok et Claude – pour obtenir des prédictions pré-match. Les résultats montrent que ChatGPT et Gemini ont tous deux prédit un Mexique 2-0 Afrique du Sud, score final correct ; Grok a prédit un Mexique 2-1, Claude a prédit un Mexique 3-1. Bien que tous deux aient vu la victoire mexicaine, ils n'ont pas touché le score exact.

Pour cette prédiction du match d'ouverture, différents modèles ont proposé trois scénarios distincts. ChatGPT Go et Gemini Pro étaient plus proches du match réel : avantage mexicain, offensive sud-africaine limitée, victoire sans concéder de but. Grok semblait donner un score relativement ouvert, estimant que l'Afrique du Sud pourrait réagir et marquer. Claude Sonnet a quant à lui placé les attentes offensives du Mexique plus haut, prédisant un résultat plus spectaculaire comme 3-1.

Conclusion

Étant donné que l'échantillon de prédictions d'IA rétrospectivement analysables reste limité pour le moment, il n'est pas encore possible de déterminer directement quel modèle est le plus "calé en football".

Mais en ne considérant que les quelques matchs déjà terminés, des différences commencent à apparaître. Qwen est actuellement le plus mémorable, avec deux prédictions justes dès le premier jour (Mexique 2-0 Afrique du Sud, Corée 2-1 République tchèque), en touchant également le risque de carton rouge et la dynamique du match, ce qui constitue une performance remarquable sur un petit échantillon. Cependant, sa capacité à maintenir ce niveau sur d'autres matchs reste à vérifier.

Copilot et ChatGPT ont tous deux connu des moments forts en touchant des scores précis, mais ils révèlent aussi un problème commun : face à des matchs qui s'écartent des pronostics sur le papier, comme la victoire de l'Australie sur la Turquie, le match nul du Qatar contre la Suisse ou celui du Japon contre les Pays-Bas, leur jugement manque encore de sensibilité.

Quant aux modèles comme Gemini, Grok, Claude, les échantillons publics actuels se concentrent davantage sur des comparaisons isolées ou sur les réseaux sociaux. Leur valeur de référence existe, mais il est encore prématuré de les classer directement.

L'IA peut déjà constituer une référence pour les utilisateurs des marchés prédictifs de la Coupe du Monde, mais elle est loin d'être la réponse standard. Par la suite, Odaily星球日报 continuera à collecter les prédictions pré-match de différents modèles et à les confronter aux résultats au fur et à mesure de la compétition : quels modèles ont simplement eu de la chance au départ, et quels modèles résisteront vraiment à l'épreuve des résultats sur un plus grand nombre de matchs.

Questions liées

QQuel modèle d'IA a eu les prédictions les plus remarquables au début de la Coupe du Monde, et pourquoi ?

ALe modèle Qianwen (千问) a eu les prédictions les plus remarquables. Il a correctement prédit les scores exacts du match d'ouverture (Mexique 2-0 Afrique du Sud) et du match Corée du Sud 2-1 République Tchèque. Il a également identifié avec justesse des détails comme le risque de carton rouge pour l'Afrique du Sud et le déroulement de ces matchs.

QComment les performances de Copilot en matière de prédictions se comparent-elles à celles de ChatGPT selon l'article ?

ACopilot a eu des moments brillants en prédisant avec exactitude les scores de plusieurs matchs (ex: Mexique 2-0, Corée du Sud 2-1, Brésil 1-1). Cependant, il a aussi connu des échecs notables, notamment en sous-estimant les surprises et les matchs nuls. ChatGPT excelle dans l'analyse contextuelle détaillée (avantage à domicile, forme, etc.) et a également réussi certaines prédictions de score, mais il a tendance à favoriser les équipes favorites sur le papier et manque de sensibilité pour détecter les matchs à résultat inattendu.

QQuel point commun les modèles Copilot et ChatGPT partagent-ils dans leurs limites, d'après l'analyse des premiers matchs ?

ALe point commun est que les deux modèles semblent avoir du mal à anticiper avec précision les matchs où le résultat final s'écarte sensiblement de la supériorité théorique des équipes. Ils ont tous les deux échoué à prédire correctement des surprises comme la victoire de l'Australie sur la Turquie, le match nul du Qatar contre la Suisse ou celui du Japon contre les Pays-Bas.

QQu'ont montré les tests comparatifs de plusieurs modèles d'IA (ChatGPT, Gemini, Grok, Claude) sur le match d'ouverture ?

ALes tests comparatifs sur le match d'ouverture Mexique-Afrique du Sud ont montré que différents modèles peuvent produire des 'scénarios' variés pour un même match. ChatGPT et Gemini ont correctement prédit le score de 2-0. Grok a prédit une victoire 2-1 du Mexique, anticipant un but de l'Afrique du Sud. Claude a prédit une victoire plus large de 3-1. Cela illustre la variabilité des prédictions entre modèles.

QQuelle est la conclusion principale de l'article concernant l'utilisation de l'IA pour prédire les matchs de la Coupe du Monde ?

ALa conclusion principale est que l'IA peut désormais servir de référence supplémentaire pour les participants aux marchés de prédiction, en complément des cotes, des actualités et des données des équipes. Cependant, elle est loin d'être une réponse infaillible ou standard. Sa performance réelle et sa fiabilité nécessitent d'être évaluées sur un plus grand nombre de matchs au fur et à mesure que la compétition avance.

Lectures associées

小鹏 et Nio misent sur la puissance de calcul, Li Auto change d’architecture

Le 15 juin, Li Auto a dévoilé en détail sa puce d'intelligence artificielle auto-développée, le Mahe M100, conçue pour sa nouvelle berline de luxe L9 Livis. Le CTO Xie Yan a souligné que l'objectif n'était pas seulement de créer une puce plus rapide, mais une puce fondamentalement différente dans son architecture, s'écartant de l'approche concurrente axée sur les TOPS. Dans un contexte où les constructeurs automobiles chinois (Nio, Xpeng, Huawei) développent leurs propres puces, Li Auto choisit de repenser l'architecture sous-jacente. Le Mahe M100 adopte une architecture à flux de données dynamiques, visant à réduire les goulots d'étranglement liés à la bande passante mémoire des architectures von Neumann classiques pour le traitement des grands modèles d'IA. Cela permettrait, selon Li Auto, une puissance de calcul effective triplée et une latence réduite de 40% par rapport à des solutions existantes pour ses propres algorithmes. L'architecture du M100, publiée et acceptée à l'ISCA 2026, est conçue pour être étroitement couplée avec les modèles d'IA de Li Auto, formant une chaîne d'innovation complète (puce, compilateur, OS, algorithmes, contrôleur de domaine) visant l'autonomie technologique et une optimisation poussée. Parallèlement, Li Auto a présenté sa vision de la "voiture à intelligence incarnée", redéfinissant le véhicule comme un assistant personnel intelligent. Pour soutenir cette vision, la marque s'est engagée à aligner son modèle de conduite autonome, Mahe VLA, avec Tesla FSD V14 d'ici le quatrième trimestre 2024, avec des mises à jour OTA progressives tout au long du second semestre. Cette stratégie technologique ambitieuse intervient alors que Li Auto fait face à des pressions financières et commerciales, avec un objectif de ventes de 550 000 unités pour 2026. L'efficacité de cette nouvelle approche, notamment la réussite de la puce M100 et les prochaines mises à jour logicielles, sera déterminante pour son avenir compétitif.

marsbitIl y a 34 mins

小鹏 et Nio misent sur la puissance de calcul, Li Auto change d’architecture

marsbitIl y a 34 mins

Année charnière de l'IA appliquée : Se contenter de dire oui en ignorant les risques ? Le journal de bord du développement logiciel devient open source

L'ère des applications d'IA est là, mais ses risques se cachent dans un code apparemment correct, menaçant de provoquer des fuites de données ou des pertes financières. Le projet open source **Narwhal AI Code Risks**, issu de l'Université de Pékin, compile ces dangers en un journal de navigation pour le développement logiciel. Il catégorise les incidents en trois niveaux : des **cas réels** (comme l'erreur de configuration d'un oracle Moonwell ayant causé une perte de 1,7 million de dollars), des **signaux précoces** à surveiller, et des **scénarios typiques** de risques. Le danger ne réside pas dans un code erroné, mais dans un code syntaxiquement parfait qui introduit des failles sémantiques, des dépendances inexistantes, des permissions excessives ou des configurations cloud vulnérables. Les agents IA, en enchaînant les actions, complexifient encore la traçabilité. Le projet identifie **7 grandes catégories de risques** : la chaîne d'approvisionnement, les vulnérabilités du code, les configurations cloud/infrastructure, les risques liés aux agents, les risques sectoriels (fintech, santé...), la propriété intellectuelle/conformité, et les facteurs humains. L'objectif est de transformer des expériences dispersées en une connaissance réutilisable, aidant les développeurs à anticiper les pièges, les chercheurs à constituer des bases d'analyse et les éditeurs d'outils à renforcer leurs détections. Il s'agit de créer une mémoire collective pour naviguer de manière plus sûre dans l'ère du code généré par l'IA.

marsbitIl y a 35 mins

Année charnière de l'IA appliquée : Se contenter de dire oui en ignorant les risques ? Le journal de bord du développement logiciel devient open source

marsbitIl y a 35 mins

La base de la valorisation de SpaceX à mille milliards de dollars : Qui se partage les dépenses annuelles de centaines de millions de Musk ?

Avec l'introduction en bourse de SpaceX, l'attention se porte sur sa chaîne d'approvisionnement, présentée comme la prochaine grande opportunité d'investissement, comparable aux chaînes logistiques d'Apple, Tesla ou Nvidia par le passé. L'article argumente qu'investir directement dans SpaceX, dont l'évaluation est élevée, peut être risqué, tandis que ses fournisseurs pourraient bénéficier durablement de ses dépenses d'investissement annuelles de plusieurs dizaines de milliards de dollars. Le modèle économique de SpaceX repose sur trois piliers : Starlink (rentable), les lanceurs (pour réduire les coûts) et l'IA (en développement). Les revenus de Starlink financent la réduction des coûts de lancement, qui à leur tour doivent permettre le déploiement rentable d'infrastructures d'IA dans l'espace. Les fournisseurs sont classés en trois catégories selon leur degré de remplaçabilité : 1. **Difficilement remplaçables** : Nvidia (GPU et écosystème CUDA), Eutelsat (spectre radiofréquence), Filtronic (amplificateurs millimétriques), Materion (métal béryllium), STMicroelectronics (puces pour antennes). 2. **Remplaçables mais à un coût élevé** : Honeywell (systèmes de vol), Carpenter Technology (alliages pour moteurs), Hexcel (fibre de carbone), Broadcom (échange de données), Linde (gaz industriels). 3. **Spécialistes de la production de masse à bas coût** : Principalement pour les terminaux Starlink. Sont cités Wistron NeWeb (Taiwan), ainsi que des sociétés chinoises (Xinwei Communications, Paixin New Materials, Western Superconducting, Yingliu Shares, Tianyin Electromechanical, Tongyu Communication) et d'autres (Trimble, Astronics, CTS Corporation). L'article souligne que le moment est propice car les volumes d'achat de SpaceX vont augmenter (objectifs de lancements, terminaux Starlink), la transparence financière s'améliore avec l'introduction en bourse, et la chaîne d'approvisionnement en est à un stade précoce, similaire à celui de Tesla en 2018. La conclusion suggère que, plutôt que d'investir directement dans l'action SpaceX, il pourrait être plus judicieux d'examiner ses fournisseurs, dont les revenus sont liés à des commandes concrètes et récurrentes, indépendamment de la volatilité du cours de l'action. Des mises en garde sont émises concernant les cycles des matières premières, les risques géopolitiques et l'évolution technologique.

marsbitIl y a 1 h

La base de la valorisation de SpaceX à mille milliards de dollars : Qui se partage les dépenses annuelles de centaines de millions de Musk ?

marsbitIl y a 1 h

La base de la valorisation à mille milliards de dollars de SpaceX : Qui se partage les dépenses en capital annuelles de Musk de dix milliards de dollars ?

L'article examine les fournisseurs qui bénéficient des dépenses d'investissement annuelles massives de SpaceX (estimées à plusieurs milliards de dollars), plutôt que d'investir directement dans l'action SpaceX elle-même, considérée comme surévaluée lors de son introduction en bourse. Le modèle de SpaceX repose sur un cycle : les bénéfices de Starlink financent le développement de fusées (Falcon, Starship) pour réduire les coûts de lancement, qui à leur tour permettent de déployer une infrastructure AI en orbite. Ce cycle génère d'énormes commandes d'achat pour les fournisseurs. Les fournisseurs sont classés en trois catégories : 1. **Indispensables à court terme** : Nvidia (GPU, écosystème CUDA), Eutelsat (SATS, spectre radiofréquence), Filtronic (FTC, amplificateurs millimétriques), Materion (MTRN, béryllium), STMicroelectronics (STM, puces pour antennes). 2. **Remplaçables mais à un coût élevé** : Honeywell (HON, systèmes de vol), Carpenter Technology (CRS, alliages d'acier), Hexcel (HXL, fibres de carbone), Broadcom (AVGO, échange de données), Linde (gaz industriels). 3. **Fabricants à volume et bas coût** : Wistron NeWeb (6285, assemblage des terminaux), ainsi que plusieurs sociétés chinoises (Xinxin, PX, etc.) fournissant des connecteurs, des pièces forgées, des alliages. D'autres comme Trimble (TRMB) ou Astronics (ATRO) fournissent des composants critiques. L'article soutient que le moment est propice car les volumes d'achat de SpaceX augmentent, la transparence s'améliore avec l'introduction en bourse, et la chaîne d'approvisionnement en est à un stade précoce, similaire à Tesla en 2018. L'idée est de miser sur les fournisseurs qui recevront des revenus récurrents grâce aux commandes de SpaceX, indépendamment de l'évolution de son cours de bourse.

链捕手Il y a 1 h

La base de la valorisation à mille milliards de dollars de SpaceX : Qui se partage les dépenses en capital annuelles de Musk de dix milliards de dollars ?

链捕手Il y a 1 h

Trading

Spot
Futures
活动图片