Чемпионат мира идёт всего несколько дней, но уже есть модели ИИ, которые предсказывают как боги, и модели, которые проваливаются

marsbitОпубликовано 2026-06-16Обновлено 2026-06-16

Введение

Чемпионат мира по футболу стал не только спортивным событием, но и ареной для тестирования AI-моделей, прогнозирующих результаты матчей. Такие модели, как Qwen (Tысяча вопросов), Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok и Claude, анализируют исходы, счёты, вероятность сенсаций и другие детали, предлагая пользователям дополнительный инструмент для принятия решений на прогнозных рынках. В первых матчах Qwen произвела впечатление, точно предсказав победу Мексики 2:0 над ЮАР в матче-открытии, включая риск красных карточек у южноафриканцев, а также победу Южной Кореи 2:1 над Чехией. Copilot также показал яркие результаты, угадав счёты в матчах Мексика–ЮАР, Южная Корея–Чехия и ничью Бразилии с Марокко (1:1). Однако Copilot допустил ошибки в ряде других матчей, например, не предсказав победы Австралии над Турцией и ничьи Катара со Швейцарией. ChatGPT продемонстрировал глубокий анализ, верно спрогнозировав счёт в матче открытия и дав логичное обоснование, но в целом его прогнозы склонялись в пользу фаворитов, часто упуская потенциальные сенсации. Другие модели, такие как Gemini, Grok и Claude, в тестах на отдельных матчах показали разные варианты развития событий, подчеркивая разнообразие подходов. В целом, хотя некоторые AI-модели уже демонстрируют впечатляющие способности в предсказании конкретных результатов и деталей матчей, их надёжность и точность, особенно в прогнозировании неожиданных исходов, всё ещё нуждаются в дальнейшей проверке на большем количестве игр. AI стал полезным вспомо...

На этом чемпионате мира самое оживлённое место не только на поле.

По мере роста ажиотажа вокруг предсказаний, связанных с чемпионатом мира, всё больше пользователей начинают участвовать в торговле реальными деньгами. Кто победит, какой будет счёт, будет ли сенсация, будут ли красные карточки, какой игрок забьёт — темы, которые раньше были лишь предметом предматчевых разговоров болельщиков, теперь разбиты на отдельные прогнозные события, доступные для торговли.

Когда прогнозы становятся сделками, пользователям нужны уже не только эмоции и интуиция: изменения коэффициентов, форма команд, информация о травмах, история очных встреч, рыночные настроения — всё это становится предметом анализа перед сделкой. В этом процессе модели ИИ всё чаще вовлекаются в сценарии прогнозирования чемпионата мира.

Большие языковые модели, такие как Qwen, ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, а также Copilot, могут не только ответить на вопрос «какая команда с большей вероятностью выиграет», но и дать прогноз счёта, вероятность сенсации, риск красных карточек, анализ игры ключевых игроков и хода матча. Для участников рынка предсказаний предматчевый анализ ИИ становится ещё одним слоем информации помимо коэффициентов, новостей, данных команд и рыночных настроений.

Однако в конечном итоге прогноз должен вернуться к самой игре.

С официальным стартом чемпионата мира результаты первых матчей уже начали появляться. Те анализы ИИ, которые пользователи использовали для помощи в принятии решений перед матчами, наконец-то можно сравнить с реальностью: попал ли прогнозируемый счёт, предвидели ли сенсацию, насколько точно модели уловили детали вроде красных карточек, победных голов и хода матча.

Первым обратил на себя внимание, как ни странно, Qwen

Самым эффектным в первый день чемпионата мира, несомненно, стал Qwen.

Перед стартовым матчем Мексика — ЮАР, Qwen дал прогноз: Мексика 2:0 ЮАР. По окончании матча счёт действительно оказался 2:0. Что ещё интереснее, в матче всего было показано три красных карточки, что также в целом совпало с риском, отмеченным Qwen перед игрой: «ЮАР может слишком грубо играть в защите и рано остаться в меньшинстве».

Если бы речь шла только о предсказании победы Мексики, это не было бы таким уж сюрпризом. Как одной из стран-хозяек, Мексике и так отдавали предпочтение. Но Qwen на этот раз попал в более конкретные детали матча: счёт 2:0, риск красных карточек у ЮАР, а также постепенное увеличение разрыва в ходе игры.

Сразу же в матче Южная Корея — Чехия, Qwen снова дал прогноз: Южная Корея 2:1.

Этот матч перед началом предсказать было не так просто. У Чехии была физическая мощь, угроза со стандартов и, как у любой европейской команды, опыт больших турниров. Ход игры действительно не был односторонним: Чехия вышла вперёд, Южная Корея сравняла счёт, и долгое время на табло было 1:1. Лишь на последних минутах Южная Корея забила победный гол, и счёт стал 2:1.

Тут прогноз Qwen приобрёл ещё более сильный «эффект сценария». Предсказать победителя можно на основе заявленного состава, прогноз счёта может быть удачей, но именно такие детали процесса, как красные карточки, comeback и победный гол на последних минутах, заставляют людей думать, что «тут что-то есть». После двух матчей первого дня Qwen поднял градус внимания к прогнозам чемпионата мира от ИИ.

Copilot: есть гениальные попадания, но и явные провалы

Перед турниром USA Today поручил Copilot спрогнозировать все 104 матча этого чемпионата мира. Судя по уже завершившимся матчам, в этих прогнозах были как яркие моменты, так и явные промахи.

Среди них три матча были предсказаны наиболее блестяще.

В стартовом матче Мексика — ЮАР Copilot дал прогноз Мексика 2:0, и конечный счёт точно совпал. В матче Южная Корея — Чехия он предсказал Южная Корея 2:1, что также совпало с результатом. В матче Бразилия — Марокко Copilot снова дал прогноз 1:1, и в итоге Бразилия действительно сыграла вничью с Марокко.

Особенно матч Бразилия 1:1 Марокко был показательным. Бразилия, в конце концов, — гранд мирового футбола, и её состав и внимание к ней находятся на высочайшем уровне.

Хотя Марокко на прошлом чемпионате мира вышло в полуфинал, прогнозировать ничью с Бразилией до матча было не самым безопасным выбором. По итогам матча Бразилия не смогла стартовать с победы, а Марокко продолжило демонстрировать свою стойкость на больших турнирах, так что прогноз Copilot на этот матч действительно был «гениальным попаданием».

Однако слабые стороны Copilot тоже быстро проявились.

Он предсказал победу Канады над Боснией со счётом 2:1, а в итоге была ничья 1:1; предсказал минимальную победу Швейцарии над Катаром 1:0, а Швейцария тоже сыграла вничью; предсказал победу США над Парагваем 2:0 — направление верное, но реальный счёт был 4:1, так что сила атаки была явно недооценена.

Более явные провалы произошли в нескольких матчах со сенсациями и играх, где фавориты не оправдали ожиданий.

В матче Турция — Австралия Copilot предсказал победу Турции 2:1, а в итоге Австралия сенсационно выиграла 2:0. В матче Эквадор — Кот-д'Ивуар он предсказал победу Эквадора 2:1, а Кот-д'Ивуар выиграл 1:0. В матче Нидерланды — Япония он предсказал победу Нидерландов 2:1, а Япония дважды сравняла счёт, и в итоге была ничья 2:2. В матче Швеция — Тунис он предсказал 1:1, а Швеция разгромила Тунис со счётом 5:1.

То, что Copilot смог угадать точный счёт в матчах Мексики, Южной Кореи и Бразилии, показывает, что он не просто даёт ответы в пользу фаворитов. Однако матчи, где Австралия победила Турцию, Катар сыграл вничью со Швейцарией, а Япония — с Нидерландами, также выявили, что его оценка сенсаций и ничьих всё ещё слишком консервативна.

ChatGPT: анализ полный, но сенсации ловит не очень точно

По сравнению с полным прогнозом Copilot на весь турнир, ChatGPT больше похож на «игрока, анализирующего перед матчем».

В прогнозе на стартовый матч ChatGPT предсказал Мексике победу над ЮАР со счётом 2:0, и конечный счёт совпал. Приведённые им аргументы также были довольно полными, включая домашнее преимущество Мексики, её текущую форму, слабую атаку ЮАР, а также такие факторы, как высокогорье Мехико и домашняя атмосфера. В этом прогнозе ChatGPT не просто дал результат, но и логика, стоящая за его суждением, совпала с итогом матча.

Однако, когда дело доходит до прогноза на полный турнир, стабильность ChatGPT уже не так высока. Хотя он угадал счёт Мексика 2:0 ЮАР и Бразилия 1:1 Марокко, а также верно определил победителя в нескольких матчах, таких как Шотландия, Германия, Швеция, но в матчах Южная Корея 2:1 Чехия, Катар 1:1 Швейцария, Австралия 2:0 Турция, Япония 2:2 Нидерланды, суждения ChatGPT предсказывали победу команде с более сильным бумажным составом. Например, что Швейцария должна была победить Катар, Турция — Австралию, а Нидерланды — одержать минимальную победу над Японией.

У ChatGPT есть способность к прогнозированию: он может детально разобрать силу команды, домашнюю обстановку, текущую форму и в некоторых матчах угадать счёт. Но, судя по текущим результатам, он больше способен объяснить «почему фаворит выглядит логичнее», а не заранее распознать, какие матчи могут отклониться от сценария фаворита.

Gemini, Grok, Claude: один и тот же матч, разные модели пишут разные сценарии

Помимо Qwen, Copilot и ChatGPT, некоторые пользователи соцсетей давали один и тот же матч на предматчевый прогноз нескольким моделям.

На примере стартового матча Мексика — ЮАР, один блогер одновременно протестировал четыре модели ИИ: ChatGPT, Gemini, Grok и Claude. Результаты показали, что ChatGPT и Gemini дали прогноз Мексика 2:0 ЮАР, и конечный счёт точно совпал; Grok предсказал Мексика 2:1, Claude предсказал Мексика 3:1 — хотя обе правильно предсказали победу Мексики, точный счёт не угадали.

В этом прогнозе на стартовый матч разные модели представили три разных «сценария». ChatGPT Go и Gemini Pro были ближе к реальной игре: преимущество Мексики, слабая атака ЮАР и итоговый «сухой» счёт. Grok, похоже, дал более открытый вариант счёта, предположив, что у ЮАР будет ответный гол. Claude Sonnet же поднял ожидания от атаки Мексики выше, дав более результативный вариант 3:1.

Итог

Поскольку доступных для анализа образцов прогнозов ИИ всё ещё мало, на данном этапе нельзя прямо сказать, какая модель лучше всего «разбирается в футболе».

Но если смотреть только на уже завершившиеся несколько матчей, различия уже начинают проявляться. Qwen на данный момент самый запоминающийся: в первый день подряд угадал Мексика 2:0 ЮАР и Южная Корея 2:1 Чехия, а также попал в риск красных карточек и ход матча — это яркое выступление на небольшой выборке. Однако, сможет ли он продолжать попадать в цель, потребует проверки на большем количестве матчей.

У Copilot и ChatGPT у обоих были яркие моменты с угадыванием точного счёта, но также у обоих выявилась общая проблема — в матчах вроде победы Австралии над Турцией, ничьей Катара со Швейцарией, ничьей Японии с Нидерландами, где результат отклонялся от ожиданий на основе бумажного состава, их оценка всё ещё недостаточно чувствительна.

Что касается таких моделей, как Gemini, Grok, Claude, то в настоящее время публичные образцы в основном сосредоточены на одиночных матчах или сравнениях в соцсетях — они имеют определённую ценность для справки, но пока не подходят для прямого составления рейтинга.

ИИ уже может стать одним из источников информации для участников рынка прогнозов на чемпионат мира, но ещё далеко не является стандартным ответом.

Связанные с этим вопросы

QКакая модель искусственного интеллекта вызвала наибольший резонанс в первые дни чемпионата мира по футболу, и какие успешные прогнозы она сделала?

AМодель искусственного интеллекта Qwen (или «Тысяча вопросов») вызвала наибольший резонанс в первые дни. Она точно предсказала результат первого матча: Мексика 2:0 ЮАР, включая предупреждение о возможных красных карточках у ЮАР. Она также верно предсказала результат матча Южная Корея 2:1 Чехия, включая детали, такие как победа в последние минуты.

QКакие сильные и слабые стороны показала модель Copilot в своих прогнозах на чемпионат мира?

ACopilot показал как блестящие, так и провальные прогнозы. Он точно предсказал конкретные результаты матчей, такие как Мексика 2:0 ЮАР, Южная Корея 2:1 Чехия и особенно впечатляющую ничью Бразилия 1:1 Марокко. Однако он допустил заметные ошибки, например, предсказав победу Канады и Швейцарии, когда были ничьи, и не сумев предвидеть несколько сенсационных результатов, таких как победа Австралии над Турцией и ничья Японии с Нидерландами.

QКак модель ChatGPT подходит к прогнозированию футбольных матчей, и в чем заключаются её ограничения согласно статье?

AChatGPT подходит к прогнозам как «аналитик перед матчем», предоставляя подробные обоснования, учитывающие такие факторы, как домашнее преимущество, текущая форма и условия. Он точно предсказал первый матч (Мексика 2:0 ЮАР). Однако его ограничение заключается в склонности полагаться на рейтинг фаворитов на бумаге. Ему часто не удается заблаговременно выявить потенциальные сенсации или отклонения от ожидаемого сценария, такие как ничья Катара со Швейцарией или победа Австралии над Турцией.

QКакие различия в прогнозах на первый матч чемпионата мира показали модели ChatGPT, Gemini, Grok и Claude?

AНа матч-открытие Мексика против ЮАР модели дали разные прогнозы. ChatGPT и Gemini точно предсказали результат 2:0 в пользу Мексики. Grok предсказал победу Мексики со счетом 2:1, предполагая, что ЮАР забьет гол. Claude дал более атакующий прогноз — 3:1 в пользу Мексики. Таким образом, хотя все модели предсказали победу Мексики, их сценарии развития матча и предполагаемые счета различались.

QКакой общий вывод делает статья относительно текущей роли и надежности моделей искусственного интеллекта в прогнозировании результатов чемпионата мира?

AСтатья приходит к выводу, что, хотя модели ИИ, такие как Qwen, Copilot и ChatGPT, уже могут предоставлять полезные аналитические данные и иногда делать точные конкретные прогнозы, они еще далеки от того, чтобы быть «стандартным ответом» или безошибочными оракулами. Они могут служить дополнительным справочным инструментом для участников прогнозных рынков наряду с коэффициентами и новостями. Однако их способность последовательно предсказывать сенсации и отклонения от ожидаемого еще нуждается в дальнейшей проверке на большем количестве матчей.

Похожее

BitMine добавляет 7 430 ETH и тратит $86 млн на выкуп акций – Почему?

Компания Bitmine на прошлой неделе значительно сократила закупки Ethereum (ETH), приобретя лишь 7430 ETH — это минимальный еженедельный объем с мая. Вместо наращивания криптовалютного резерва компания направила примерно 86 млн долларов на обратный выкуп 5,5 млн своих обыкновенных акций по средней цене 15,62 доллара, чтобы повысить акционерную стоимость. Несмотря на замедление темпов покупки, резерв Bitmine по-прежнему огромен и составляет 5 777 468 ETH (около 4,8% от общего объема эмиссии ETH). Компания близка к достижению своей долгосрочной цели — владению 5% всех ETH. Уже через 12 месяцев после запуска стратегии фонд почти достиг этого показателя. Кроме того, Bitmine разместила в стейкинге через свою платформу MAVAN около 4,92 млн ETH (85% своих активов). Это может приносить примерно 247 млн долларов годового дохода при текущей доходности в 2,67%, а после стейкинга всего резерва доход может вырасти до 290 млн долларов. Параллельно в статье отмечается, что пока Bitmine фокусируется на Ethereum, компания MicroStrategy Майкла Сэйлора продолжает агрессивно накапливать Bitcoin (BTC), несмотря на финансовое давление и недавние продажи части активов.

ambcrypto15 мин. назад

BitMine добавляет 7 430 ETH и тратит $86 млн на выкуп акций – Почему?

ambcrypto15 мин. назад

9,42 миллиона частных инвесторов бросились покупать акции Changxin Technology, кто же выиграл в лотерее?

Результаты размещения акций Changxin Technology привлекли огромное внимание инвесторов. Всего в онлайн-подписке для частных инвесторов участвовало около 9,4288 миллиона человек, было подано 816,92 миллиарда заявок на акции, сгенерировано примерно 7,7 миллиона выигрышных лотерейных номеров, а итоговая ставка онлайн-подписки составила около 0,4714%, что является рекордно высоким показателем для новых акций на рынке STAR. Из-за высокого спроса компания активировала механизм обратного перевода, увеличив количество акций, размещаемых онлайн, до 3,851 миллиарда. Среди институциональных инвесторов 285 организаций, управляющих 10907 счетами, подали заявки на сумму около 12,38 триллиона акций, получив в итоге 2,173 миллиарда акций при коэффициенте распределения около 0,1756%. Taikang Asset Management стал институциональным инвестором, получившим наибольшее распределение. Среди публичных фондов лидерами по объему размещения стали E Fund, Southern Fund и ICBC Credit Suisse. Основатель ведущей китайской компании в области больших моделей DeepSeek, Лян Вэньфэн, через свои хедж-фонды Ningbo幻方量化 и Zhejiang九章资产 получил самое большое распределение среди частных фондов — акций на общую сумму примерно 1,75 миллиарда юаней. Ожидается, что Changxin Technology официально выйдет на биржу 27 июля. По оценкам рынка, её стоимость после IPO может превысить 1 триллион юаней, а некоторые аналитики дают прогноз до 2-3 триллионов юаней. Однако недавняя коррекция на глобальном технологическом рынке может оказать определенное влияние на цену акций компании после листинга.

marsbit41 мин. назад

9,42 миллиона частных инвесторов бросились покупать акции Changxin Technology, кто же выиграл в лотерее?

marsbit41 мин. назад

Криптовалюта USCR стабилизируется на отметке $0,0022: Сможет ли мемкоин отыграть потери второго квартала?

Криптовалюта USCR, мемкоин, отслеживающий тему официальных крипторезервов США, пытается восстановиться после падения до двухмесячного минимума в $0.0022. В мае цена выросла на 65%, но в июне упала на 37%. Сейчас наблюдается потенциальный отскок, и если быкам удастся закрепиться выше ключевых скользящих средних, возможен рост до $0.0028 (уровень Фибоначчи) и далее до майского пика в $0.0036, что означает потенциал роста на 30-60%. Динамика USCR тесно связана с новостями о создании стратегического резерва биткойна в США. Майский рост совпал с увеличением вероятности этого события и внесением соответствующего законопроекта. Однако его рассмотрение застопорилось, а шансы на создание резерва к 2027 году, по данным Polymarket, упали до 18%, что давит на настроения. Несмотря на неопределённость, база держателей USCR остаётся значительной: 48 тысяч, сократившись лишь на 4 тысячи с начала 2026 года. Восстановление цены будет зависеть от позитивных новостей по законопроекту о биткойн-резерве.

ambcrypto1 ч. назад

Криптовалюта USCR стабилизируется на отметке $0,0022: Сможет ли мемкоин отыграть потери второго квартала?

ambcrypto1 ч. назад

«Богиня благотворительности» с 3 млн подписчиков целиком создана ИИ, поддельный детский дом, международный «фальшивый фонд» рухнул за одну ночь

**Шокирующий разоблачение: Астролябка «благотворительности» с 300 000 подписчиков оказалась масштабной аферой на основе ИИ** Австралийская инфлюенсерша Лили Джей, имевшая почти 3 миллиона подписчиков в Instagram, создала тщательно продуманную мошенническую схему под прикрытием своего «Фонда Лили Джей». Используя искусственный интеллект, она и ее команда генерировали фальшивые изображения и видео, изображающие строительство мечетей, раздачу хлеба в Газе и даже открытие детского дома в Уганде для привлечения пожертвований от преимущественно мусульманской аудитории. Расследование ABC News Verify выявило многочисленные подделки: видео с «открытием» детского дома полностью сгенерировано ИИ (включая детей, саму Лили и фонды), «награда» за гуманитарную деятельность оказалась фальшивкой с цифровым водяным знаком ИИ, а заявленные благотворительные проекты в Уганде и Газе не существуют. Фонд не зарегистрирован как официальная благотворительная организация, что позволяло избегать финансовой отчетности. После запросов ABC сайт фонда стал скрывать кнопки для пожертвований и предупреждения о своем неблаготворительном статусе для посетителей из Австралии, но оставил их для иностранных пользователей. Эксперты предупреждают, что эта афера — тревожный прецедент, демонстрирующий, как ИИ может эксплуатировать человеческое доверие и желание творить добро, создавая убедительные, но полностью вымышленные нарративы.

marsbit1 ч. назад

«Богиня благотворительности» с 3 млн подписчиков целиком создана ИИ, поддельный детский дом, международный «фальшивый фонд» рухнул за одну ночь

marsbit1 ч. назад

L2 «рекалибровка»: когда L1 становится собственным ролл-апом, каков финал Ethereum?

«L2 перекалибровка»: когда L1 становится собственным роллапом, каков финал Ethereum? Первоначально, роллапы (L2) рассматривались как основной путь масштабирования Ethereum, обеспечивая дешёвое и быстрое исполнение транзакций. Однако, с развитием самого L1 (повышение лимита газа, внедрение безсостоятельности и zkEVM) и объединением задач масштабирования, традиционное разделение между L1 как безопасным, но медленным «слоем урегулирования» и L2 как дешёвым «слоем исполнения» меняется. Вопрос теперь не только в увеличении пространства блоков, а в перераспределении ролей в системе с множеством исполняющих сред. Будущая роль L2 смещается от простого предоставления дешёвого газа к обеспечению уникальных функций, таких как оптимизация для конкретных приложений, приватность и гибкие модели управления. Таким образом, L2 станет скорее спектром исполняющих сред с разной степенью наследования безопасности Ethereum, чем единым техническим классом. Ключевой задачей становится решение фрагментации. Разделённая ликвидность и состояние пользователя ухудшают опыт. Усилия концентрируются на улучшении взаимодействия (интероперабельности) через системы на основе намерений (intents) и нативные протоколы, такие как Ethereum Interoperability Layer (EIL), чтобы Ethereum вновь «ощущался как единая цепь». Сокращение времени до финальности транзакций L1 также имеет решающее значение для доверия между цепями. Ещё более радикальная идея — с появлением систем доказательств (zkEVM) внутри L1 сама Ethereum может стать своего рода «собственным роллапом», где высокопроизводительные узлы исполняют транзакции, а валидаторы проверяют криптографические доказательства. Это размывает классические границы между слоями и открывает путь к архитектуре, где множество исполняющих доменов (специализированных L2) сосуществуют, разделяя общую безопасность, ликвидность и систему урегулирования Ethereum. В итоге, будущее Ethereum видится не как победа L1 над L2 или наоборот, а как экосистема взаимосвязанных исполняющих сред, которые, будучи «разобранными» для масштабирования, вновь объединяются в единое, безопасное и удобное для пользователя целое.

marsbit1 ч. назад

L2 «рекалибровка»: когда L1 становится собственным ролл-апом, каков финал Ethereum?

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片