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

BIT Торговые часы: BTC по-прежнему под давлением 200 EMA на недельном графике, после отскока возможен перезапуск нисходящего движения; секторы хранения данных и полупроводников, выросшие ночью, начали падение в вечерней сессии

**Краткий обзор рынка: BTC под давлением, коррекция на рынке акций, внимание к данным и событиям** Рынок криптовалют демонстрирует осторожное восстановление. Bitcoin торгуется около $66 000, сталкиваясь со значительным сопротивлением в районе $68 000, где сосредоточены объемные "застрявшие" позиции. Ключевые технические уровни — 200-недельная скользящая средняя (~$63 333) и 200-недельная EMA (~$68 328). Аналитики отмечают низкую ликвидность, характерную для летнего периода. На фондовом рынке после сильного роста во вторник наблюдается коррекция. Фьючерсы на основные индексы США снижаются. Акции полупроводниковой и памяти, которые резко выросли накануне, падают в ночных торгах. Исключением стал SMCI, который вырос более чем на 15% после оптимистичного прогноза. На общий настрой негативно влияют рост цен на нефть (более $91 за баррель Brent) и доходности государственных облигаций США (10-летние — около 4,64%), что возрождает инфляционные опасения. Азиатские рынки показали нестабильную динамику. Индекс KOSPI в Корее вырос на 0,74%, а японский Nikkei 225 снизился на 0,18%. Основной риск для региона — ослабление японской иены до минимумов с 1986 года, что повышает вероятность вмешательства властей. **Ключевые события для наблюдения:** * **24 июля:** Финансовые отчеты Alphabet (Google), Tesla, IBM. Событие AMD, посвященное ИИ. * **25 июля:** Решение по процентной ставке ЕЦБ и пресс-конференция Кристин Лагард. Финансовые отчеты Intel, American Airlines, Honeywell и других. Данные по числу первичных заявок на пособие по безработице в США.

marsbit2 мин. назад

BIT Торговые часы: BTC по-прежнему под давлением 200 EMA на недельном графике, после отскока возможен перезапуск нисходящего движения; секторы хранения данных и полупроводников, выросшие ночью, начали падение в вечерней сессии

marsbit2 мин. назад

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

Бывший председатель CFTC и президент Circle Хит Тарберт, публично пропагандируя долгосрочное видение компании для инвесторов на фоне падения акций на 70% с пиковых значений, сам активно распродавал свои акции CRCL. С момента IPO Circle он по плану 10b5-1 продал более 360 тысяч акций, выручив около 30 миллионов долларов, и при этом ни разу не докупал акции на открытом рынке. Эта разница между его публичными заявлениями и личными действиями вызвала критику. Карьера Тарберта демонстрирует классическое использование «вращающейся двери» между регулирующими органами и частным сектором. Уйдя с поста председателя CFTC в 2021 году, через 27 дней он занял должность главного юрисконсульта в маркет-мейкере Citadel Securities, который в тот момент находился под пристальным вниманием из-за скандала с акциями GameStop. Позже, уже работая в Citadel, Тарберт выступал за расширение полномочий CFTC на крипторынок, в то время как его работодатель планировал выход на этот рынок. В 2023 году Тарберт присоединился к Circle, где его опыт и связи сыграли ключевую роль в успешном проведении IPO компании в 2025 году. Однако его последующие массовые продажи акций, совпавшие с падением котировок и его же призывами к долгосрочным инвестициям, ставят под сомнение искренность его уверенности в будущем компании. Критики видят в его карьере образец превращения регуляторного опыта и политических связей в личную выгоду, в то время как риски несут обычные инвесторы, верящие его нарративам.

marsbit25 мин. назад

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

marsbit25 мин. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

**Аналитический обзор Gate Research Institute: Волна "уолл-стритизации" криптофинансовых продуктов — конкуренция или интеграция?** Создание биткоина в 2009 году было ответом на финансовый кризис и стремлением построить децентрализованную систему без доверенных посредников. Однако к 2026 году значительная часть биткоинов (около 7,14%) хранится через ETF таких гигантов, как BlackRock. Это символизирует глубокую интеграцию традиционных финансов (TradFi) и крипторынка. С появлением биткоин-ETF, фьючерсов, RWA (токенизированных реальных активов) и государственных облигаций на блокчейне, традиционные институты получают всё больше влияния на выпуск, ценообразование, кастодию и дистрибуцию криптоактивов. Однако это не одностороннее поглощение, а взаимодополняющая конвергенция. Криптосфера приносит TradFi глобальную 24/7 ликвидность и программируемость, а TradFi предоставляет криптосфере регулируемые каналы, институциональное доверие и массовый доступ. Яркий пример — две противоположные, но ведущие к одной цели траектории: * **Путь А:** Криптобиржи, такие как Gate, начинают с токенизированных акций и CFD, а затем напрямую подключаются к инфраструктуре традиционных брокеров, предлагая реальную торговлю акциями США, Гонконга и Кореи за стейблкоины. * **Путь Б:** Традиционные брокеры, такие как Robinhood, интегрируют криптоактивы, а затем создают собственные Layer 2 для токенизации своих акций, стремясь к круглосуточной торговле. Обе стратегии нацелены на создание **универсального финансового аккаунта будущего** — единой точки доступа к акциям, криптовалютам, ETF, токенизированным облигациям и другим активам. Ключевой конкурентной борьбой становится не между CEX и брокерами, а между этими "супераккаунтами". Параллельно, слой RWA и токенизированных гособлигаций растёт даже на медвежьем рынке, становясь "прослойкой" для объединения капиталов. Хотя этот рынок (около $150 млрд токенизированных казначейских облигаций) ещё мал по сравнению с традиционным ($30 трлн), он демонстрирует устойчивый структурный тренд, привлекающий крупнейшие финансовые институты (JPMorgan, DTCC и др.). **Вывод:** "Уолл-стритизация" — это не поражение идеалов децентрализации, а формирование новой гибридной модели. Децентрализованные протоколы продолжают работать на базовом уровне, в то время как на уровне приложений и пользовательского опыта формируется более эффективный, глобальный и свободный объединённый рынок капитала, где активы TradFi и DeFi торгуются бок о бок в одном интерфейсе. Уолл-стрит не завоевала криптосферу, а криптосфера не обошла Уолл-стрит — они совместно строят новые финансовые рельсы.

marsbit28 мин. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

marsbit28 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

Стандард энд Пурс (S&P Dow Jones Indices) совместно с Pantera Capital запускает индекс S&P Pantera Digital Asset Index. Новый индекс включает 18 токенов, но исключает биткоин, XRP и мем-токены. Критерием отбора послужила «финансовая жизнеспособность», по аналогии с S&P 500: протокол должен демонстрировать положительный доход в течение нескольких кварталов и распределять стоимость среди держателей токенов. Это первое применение фундаментального подхода к оценке криптоактивов со стороны крупнейшего в мире провайдера индексов. В первую пятерку активов вошли Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) и Hyperliquid (HYPE). Pantera отмечает, что совокупный годовой доход всех протоколов индекса превышает $30 млрд. Биткоин был исключен по трем причинам: он рассматривается как монетарный актив, доступный через отдельные ETF; он не генерирует доход протокола; а смешивание его в индексе с доходными активами затрудняет фундаментальный анализ для институциональных инвесторов. Пока индекс является эталонным, но Pantera ведет переговоры о создании на его основе ETF и других инвестиционных продуктов. Компания также отмечает значительный разрыв на рынке: многие институциональные инвесторы готовы к аллокации в криптоактивы, но им не хватает структурированных продуктов, фокусирующихся на активах с реальной экономической деятельностью.

marsbit30 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

marsbit30 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit34 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit34 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片