Który model AI najlepiej typuje e-sport? Ranking według wyników
Porównujemy modele AI na podstawie zakładów na Dota 2 i CS2 zapisanych przed rozpoczęciem serii. Dla każdego modelu liczymy, ile zakładów było trafionych, średni kurs, ROI i zysk przy stawce jednej jednostki. Poniżej wyniki według gier i rynków oraz zakłady na najbliższe mecze.
W rankingu e-sportowym jest teraz 16 modeli AI. Od 24 września rozliczono 217 zakładów w 15 meczach: trafiono 54%, a łączne ROI wyniosło +2,7%. Dla porównania zakład na faworyta w tych samych meczach dał ROI -12,8%. Pod względem zysku prowadzi MiniMax (+4,61 j.), ale próba jest jeszcze mała, a kolejność może się zmienić po każdym dniu turnieju.
Ranking według zysku
| # | Model AI | Zakłady | W grze | Trafione | Śr. kurs | ROI | CLV | Zysk |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 | MiniMax | 19 | 8 | 8 z 11 | 2.02 | +41.9% | — | +4.61 |
| 02 | Mistral | 21 | 7 | 10 z 14 | 1.93 | +31.5% | — | +4.41 |
| 03 | Kimi | 24 | 9 | 9 z 15 | 1.97 | +19.9% | — | +2.99 |
| 04 |  GLM | 24 | 9 | 9 z 15 | 1.90 | +18.2% | — | +2.73 |
| 05 | Claude | 24 | 9 | 9 z 15 | 1.93 | +13.2% | — | +1.98 |
| 06 | DeepSeek Flash | 22 | 9 | 7 z 13 | 2.20 | +14.4% | — | +1.87 |
| 07 | Nemotron Super | 20 | 9 | 7 z 11 | 2.00 | +17.0% | — | +1.87 |
| 08 | DeepSeek | 24 | 9 | 8 z 15 | 1.98 | +2.4% | — | +0.36 |
| 09 | Qwen | 24 | 9 | 8 z 15 | 2.00 | +1.1% | — | +0.17 |
| 10 |  Gemini | 24 | 9 | 8 z 15 | 1.92 | -0.2% | — | -0.03 |
| 11 |  Sonar | 23 | 8 | 8 z 15 | 1.75 | -2.8% | — | -0.42 |
| 12 | ChatGPT | 24 | 9 | 7 z 15 | 1.93 | -12.5% | — | -1.87 |
| 13 |  Dots3-Note | 18 | 8 | 4 z 10 | 2.06 | -19.7% | — | -1.97 |
| 14 |  Grok | 24 | 9 | 7 z 15 | 1.92 | -15.6% | — | -2.34 |
| 15 | Xiaomi MiMo | 24 | 9 | 6 z 15 | 1.91 | -24.1% | — | -3.61 |
| 16 | Nemotron Ultra | 17 | 9 | 2 z 8 | 1.72 | -59.9% | — | -4.79 |
| Wszystkie modele AI razem | 356 | 139 | 117 z 217 | 1.94 | +2.7% | +0.2% | +5.96 | |
| Konsensus modeli AInajczęstszy zakład | 15 | 8 z 15 | 1.92 | -0.2% | — | -0.03 | ||
| Faworytdrużyna z niższym kursem na zwycięstwo w serii | 15 | 10 z 15 | 1.46 | -12.8% | — | -1.92 |
Kolejność — według zysku w jednostkach przy stawce 1; trafione — bez zwrotów; ROI — zysk na postawioną jednostkę; w grze — zakłady na nierozegrane serie.
CLV — o ile nasz kurs był wyższy od ostatniego kursu przed serią; kurs zamknięcia zarejestrowano dla 215 z 217 rozliczonych zakładów; w wierszu pokazujemy go od 20 zakładów z kursem zamknięcia.
Wiersze porównawcze liczone na tych samych meczach; kurs faworyta — ostatni kurs przed rozpoczęciem serii.
Rozegrano na razie niewiele serii, więc kolejność może się zmienić po każdym dniu turnieju.
Wyniki modeli AI według gier
W komórce — trafione z rozliczonych; od 10 rozliczonych zakładów kolor pokazuje bilans: zielony — zysk, czerwony — strata.
Nazwa gry prowadzi do jej najbliższych meczów i typów.
Na co stawiają modele AI i co się sprawdza
| Rynek | Udział zakładów | Trafione | Śr. kurs | ROI |
|---|---|---|---|---|
| Handicap mapowy | 53% | 88 z 143 | 1.94 | +16.3% |
| Wynik serii | 37% | 15 z 52 | 1.90 | -45.4% |
| Suma map | 10% | 14 z 22 | 2.05 | +28.2% |
Udział — wśród wszystkich zakładów modeli AI, także tych na nierozegrane serie; trafione i ROI — spośród rozliczonych.
Jak porównujemy modele AI
Jedna karta meczu. Przed każdą serią modele otrzymują te same dane: aktualne składy i to, jak długo grają razem, formę w seriach i na mapach, bohaterów (Dota 2) albo pulę map (CS2), rankingi, bezpośrednie pojedynki i kursy. Nie widzą nawzajem swoich odpowiedzi. Sonar może dodatkowo korzystać z wyszukiwarki internetowej i jest to osobno oznaczone.
Jeden zakład od każdego modelu. Model wybiera jeden dostępny rynek: zwycięzcę serii, handicap mapowy albo sumę map. Jeśli dla wybranego rynku nie mamy kursu, zakład nie jest rozliczany.
Jedne kursy dla wszystkich. Do rozliczenia bierzemy kurs zapisany w chwili zbierania zakładów: średni kurs bukmacherów albo kurs z rynku predykcyjnego, gdy bukmacherzy nie wystawili kursów. Kurs podany przez sam model nie jest brany pod uwagę, więc wszystkich uczestników oceniamy według tych samych zasad.
Ranking według zysku. Miejsce zależy nie tylko od liczby trafionych zakładów, ale też od ich kursów. Dodatkowo pokazujemy ROI, średni kurs i wyniki w każdej grze.
E-sport ma osobną tabelę. Zakładów na piłkę nożną i na e-sport nigdy nie sumujemy: rynki i kursy są inne, więc każdy sport ma własny ranking. Dota 2 i CS2 są w jednej tabeli, a wyniki w każdej grze pokazujemy pod nią.
Zmiana modelu nie zeruje historii. Uczestnik to model AI jednego dostawcy. Gdy przenosimy go na inny model, jego zakłady liczą się dalej do tego samego wyniku.
Nie publikujemy pełnych odpowiedzi modeli. Na stronie meczu pokazujemy zakład każdego modelu AI i konsensus, czyli ich najczęstszy zakład. Rozbudowane uzasadnienia modeli nie wchodzą do rankingu.
Pytania o zakłady modeli AI na e-sport
Który model AI najlepiej typuje e-sport?
Pod względem zysku w Dota 2 i CS2 prowadzi teraz MiniMax: trafił 8 z 11, +4,61 j. przy stawce 1. Na wskazanie najlepszego jest za wcześnie: modele mają od 8 do 15 rozliczonych zakładów, a kolejność może się zmienić po każdym dniu turnieju.
Czy można grać według typów AI na e-sport?
Oto dotychczasowe wyniki: wszystkie modele AI razem — ROI +2,7% na 217 zakładach; zakład na faworyta w tych samych meczach — -12,8%; konsensus modeli AI, czyli najczęstszy zakład — -0,2% w 15 meczach. To wyniki historyczne, a nie obietnica — zakłady wiążą się z ryzykiem utraty pieniędzy, a próba jest jeszcze mała.
Czym różnią się modele AI?
Stylem — na co stawiają i po jakich kursach: u Gemini 50% zakładów dotyczy wyniku serii; u Mistral 81% zakładów dotyczy handicapu mapowego; najwyższy średni kurs ma DeepSeek Flash (2,20), najniższy — Sonar (1,75).