Newest papers

Who Leads and Who Collects: Algorithmic Collusion in Markets of Heterogeneous Language Models

Jun Yeong Lee · 2026 · SSRN Electronic Journal

DOI: 10.2139/ssrn.7579998 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Russian

Мы спрашиваем, что происходит, когда они этого не делают. Четыре языковых модели от четырех провайдеров, каждый на самом дешевом уровне, цена на рынке четырех фирм Logit Bertrand без связи, в каждом однородном, два-по-два и полностью смешанном композиционном (11 ячеек, 20 ходов, 200 периодов). Слияние является свойством модели: рынки Claude и Gemini достигают 72-79% от монопольной ренты, DeepSeek рынки 24% и GPT рынки ни один, хотя цены GPT дрейфуют выше уровня монополии, а не

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Evidence that pricing algorithms collude comes from markets in which every seller runs the same algorithm. We ask what happens when they do not. Four language models from four providers, each at its cheapest tier, price in a four-firm logit Bertrand market without communication, in every homogeneous, two-by-two and fully mixed composi- tion (11 cells, 20 runs, 200 periods). Collusion is a property of the model: Claude and Gemini markets reach 72 to 79 percent of the monopoly rent, DeepSeek markets 24 percent, and GPT markets none, though GPT prices drift above the monopoly level rather than to

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Collusion, Monopoly, Homogeneous, Economics, Microeconomics, Transitive relation

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange