「AI炒币大赛」首周实况

10 月 26 日，人工智能研究实验室 nof1 举办的 AI 大模型交易测试 Alpha Arena 已进行一周。参与该测试的 6 个主流 AI 大模型（GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max）在 Hyperliquid 上获得 10,000 美元的真实资金，并具有相同的提示和输入数据。

: f2 ]' S3 J0 o: F5 M% AAlibaba Cloud 开发的 Qwen 3 Max 以 79.43% 的收益率排名第一，DEEPSEEK CHAT V3.1 以 41.59% 的收益率排名第二，这也是目前唯二盈利的两大 AI 模型。

7 Q# W0 p( Y) XGEMINI 2.5 PRO 和 GPT 5 收益率则均超负 60%。
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从加密从业者的角度来看，这类“AI 炒币大赛”本质上是一场对 AI 模型在金融交易环境中适应性和决策能力的压力测试。虽然表面上关注的是收益率，但这类实验更核心的价值在于测试大模型在实时、高风险、非确定性市场中的逻辑推理、风险控制和策略泛化能力。
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首先，短期收益排名并不能完全代表模型的能力优劣。加密货币市场波动性极高，一周的数据很容易受到市场突发波动或运气成分的干扰。例如，从早期 DeepSeek 和 Grok 领先，到后期 Qwen 反超，说明模型的策略可能在不同市场状态下表现差异巨大。像 Gemini 和 GPT-5 出现大幅回撤，也可能是因为策略偏向激进或未能适应行情反转，但这未必代表长期无效。

其次，这类实验揭示了当前 AI 在交易中的典型行为模式。例如，某些模型（如 Grok）展现出明显的高风险偏好，集中持有 meme 币或高杠杆头寸，而另一些（如 Qwen）则表现出较强的趋势捕捉和止盈能力。这反映出不同模型在“风险-收益”权衡上的设计差异，也暗示了训练数据、奖励函数和底层推理机制的不同。

% b! k9 P+ L4 Y: T3 S+ N! }4 R1 E但必须警惕的是，这种实验仍存在很大局限性。真正的金融实战涉及多维度因素，包括流动性冲击、滑点、网络延迟、情绪干扰等，而当前测试环境仍相对理想化。此外，提示工程（prompting）的方式也可能显著影响模型的表现，不同的初始指令可能导致完全不同的交易行为。

4 I2 G1 M8 Y/ Z& u+ R: G" ]# x从行业发展的角度看，这类竞赛虽然具有噱头成分，但它进一步推动了“AI 代理”（Agent）在加密交易中的探索。如果某些模型能持续展现出占优的策略能力，可能会催生新一代的 AI 驱动对冲基金或自动化交易工具。但另一方面，也需警惕过度依赖黑箱模型带来的风险，比如模型在极端市场条件下的失控或系统性同质化交易行为。
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最后，天朝模型如 DeepSeek 和 Qwen 的领先表现，说明它们在金融文本理解、逻辑推理和决策生成上可能已经具备相当强的竞争力。但这不仅仅是技术能力的胜利，也可能得益于它们对本地市场数据和用户行为的更深理解。未来的竞争可能会从纯技术对比，转向如何更好地将领域知识（domain knowledge）融入模型之中。
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, R; s7 k! }, ?' m3 T- K' P5 H+ n总体而言，这场实验更像是一次对 AI 交易代理的早期探索，短期结果值得关注，但不宜过度解读。真正有意义的是长期来看，哪些模型能在多次市场周期中持续适应并控制风险，那才是真正的“智能”体现。


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AI炒币大赛，看起来挺刺激的呀

AI炒币大赛，看着挺刺激的呀