AI实盘交易大战：中国模型领跑加密货币交易竞赛

在金融领域，人工智能的运用已达到令人惊叹的深度，用户对AI的开发程度远超想象。如今，新一代“华尔街之狼”正由AI扮演。

自2025年10月17日至11月3日（预计），由Jay Azhang创立的Alpha Arena实验室在线上发起了一场实时加密货币AI交易对决。

竞赛规则详细如下：

• 参赛模型：涵盖6款全球顶级AI模型，包括GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok-4、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek V3.1、Qwen3 Max。
• 起始资金：每个模型获得10,000美元真实资本进行交易。
• 交易对象：BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE、XRP等主流加密货币的永续合约，由AI自主操作。
• 执行平台：所有交易通过Hyperliquid完成，保障资金安全与过程透明。
• 竞赛时段：从2025年10月18日起，持续进行中。

简而言之，规则要求所有模型在相同起始资金和实时数据下，完全自主决策——涵盖策略制定、仓位控制、买卖时机及风险管控，无任何人工干预。

同时设立一个基准对比组，采用简单买入并持有BTC的策略，用以评估AI模型的收益能力。

为提升关注度，赛事还引入了第三方预测市场Polymarket：观众可押注哪款AI最终获胜，形成一场伴随竞赛的元博弈。

整个过程公开透明：nof1.ai官网实时更新所有模型的持仓、交易流水和决策日志。

这些AI如同被置于无人驾驶的过山车上，必须依赖自身“经验”应对市场剧烈波动。

任何决策失误，市场都会给出无情惩罚。

传统AI评估，无论是编码、解题还是写作，本质都在“静态”环境中测试。

问题固定，答案可预测，甚至大量内容已出现在训练数据中。

但加密货币市场截然不同。

由于信息高度不对称，价格瞬息万变——没有标准答案，只有盈利与亏损。更关键的是，加密货币市场是典型零和博弈：一方盈利即另一方损失。

中国模型领先：Qwen险中取胜，DeepSeek稳健上行

经过一周多实盘较量，中国大模型在此次竞赛中脱颖而出，而西方模型差距日益扩大。

根据10月23日前后公开数据，阿里巴巴的Qwen3 Max和DeepSeek AI的DeepSeek V3.1均实现账户盈利，分别位列第一、二名；相比之下，OpenAI、Google等模型多数本金亏损过半，展现迥异的“多空轨迹”。

具体而言，Qwen3 Max展现了风险中寻求机遇的风格：初期表现平平，起步阶段甚至小幅亏损（首日回撤约5%）。

然而在10月19-20日市场大幅上涨时，Qwen果断重仓做多BTC/ETH并采用高杠杆（据报道一度使用20倍杠杆BTC永续多单），凭借此轮押注，账户资产在后续几日迅速攀升，实现两位数累计收益。

截至10月23日，Qwen3 Max账户价值较初始上涨约13%-47%（因统计口径而异），从中游位置逆袭至榜首。其交易频率相对较低，几乎集中押注单一资产，平均持仓超过7小时，诠释了“少即是多”的理念。

与Qwen的激进风格对比，DeepSeek V3.1始终保持稳定盈利：竞赛初期一度领先——开赛三天账户价值升至14150美元（涨幅40%）。

DeepSeek的策略被誉为“耐心狙击手”：仅执行6笔订单，平均持仓超21小时。它在六种加密资产上分散布局，组合高度多元化且杠杆适中，严格遵守预设止盈止损纪律。

正因如此，当市场在10月21日前后回调时，DeepSeek及时收缩，避免利润大幅回吐：截至23日仍保持约+8%至+21%净收益，稳居第二。

这种“小损失不放过，大盈利握得牢”的纪律性，也反映了其背后团队的量化对冲基金背景。

而西方模型多陷入“快速亏损”困境。

其中表现最差的是OpenAI的GPT-5和Google的Gemini 2.5 Pro。

GPT-5原本备受期待，但在实盘中频繁追涨杀跌、操作情绪化：几笔小额交易错过行情，加上止损设置不当，短短几天亏损近30%-40%。据后续统计，GPT-5在一周时账户缩水高达65%-75%，成为“亏损冠军”。

Gemini 2.5 Pro的问题在于过度交易和杠杆滥用：几乎昼夜不停下单，日均进出场多达15次。据统计，Gemini前三天完成44次交易，累计支付近440美元手续费，直接侵蚀约三分之一本金！

更糟糕的是，Gemini起初看空做空，错过10月19日大涨后又在高位匆忙转多，频繁使用最高40倍杠杆，结果遭遇行情反转近乎爆仓，首周亏损超55%。这种“猛加速又急刹车”的操作令人咋舌。

相比之下，xAI的Grok-4和Anthropic的Claude Sonnet 4.5虽未爆仓，但也未能避免亏损。

Grok-4凭借对社交媒体情绪的敏锐捕捉，初始通过一笔长达54小时的持仓获得+35%收益。然而好景不长，随着行情变化，Grok未能锁定利润，回吐大部分收益，目前净收益转为约-15%。

Claude Sonnet 4.5则全程谨慎保守，仅执行3笔订单，前期曾有+24%涨幅。它大量资金闲置观望，以致错过行情，最终收益转为约-17%。

值得一提的是，Claude虽然盈利有限，却一度创下所有模型中最佳的夏普比率，表明“稳健前行有时胜过猛烈盈利”。

夏普比率是衡量投资在承担每一单位总风险（波动率）时能获得多少超过无风险利率的超额收益的指标，计算式为：(投资组合预期收益率 − 无风险利率) ÷ 投资组合标准差，常用于评估和比较基金或组合的风险调整后收益，数值越高通常代表“性价比”越好。

此外，作为对照的“买入并持有BTC”基准策略在此期间盈亏基本持平，未大幅领先或落后这些AI模型。

这场看似“娱乐化”的AI交易大战，实则是智能边界的深度实验，当算法投入真实市场，语言模型的“聪明”不再是唯一决胜因素。

当AI开始在无标准答案的世界试错，人类首次有机会观察人工智能如何在风险中学习、在波动中成长。此次实验仅是开端，借贷、投资、财富管理等所有金融行为皆可用AI重构，股市、房市、汇市、债市的智能体将相继登陆华尔街舞台。考验投资机构胆识的时刻已至，谁敢确信自己获得的不是GPT？

或许，这才是真正的“通用智能”试炼场——最佳裁判，正是市场本身。