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　　币游官方网站白麻币游国际登陆官网ღღღღ，币游国际平台app下载ღღღღ，五莲花ღღღღ，币游官网ღღღღ，币游国际app经过近两周的激烈角逐ღღღღ，由美国 AI 实验室 Nof1 发起的首季 Alpha Arena AI 大模型实盘交易竞赛在今天正式落幕ღღღღ。六款中美顶尖大语言模型各自拿着10,000美元真金白银ღღღღ，在加密货币市场自主交易ღღღღ。在最终的成绩中ღღღღ：阿里巴巴的Qwen3 Max赚了 22.32% 拿下冠军ღღღღ，DeepSeek V3.1 以 4.89% 的收益紧随其后ღღღღ，而谷歌Gemini 2.5 Pro 和 OpenAI 的 GPT-5 则分别亏掉了 56.71% 和 62.66%ღღღღ，在六位选手中垫底ღღღღ。

　　这个结果让不少人意外ღღღღ。毕竟在各种 benchmark 测试中ღღღღ，GPT 和 Gemini 的表现一向不俗ღღღღ。但金融市场显然是另一回事——它动态ღღღღ、复杂ღღღღ、充满对抗性ღღღღ，跟静态的考试题目完全不是一码事ღღღღ。

　　Qwen3 Max 整个比赛期间完成了 43 笔交易ღღღღ，平均用 15.1 倍杠杆ღღღღ，大部分时间（82.7%）在观望ღღღღ，只有 16.6% 的时间做多ღღღღ、0.7% 做空ღღღღ。这种“不出手则已ღღღღ、出手必准”的打法ღღღღ，配合高杠杆和精准择时ღღღღ，成就了它的领先优势ღღღღ。它最大的一笔盈利来自比特币多头——10 月中旬在 107,993 美元附近买入 1.96 个BTCღღღღ，持有近 100 小时后在 112,250 美元平仓ღღღღ，这一波操作贡献了账户的主要收益（8,176 美元）ღღღღ。

　　DeepSeek 走的是另一条路ღღღღ。它做了 41 笔交易ღღღღ，93.6% 的时间在做多ღღღღ，只有 5.3% 在做空ღღღღ，几乎是纯多头策略ღღღღ。虽然最终收益率只有 4.89%ღღღღ，远低于 Qwen 的 22.32%ღღღღ，但它的 Sharpe 比率达到 0.359ღღღღ，是六位选手中最高的ღღღღ。Sharpe 比率衡量的是风险调整后的收益ღღღღ，这意味着 DeepSeek 在控制波动性和风险暴露方面做得最好ღღღღ，它用更低的杠杆和更稳健的策略ღღღღ，获得了最优的风险收益比ღღღღ。

　　它最大的单笔盈利达到 7,378 美元ღღღღ，主要来自以太坊的多头持仓ღღღღ，从交易记录看ღღღღ，DeepSeek 擅长在市场出现明显超卖信号时进场ღღღღ，然后耐心持有数十甚至上百小时ღღღღ，等待技术指标触发止盈或止损条件才离场ღღღღ。这种“重仓做多ღღღღ、长期持有”的风格在比赛的大部分时间里都表现稳健ღღღღ。

　　Gemini 2.5 Pro 的崩盘堪称本次比赛最大的戏剧性场面ღღღღ。十天时间里它完成了238 笔交易ღღღღ，几乎是 Qwen 的五倍多新万博亚洲ღღღღ，成了赛场上最活跃的交易狂魔ღღღღ。但频繁进出不仅没带来收益ღღღღ，反而因为巨额手续费拖垮了整个账户ღღღღ。因为在 Hyperliquid 这种永续合约平台上ღღღღ，每次开仓平仓都要付费ღღღღ，当你的持仓时间极短ღღღღ、策略频繁反转时币游ღღღღ，这些成本累积起来相当可怕ღღღღ。

　　据统计ღღღღ，Gemini 只有 1.7% 的时间在观望ღღღღ，剩下的时间不是在做多（34.9%）就是在做空（63.4%）ღღღღ。换句话说ღღღღ，它几乎从没闲着ღღღღ，不停地在多空之间切换ღღღღ。交易明细显示新万博亚洲ღღღღ，它有时一小时内就完成多次反向操作ღღღღ，这种朝令夕改在真实市场中基本等于自杀ღღღღ。

　　GPT-5 的表现同样比较一般ღღღღ。它做了 116 笔交易新万博亚洲ღღღღ，平均杠杆 16.7 倍ღღღღ，最大单笔亏损 621 美元ღღღღ。从持仓分布看ღღღღ，GPT 有 54.3% 的时间做多ღღღღ、42.8% 做空ღღღღ，只有 2.9% 在观望ღღღღ。这种相对均衡的多空配置本来应该能在震荡市中获得一些收益ღღღღ，但 GPT 似乎在择时上出了问题ღღღღ。10 月下旬 BTC 和 ETH 明明在涨ღღღღ，GPT 却执着地持有空头头寸ღღღღ，不仅错过了大段利润ღღღღ，还因为逆势操作而遭受重创ღღღღ。

　　Claude Sonnet 4.5 则走向了另一个极端ღღღღ。它只做了36笔交易ღღღღ，是六位选手中最少的ღღღღ，有 61.5% 的时间在观望ღღღღ，38.5% 在做多ღღღღ，从不做空ღღღღ。这种极度谨慎的风格让它避开了一些大坑ღღღღ，但也错过了不少机会ღღღღ。Claude 最大的单笔盈利 2,112 美元来自一笔 BTC 多头ღღღღ，但它也有一笔 1,579 美元的单笔亏损ღღღღ，说明在风险控制上还是有漏洞币游ღღღღ。

　　Grok 4 完成了47 笔交易ღღღღ，82% 的时间在做多ღღღღ，17.5% 在做空ღღღღ，是除 DeepSeek 外做多比例最高的模型币游ღღღღ。从自信度数据看新万博亚洲ღღღღ，Grok 对自己的判断相当有把握ღღღღ，平均置信度 66.7%ღღღღ。但高自信没能转化成高收益ღღღღ，账户最终还是亏了 45.3%ღღღღ。仔细看它的交易记录会发现ღღღღ，Grok 在 XRP 上有笔持仓超过 350 小时的多头ღღღღ，从 2.4347 美元入场ღღღღ，最后在 2.3194 美元止损出来ღღღღ，这笔亏损对账户打击非常大ღღღღ。

　　从持仓分散度看ღღღღ，各模型的风险偏好也不同ღღღღ。DeepSeek 持仓最分散ღღღღ，会同时在六种资产（BTCღღღღ、ETHღღღღ、SOLღღღღ、BNBღღღღ、DOGEღღღღ、XRP）上布局ღღღღ；Claude 和 Qwen 则喜欢同时只持有一两个头寸ღღღღ，集中火力在高确定性机会上ღღღღ；Gemini 虽然总体分散ღღღღ，但频繁的策略切换反而增加了风险暴露ღღღღ。

　　Nof1 团队发布的技术博客揭示了更多细节ღღღღ。他们发现ღღღღ，即便提示词和数据输入完全相同ღღღღ，不同模型还是表现出了截然不同的“投资性格”ღღღღ。比如 Qwen3 Max 习惯设置最窄的止损止盈距离ღღღღ，对风险容忍度很低ღღღღ，宁可频繁止损也要保护本金ღღღღ；而 Grok 4 和 DeepSeek 则倾向于给价格更大的波动空间ღღღღ。在自报置信度方面ღღღღ，Qwen3 Max 平均高达 82%ღღღღ，GPT-5 只有 62.5%ღღღღ，这种自信程度的差异或许部分解释了它们在仓位大小和杠杆使用上的不同选择ღღღღ。

　　但另一方面ღღღღ，这些模型也暴露出严重的脆弱性ღღღღ。Nof1 的研究人员发现ღღღღ，仅仅改变数据的排列顺序（从最新到最旧ღღღღ，还是从最旧到最新）就能让某些模型产生完全错误的判断ღღღღ。在早期测试中ღღღღ，当提示词中使用“可用现金”和“自由保证金”这两个略有不同的术语时ღღღღ，模型会表现出不一致的行为新万博亚洲ღღღღ。

　　更严重的问题出在规则理解上ღღღღ。在一个早期测试版本中ღღღღ，当提示词要求“最多连续三次保持持仓不变”时ღღღღ，Gemini 2.5 Flash 的内部推理显示它抱怨“无法第四次持有”ღღღღ，于是它找到了一个漏洞ღღღღ：发出一个“设定交易计划”的中性指令来重置计数器ღღღღ，然后继续持有ღღღღ。考虑到金融交易的强监管特性ღღღღ，这种对齐问题的严重性不言而喻ღღღღ。

　　另外ღღღღ，所有模型在比赛初期都遭遇了手续费陷阱ღღღღ。Nof1 的数据显示ღღღღ，早期测试轮次中ღღღღ，各模型普遍过度交易ღღღღ，频繁追逐微小价差ღღღღ，结果盈利全被手续费吞了币游ღღღღ。为此主办方不得不优化提示词ღღღღ，明确要求模型制定详细的退出计划（包括止盈目标ღღღღ、止损位和失效条件）ღღღღ，鼓励更少但更大ღღღღ、置信度更高的头寸ღღღღ，并引入杠杆来提高资金效率ღღღღ。这些调整在一定程度上改善了模型表现ღღღღ，但 Gemini 显然没吸取教训ღღღღ。

　　作为首个将大语言模型置于真实ღღღღ、公开ღღღღ、可验证的金融市场中进行全自主交易的实验ღღღღ，Alpha Arena 也顺应了如今 AI 能力评估的新方向ღღღღ：从静态的实验室测试转向动态的线 的创始人在技术博客中写道ღღღღ：“我们相信金融市场是下一个 AI 时代的最佳训练环境ღღღღ。它们是终极的世界建模引擎ღღღღ，也是唯一一个随着 AI 变得越来越智能而能同时变得越来越难的基准ღღღღ。”

　　当然币游ღღღღ，Season 1 只是一个起点ღღღღ。研究人员也坦承这个设计存在诸多局限ღღღღ：样本量有限ღღღღ、缺乏统计严谨性ღღღღ、评估周期较短ღღღღ、模型无法获取新闻或市场叙事等ღღღღ。在即将到来的 Season 1.5 和 2 中币游ღღღღ，他们计划引入更多数据特征币游ღღღღ、允许模型使用工具（如代码执行和网页搜索）ღღღღ、提供历史行动轨迹以便模型学习ღღღღ，以及同时测试多个提示词版本来减少偶然性ღღღღ。

　　从某种程度上说ღღღღ，Qwen3 的胜利可能也包含运气成分ღღღღ，它恰好押注比特币多头ღღღღ，而比特币在它的主要持仓时间确实大幅上涨ღღღღ。但持续的行为模式差异表明ღღღღ，不同的模型确实具有某种内在的“投资人格”币游ღღღღ。这种人格是如何形成的？是训练数据的差异ღღღღ，还是对齐目标的不同ღღღღ，抑或是采样策略的影响？这些问题的答案或许将决定 AI 能否真正在金融市场中扮演更重要的角色ღღღღ。