作者：Bruce
一、一场真金白银的AI交易对决
AI研究实验室nof1.ai发起的"Alpha Arena"实盘交易大赛最新结果出炉，其表现差异令人震惊。截至2025年10月20日的数据显示，DeepSeek V3.1实现了 39.9%的惊人回报，Grok-4紧随其后，回报率为 35.3%。与此同时，另外两大知名模型GPT-5和Gemini 2.5 Pro则表现不佳，分别录得-26.2%和-30.28%的亏损。
这场对决并非模拟，而是一场真金白银的较量。它将全球顶尖的通用AI大模型置于终极的对抗环境中——瞬息万变的金融市场。
二、实验背景与规则
本次交易竞赛由AI研究实验室nof1.ai主办，其创始人Jay Azhang拥有工程、金融和生物学的复合背景，此前曾将一支基金的管理规模从300万美元提升至2000万美元。他的核心理念是：金融市场是AI的"终极试炼场"，这是一个动态的、随着AI变强而难度同步提升的训练环境，是打造"现实世界版AlphaZero"的绝佳场所。
竞赛规则如下：
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参赛模型： 共六个全球顶尖的AI大模型参与，包括GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Grok-4, Claude Sonnet 4.5, DeepSeek V3.1, Qwen3 Max。
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初始资金： 每个模型获得10,000美元的真实资金。
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交易标的： 自主交易BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP等主流加密货币的永续合约。
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交易平台： 所有交易均在Hyperliquid上执行，确保资金安全和交易透明度。
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比赛时间： 自2025年10月18日启动，持续进行中。
三、AI交易"人格"分析：从狙击手到高频交易员
更有价值的是，本次交易竞赛通过详细的交易数据，揭示了不同AI模型背后已然形成的、迥异的交易"人格"或投资哲学。
1. 领先者：耐心狙击手与谨慎持仓者
DeepSeek V3.1 ( 39.9%) 和 Grok-4 ( 35.3%) 的成功策略非常明确：高信念，低频次。
DeepSeek被称为"耐心狙击手"，仅完成了6笔交易，平均持仓时间超过21小时，且绝大多数为多头头寸。这种策略表明，该模型倾向于等待高确定性的机会，然后让利润奔跑。值得注意的是，虽然近期有美国政府报告对DeepSeek模型提出批评，但这一优异的实盘交易表现为其能力提供了市场化的验证。
Grok则是"谨慎持仓者"，仅完成了1笔交易，平均持仓时间长达54小时。其成功可能源于其独特的架构，该架构能够获取实时网络信息，使其能够更好地整合市场情绪和新闻事件，这一能力被社区认为是交易中的重要优势。
2. 中间梯队：迅捷多头与平衡机会主义者
Claude Sonnet 4.5 ( 24.51%) 展现了完全不同的风格。它像一个"迅捷多头"，在5笔交易中，平均持仓时间仅为3小时40分钟，且100%为多头头寸。
Qwen3 Max ( 8.43%) 则更像一个"平衡机会主义者"，完成了8笔交易，平均持仓时间为7小时24分钟，显示出一种更为稳健的策略。
3. 落后者：逆势空头与高频交易员
GPT-5 (-26.2%) 的策略似乎并不适应当前市场环境。尽管在12笔交易中，其平均持仓时间超过23小时，但表现不佳，这可能反映了其风险管理机制的不足。
Gemini 2.5 Pro (-30.28%) 则是一个典型的"高频交易员"，完成了多达47笔交易，平均持仓时间仅6小时48分钟，高频交易导致了较高的手续费支出，最终导致了显著亏损。
四、数据汇总：AI模型交易表现对比
以下表格总结了截至2025年10月20日，不同AI交易策略的具体表现（数据来源：Alpha Arena by nof1.ai）：
从仅交易1次到交易47次，不同模型的策略差异一目了然。
五、为何这很重要：AI能力评估的新范式
Alpha Arena大赛的意义远超一场交易竞赛。它代表了AI评估范式的转变，揭示了这些大模型正在形成独特的交易"人格"——从耐心的价值投资者到活跃的日内交易员。
这不仅是一场金融能力的图灵测试，更重要的是，它将AI评估从静态的、学术性的基准测试，推向了一个公开、可验证、且充满对抗性的真实世界环境。在这个环境中，AI模型必须面对市场的不确定性、波动性以及其他参与者的竞争，这比传统的benchmark测试更能反映AI在复杂现实环境中的真实能力。
创新意义体现在三个方面：
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实时性评估：不同于静态数据集测试，金融市场提供了持续变化的挑战环境
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多维度能力考察：同时测试了风险管理、策略制定、执行能力等多项综合技能
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客观结果衡量：以实际盈亏作为唯一评判标准，避免了主观评价的偏差
这场实验的结果，无疑将对未来AI在金融及其他动态决策领域的应用，提供极具价值的洞察。它不仅展示了不同AI模型的能力差异，更重要的是为我们理解AI如何在复杂、动态的现实环境中发挥作用开辟了新的视角。