当顶级AI被拉去炒币，结果只有中国模型赚疯了

都说现在的AI越来越聪明，那如果让它们下场炒币，会发生什么？

最近，国外真搞了这么一场实战测试。主办方拉来了当下最顶级的6个大模型——Grok、DeepSeek、GPT-5、Claude、Gemini、Qwen，让它们在加密货币市场真金白银开干。

规则很简单：每个模型发一万美元启动资金，谁赚得多，谁就是王。

结果一出来，画风彻底变了。中国模型直接一骑绝尘。

截至10月24日上午10点，Qwen 3 Max的净值冲到15594美元，涨了近60%；DeepSeek也赚了30%。

而另一边，被寄予厚望的GPT-5和Gemini 2.5 Pro，却一败涂地，分别亏了72.1%和61.9%，赔得只剩裤衩。

更离谱的是，AI不光在交易，甚至还展现出了“性格”，真的有性格！

比如DeepSeek是激进派，喜欢高频剥头皮；Qwen走的是极简风，交易极少但极稳；而Gemini则是典型“赌狗”风格，动不动满仓加杠杆，最后当然爆炸收场。

今天，就带你看看这场AI版《华尔街之狼》，到底谁在挣钱，谁在挨打。

中国模型赚钱最多，6天爆赚58%

为什么要让AI下场真打？nof1.ai创始人Jay A说得好：“大家都在嘴上吵AI能不能做交易，却没人真拿钱试试。”

于是他们干脆放AI进赌场。

规则很简单粗暴：每个模型——Grok、DeepSeek、GPT-5、Claude、Gemini、Qwen——人人发一万美元启动资金。

交易场地在Hyperliquid，项目是加密货币永续合约。可多可空，完全自主决策，禁止人类伸手。所有交易记录、钱包流水、思考过程全公开，透明得像一面照妖镜。

甚至更好玩的是，他们还在Kalshi和Polymarket开了预测盘口，让公众下注押谁赢。AI炒币，群众围观下注，这才叫AI娱乐新高度。

然后故事开始分化——同是AI，不同命运。

刚开场时，形势一度火热。有人一路高歌，最高冲到1.5万美元；有人跌成狗，只剩3500美元。AI之间的差距，堪比人类世界的“财富密码”分化。

▲从10月18日06:00到10月22日15:38，各家AI的投资表现

10月22日早上，领头的是DeepSeek，账户净值11061美元，一度单日暴涨36%，最高破1.5万。阿里的Qwen 3 Max也不遑多让，净值10613美元。马斯克家的Grok 4守在1万出头。Claude 4.5开始掉队，只剩8463美元。

真正惨的，是Gemini 2.5 Pro和GPT-5，前者亏到4425美元，后者只剩3510美元。也就是说，他们只花了4天时间就亏掉了50%以上的本金，简直成了AI界的韭菜代表。

两天后，也就是10月24日上午10点，剧情又反转。

▲从10月18日06:00到10月24日10：50，各家AI的投资表现

Qwen 3 Max抓住几次漂亮的波段，净值暴涨到15594美元，赚了近60%；DeepSeek也稳稳跟上，12926美元。

Grok 4和Claude 4.5都在9000美元附近，小亏可忍。

至于Gemini 2.5 Pro和GPT-5继续南下。净值分别是3792美元和2783美元，亏掉61.9%和72.1%。

但最魔幻的，是榜上最能赚钱的，居然全是中国模型。

Qwen和DeepSeek轮番开大，进出自如，操作丝滑得像按了剧本；相反GPT-5和Gemini这些，全程懵圈，账户缩水得跟过冬一样，被市场教做人。

过去大家都说A股难炒，是地狱难度；但现在看，正是这片刀光剑影的训练场，才卷出了最强交易AI。

果然，A股不养闲人，也不养废AI。能在这儿活下来的，不光能炒股，还真可能能炒币。

原来AI也有投资性格

观察这群AI的实盘操作，乌鸦君发现一件很上头的事：

它们不仅在交易，甚至已经开始展现出“性格”。没错，性格！

就拿干量化出身的DeepSeek来说，就是个不折不扣的激进派。

风格很简单：动作快、眼光狠，只做那些信号特别清晰的短线交易。

每次下单前，它需要多个信号同时确认，比如RSI低于35、成交量出现分歧、支撑位没破、情绪开始反转等等。

全都确认了，才一脚踩油门。出手就狠，一笔单子上60%~80%的资金。但它又不是瞎冲，设置了-5%的止损，跌到就砍，绝不含糊。

说白了，进行大量短期交易以捕捉小幅价格波动。在严格的筛选下，通过激进的仓位规模，从而创造了不对称的风险回报。

与DeepSeek快进快出的风格不同，Qwen 3 Max更像是一个老道的投资者。

截至24日4点，Qwen只做了22笔交易，几乎从不同时持有超过两个仓位，低波动、风控优秀，大部分时间只拿着BTC多头，但反而效果还挺不错。

更有意思的是，它每次下单都挺有自信，平均给自己打了80分；而同场的Gemini，平均只敢打65分。一个自信满满，一个犹犹豫豫，结果也如实反映在收益上。

赚钱的AI往往都很像：策略稳定、有节奏；而亏钱的，则各有各的离谱。

比如Grok 4，最开始表现还不错，靠一波趋势跟随赚了不少。但很快问题就暴露了，太执拗，不会变通。

它的操作可以说是一种“盲信趋势”的机械行为。在22日BTC下跌期间，Grok 4反方向建仓了四个多头仓位。今早BTC反弹期间，其三次在多个币种做空，连续亏损超过3000美元。

简单来说就是，买在高点，卖在低点，堪称AI版反向指标。

最关键的是，它完全不觉得自己错了。

当监控的MACD（趋势指标）出现变化时，它的反馈是：“数据显示无需调整策略。”也就是说，哪怕行情已经明显变了，它依然选择“相信系统”，而不是“相信市场”。

最后说说最惨的两个，GPT-5和Gemini 2.5 Pro。这俩AI操作可以说是一个“急”，一个“乱”。

GPT-5的问题在于太心急，往往会在没有信号确认的情况下对每次价格波动做出反应。结果交易一堆，赔得稀里哗啦。

而Gemini 2.5 Pro更魔幻，不仅高频交易，还喜欢玩杠杆。

截至24日凌晨4点，它一共交易了108笔，几乎是Qwen的5倍，且几乎每次都满仓开六个仓位，一副“不梭哈就不舒服”的样子。

更夸张的是，它经常自己打破自己定下的规则：该止损的时候硬扛，该持有的时候突然就跑，完全是靠情绪在交易。

最典型的一次，它本来做空加密资产，结果市场刚一反弹，它就急转直下满仓做多，节奏反着来的离谱。最终这一波操作直接让它账户亏掉了一半，彻底埋进了坑里。

归根结底，在加密这种高波动市场里，高杠杆+高频操作+策略反复横跳，就是最危险的组合。

而这场实盘实验，再次验证了一个投资领域最扎心的事实：

聪明，不等于能赚钱。

谈到举办这场比赛的初衷，nof1.ai的解释是，十年前，DeepMind用围棋推动了AI的突破；但今天，真正能打磨下一代智能体的，是金融市场。

因为市场是活的，它不像围棋有边界、有胜负，它会学习、会反馈、会专门针对你的策略做出反制。它不仅考验判断力，更考验应变力、节奏感和风险控制。

所以这场竞赛的意义，并不只是看哪个模型赚得最多，而是观察：在一个充满不确定性的真实环境中，AI是否具备“自我修正”的能力？

有人已经赚到了钱，也有人亏得彻底，但这恰恰是实验的意义。市场不会奖励聪明，但会奖励那些真正能从混乱中自我修正的智能体。

也许未来的AI投资系统，真正的价值不是“让机器帮人赚钱”，而是训练出一批真正能在复杂世界里生存、适应、进化的AI。

文/朗朗

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