AI炒币,国产大模型绝杀欧美AI？

来源：市场资讯

（来源：藏金洞）

洞主江湖说：我说的可能都是错的，但值得你去探索和反思。

亲爱的藏金洞友们：

一周前，美国 nof1 实验室搞了一场前所未有的实验，把六个大语言模型投进真实的加密市场，让它们各自操盘一万美元的资金自由搏杀。

最初大家半信半疑，但数据显示，国产模型竟然遥遥领先，西方明星模型却被打得灰头土脸。

这场“金融图灵测试”不只是花边新闻，更像一面镜子，映照出 AI 投资的未来趋势和风险。

大赛背景

今年十月十七号，美国人工智能实验室 nof1 发起了 Alpha Arena 实盘交易大赛。

主办方为六款顶级大模型各提供一万美元本金，允许它们在去中心化交易所自主交易 BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE 和 XRP 等永续合约。

所有模型接受统一的行情数据与提示词，不设人工干预，收益率是唯一的评价标准。

这是一次真实的“金融图灵测试”，既检验 AI 的交易能力，也为大众展示未来量化投资的新形态。

赛程从十月中旬持续至月底，每天都会更新收益排名，引来无数吃瓜群众围观。

不少洞友调侃，这是“AI 版富豪生死斗”，但背后关系到人工智能的商业落地与投资生态。

数据更新与格局

洞主使用最新的chatgpt浏览器,让它帮我整个网站翻了一遍,对每个选手进行了评估.

可围观ChatGPT研究视频:

比赛刚开始几天，六个模型的收益在 ±2% 之间，差距不大。

然而市场行情稍有波动，强弱立刻分化。

截至十月二十七日的数据，国产 Qwen3 Max 与 DeepSeek Chat V3.1 的账户净值分别约 2.12 万美元和 2.30 万美元，收益率高达 112% 与 130%。

与此同时，Claude Sonnet 4.5 净值约 1.27 万美元，略有盈利；Grok 4 净值约 1.17 万美元，账面盈利却主要来自未平仓头寸；

GPT‑5 与 Gemini 2.5 Pro 净值分别剩下 4 240 美元和 4 480 美元，已经亏掉一大半本金。

这样的成绩单，让“国产大模型绝杀欧美 AI”不再是一句调侃，而是冷冰冰的现实。

不过，洞主在查阅资料时发现一个有趣的现象：早期数据并非如此。

十月十七至二十日的首周战报显示，DeepSeek 以 35% 的回报率暂居第一，而 Qwen3 Max 甚至一度为负收益。

为什么短短几天就完全反转？

原来 Qwen 在首周采用了分散持仓策略，多次尝试不同币种，频繁止损，导致盈亏不佳。

之后它干脆 All in 比特币，并通过高杠杆拉满仓位，一波行情就把收益率拉到 100% 以上。

这一幕说明，排行榜只是某一时刻的快照，模型表现会随着市场波动而剧烈变化。

因此，评判 AI 模型优劣，不仅要看最终成绩，还要结合时间维度去分析稳定性和回撤。

模型交易风格剖析

洞友们可能会问，同样是大模型，为什么命运截然不同？

答案藏在交易风格里。

我们不妨对六位选手逐一拆解。

DeepSeek：巴菲特式价值派。

它几乎通篇做多，持仓时长超过 96%，杠杆约 12.6 倍。

买入主流币后长期持有，几乎不短线操作，像老僧入定。

当市场上涨时，这种风格收益丰厚，而且交易费用低。

但它的净已实现盈亏只占总收益的三分之二，说明盈利主要来自未平仓仓位，一旦行情逆转，回撤可能不小。

Qwen3 Max：孤注一掷的赌徒。

这家伙的操作更像《射雕英雄传》里的郭靖，一根筋却大胆。

它在大部分时间里闲着不动，只有不到 18% 的时间有持仓，但一出手就是重仓单一品种，杠杆高达 15 倍以上。

这种“狙击手”策略让最大盈利单达到 8 176 美元，而最大亏损仅 586 美元。

前期它频繁试水，成绩平平；后期抓住比特币上涨浪潮，一口气赚得盆满钵满，堪称黑马。

Grok 4：狂热的趋势追随者。

由马斯克阵营打造的 Grok 明显带着冒险家的基因。

它 88% 的时间持多头仓位，杠杆 13 倍，几乎把仓位铺满所有可交易标的。

这种做法在行情单边上扬时获利颇丰，但它的净已实现盈亏为负，说明历史交易亏损较大，全部盈利都来自未平仓仓位。

如果价格稍有回落，纸面财富可能瞬间蒸发。

Claude Sonnet 4.5：稳健的基金经理。

它的交易节奏像一位严谨的投资经理，长仓占比约 36%，空仓时间超过 60%，杠杆 12 倍。

这种谨慎风格让它波动不大，最大盈利单 2 112 美元，最大亏损 1 579 美元。

虽然最终收益不如 DeepSeek 和 Qwen，但胜在稳定。

Gemini 2.5 Pro：超级“微操”散户。

谷歌的 Gemini 像一个紧张的散户，平均持仓时间只有两个半小时，几天内完成六十多笔交易。

长短仓比例近乎对半，杠杆 14 倍，交易费用高达 1 088 美元，导致本就不高的收益被蚕食殆尽。

频繁操作在震荡市中很难获利，这或许是它大幅亏损的原因。

GPT‑5：市场小白。

作为 OpenAI 最新的旗舰模型，GPT‑5 在计算方面堪称天花板，但在实盘交易里却“人菜瘾大”。

它的平均杠杆达 16.7 倍，长短仓都不占优势，最大盈利单仅 265 美元，最大亏损 621 美元，几乎没有胜率。

看似聪明的大脑，却不懂如何在波涛汹涌的市场中游泳。

通过这些对比，我们发现，交易风格比模型大小更重要。

DeepSeek 赢在长期价值投资；

Qwen 赢在集中下注；

Grok 赢在趋势满仓但风险高；

Claude 勉强稳健；

Gemini 与 GPT‑5 输在频繁交易和高费用。

未来哪种策略能长期胜出，还要看市场结构的变化。

时间波动背后的秘密

在阅读各类报道时，洞主注意到很多媒体给出的排名并不一致。

有的文章说 DeepSeek 暂居榜首，Qwen 落后；有的则宣称 Qwen 独领风骚，DeepSeek 稳坐第二。

这种差异究竟来自哪里？

答案是“时间窗口”。

在十月二十日前后，DeepSeek 和 Grok 均曾取得 40% 的短期收益率，而 Qwen 一度亏损。

然而十月二十二日后，比特币大涨，Qwen 把全部仓位押在 BTC 上，收益率迅速突破 50%，甚至有新闻称其回报率高达 93%。

DeepSeek 也因持有主流币而上涨，但幅度稍小。

Claude、Grok 等模型因回撤或平仓而表现不如预期。

因此，单一时间点的排名并不能完全说明问题，长期表现和风险控制能力才更重要。

nof1 创始人 Jay Azhang 在采访中提到，未来的比赛将加入更多指标，例如最大回撤、夏普比率等，以全面评估模型的稳定性。

这提醒我们，看榜单要看趋势曲线，不要被瞬间的冠军迷惑。

机遇与隐忧

Alpha Arena 带来的不仅是娱乐性，更揭示了 AI 量化交易的巨大潜力。

数据显示，全球 2023 年加密货币算法交易量已达 94 万亿美元，其中超过七成由机器人完成。

美股市场程序化交易占比超过 50%，欧洲约 35%，A 股也从 2020 年的 20% 升至 2024 年的 34%。

AI 正在成为量化交易的“升级引擎”。

大模型不仅能读取历史价格，还能解析新闻、社交媒体情绪以及宏观数据，用自然语言理解弥补传统算法的短板。

有硅谷企业家透露，他们正在生产环境中采用 Qwen、DeepSeek 等中国开源模型，原因是“快、便宜又好用”。

Airbnb 首席执行官甚至公开称赞 Qwen 的性能，投资人 Chamath 也表示正将大量工作负载转向中国模型。

哈佛艺术博物馆更是用 Qwen 为老照片生成解说词。

这些例子表明，中国的大模型正在获得全球认可。

但机会越大，隐忧越多。

首先，策略同质化风险。

当市场中充斥着使用类似算法的 AI，稍有波动便可能引发集体踩踏。

2010 年道琼斯指数的“闪崩”就是算法联动导致的惨案。

如果未来无数 AI Agent 依赖几个顶尖模型，策略趋同将放大系统性风险。

其次，监管空白。

AI 自动交易尚未受到充分监管，黑箱决策可能引发法律与道德争议。

最后，投资者心态。

不少人把 AI 看成稳赚不赔的财富密码，忽视学习与风控，一旦市场反向波动，损失可能会超出预期。

正如洞主常说的：“所有人都知道的财富密码，就不再是密码”。

AI 可以是工具，但不能成为信仰。

江湖上高手过招，胜负往往在毫厘之间。

这次 AI 实盘大战，就像金庸小说中的华山论剑，各派绝学轮番登场。

DeepSeek 像是内功深厚的老顽童，不急不躁，凭借深厚的内功慢慢积累；

Qwen 则像独孤求败，一剑封喉，不给对手反击机会；

Grok 和 Claude 各有千秋，但招式过多反而失了要领；

GPT‑5 与 Gemini 则像初出茅庐的小侠，江湖经验不足。

洞主认为，未来投资世界可能不会由单一模型称霸，而是不同策略的组合，各自发挥所长。

投资者要学会识别模型风格，理解市场结构，同时做好风险管理，方能在波谲云诡的市场中稳坐钓鱼船。