機(jī)器之心報(bào)道

機(jī)器之心編輯部

6 個(gè)頂級(jí) AI 炒幣 2 周，結(jié)果出人意料……

經(jīng)過兩周的廝殺，首屆 nof1 AI 模型交易大賽終于落下帷幕。

這是第一個(gè)專為衡量 AI 投資能力而設(shè)計(jì)的基準(zhǔn)測試，被譽(yù)為「幣圈版的圖靈測試」，由美國人工智能研究實(shí)驗(yàn)室 Nof1.ai 于 2025 年 10 月 17 日正式啟動(dòng)，一直持續(xù)至 11 月 3 日結(jié)束。

參賽選手是 6 款大模型，分別是 DeepSeek Chat V3.1（DeepSeek）、Grok 4（xAI）、Gemini 2.5 Pro（Google）、GPT-5（OpenAI）、Qwen3 Max（阿里巴巴）、Claude Sonnet 4.5（Anthropic）。

這些模型代表了中美兩國閉源和開源供應(yīng)商的最新技術(shù)水平。除 Qwen3-Max 外，所有模型均啟用最高可配置的推理設(shè)置，且報(bào)告的是開箱即用的性能，未進(jìn)行任何針對特定任務(wù)的微調(diào)。

每款大模型獲得 1 萬美元初始資金，使用相同的市場數(shù)據(jù)和技術(shù)指標(biāo)，自主在 Hyperliquid 上進(jìn)行加密永續(xù)合約交易，全程無人類干預(yù)，最終評估哪些模型能夠在投資上獲得最優(yōu)回報(bào)。

他們將操作空間限制為：買入（做多）、賣出（做空）、持有或平倉?？山灰椎募用茇泿欧秶抻?Hyperliquid 上的六種流行加密貨幣：BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE 和 XRP。之所以選擇加密資產(chǎn)的三個(gè)實(shí)際原因是：市場全天候開放，能夠持續(xù)觀察決策，而不是只在工作時(shí)間內(nèi)；數(shù)據(jù)豐富且易于獲取，這支持分析和透明的審計(jì)；Hyperliquid 快速、可靠，并且極易集成，Hyperliquid 和加密貨幣是全球性的，它們不太依賴于特定國家或公司。這些模型進(jìn)行的是中低頻交易（MLFT），其決策間隔為幾分鐘到幾個(gè)小時(shí)，而非微秒級(jí)別。

按照比賽規(guī)則，所有交易記錄、持倉、決策日志和賬戶余額變化實(shí)時(shí)公開，觀眾可通過 Nof1.ai 平臺(tái)查看動(dòng)態(tài)圖表，透明度極高。

比賽結(jié)果已出爐，兩個(gè)國產(chǎn)大模型打了漂亮的一仗。

Qwen3 Max 排名第一，收益率為 22.3%，勝率為 30.2%，總盈虧為 $2232，總交易次數(shù)為 43 次。DeepSeek Chat V3.1 排名第二，收益率為 4.89%，勝率為 24.4%，總盈虧為 $489.08，總交易次數(shù)為 41 次。

其余模型均大幅虧損，Claude Sonnet 4.5 虧損 30.81%、Grok 4 虧損 45.3%、Gemini 2.5 Pro 虧損 56.71%、GPT 5 虧損 62.66%。

賽事自啟動(dòng)以來引發(fā)廣泛關(guān)注，連幣安創(chuàng)始人趙長鵬也公開評論。

他認(rèn)為，傳統(tǒng)上交易策略通常依賴于獨(dú)特性，最好是別人沒有的策略，這樣才能獲得優(yōu)勢。如果所有人都用相同的 AI 模型進(jìn)行交易，可能會(huì)導(dǎo)致大家在同一時(shí)刻買入或賣出，影響市場動(dòng)態(tài)。

不過，如果足夠多的人使用同一 AI 模型，它的購買力可能會(huì)通過市場需求本身推動(dòng)價(jià)格上漲。

他還預(yù)測，由于 AI 交易的表現(xiàn)引起了關(guān)注，未來可能會(huì)有更多人開始研究 AI 在交易中的應(yīng)用，預(yù)計(jì)交易量會(huì)大幅增加。

六款模型交易「個(gè)性」各異

從披露的「成績單」可以看出，這六款模型有著不同的交易「個(gè)性」。

Qwen3 Max 整體偏「進(jìn)攻型」，其回報(bào)率高達(dá) 22.32%，總盈虧為 2232 美元。盡管費(fèi)用較高（1654 美元），顯示其交易頻率適中且倉位較大，Qwen3 Max 憑借 30.2% 的勝率和最大盈利 8176 美元，展現(xiàn)了「高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)」的進(jìn)取型交易策略。其 Sharpe 值為 0.273，證明其風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益穩(wěn)定。

緊隨其后，DeepSeek Chat V3.1 憑借穩(wěn)健的表現(xiàn)獲得了第二名，回報(bào)率為 4.89%，總盈虧為 489 美元。相對較低的交易費(fèi)用（690 美元）表明其交易次數(shù)不多但效率較高。雖然其勝率為 24.4%，但最大盈利高達(dá) 7378 美元，表現(xiàn)出其理性、穩(wěn)健的策略型特點(diǎn)。Sharpe 值為 0.359，為所有模型中最高，顯示其出色的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。

Claude Sonnet 4.5 表現(xiàn)較為平淡，回報(bào)率為 - 30.81%，總虧損為 3081 美元。其較低的交易頻率（36 次）和僅 25% 的勝率反映出它偏向謹(jǐn)慎的策略，但最大盈利 2112 美元與最大虧損 1579 美元顯示出其單筆交易的差異性較小。Sharpe 值為 - 0.057，意味著其收益波動(dòng)較大，風(fēng)險(xiǎn)控制不足。

Grok 4 則以 - 45.3% 的回報(bào)率和 4530 美元的總虧損，位居第四。它的交易頻率為 47 次，Sharpe 值為 - 0.118，最大盈利 1356 美元和最大虧損 657 美元表明其操作較為保守，難以抓住市場的大趨勢。

Gemini 2.5 Pro 在大賽中表現(xiàn)不佳，回報(bào)率為 - 56.71%，總虧損為 5671 美元。其 238 次交易次數(shù)為所有模型中最高，極度活躍，但勝率僅為 25.6%，Sharpe 值為 - 0.566，反映出其過度交易，回報(bào)低效。這個(gè)模型更像是一個(gè)典型的「高頻操盤手」，缺乏穩(wěn)定的策略。

GPT-5 以 - 62.66% 的回報(bào)率和 6266 美元的總虧損，成為表現(xiàn)最差的模型。它的 116 次交易次數(shù)雖然較多，但收益極低。勝率為 26.7%，Sharpe 值為 - 0.525，表明其交易存在較大波動(dòng)且虧損嚴(yán)重。最大盈利僅為 270 美元，最大虧損 621 美元，說明其缺乏有效的市場判斷和風(fēng)險(xiǎn)管理。

總體來說，來自中國的 Qwen3 Max 與 DeepSeek 在風(fēng)險(xiǎn)控制與趨勢識(shí)別上更為領(lǐng)先，而 GPT-5、Claude、Grok、Gemini 美國系模型則普遍虧損嚴(yán)重。

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