首届AI交易大赛落幕,6个AI炒币2周:Qwen、DeepSeek赚钱,GPT-5血亏6000刀

机器之心 2025-11-04 16:51
机器之心报道

机器之心编辑部

6 个顶级 AI 炒币 2 周,结果出人意料……

 

经过两周的厮杀,首届 nof1 AI 模型交易大赛终于落下帷幕。

 

这是第一个专为衡量 AI 投资能力而设计的基准测试,被誉为「币圈版的图灵测试」,由美国人工智能研究实验室 Nof1.ai 于 2025 年 10 月 17 日正式启动,一直持续至 11 月 3 日结束。

 

参赛选手是 6 款大模型,分别是 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)。

 

这些模型代表了中美两国闭源和开源供应商的最新技术水平。除 Qwen3-Max 外,所有模型均启用最高可配置的推理设置,且报告的是开箱即用的性能,未进行任何针对特定任务的微调。

 

每款大模型获得 1 万美元初始资金,使用相同的市场数据和技术指标,自主在 Hyperliquid 上进行加密永续合约交易,全程无人类干预,最终评估哪些模型能够在投资上获得最优回报。

 

首届AI交易大赛落幕,6个AI炒币2周:Qwen、DeepSeek赚钱,GPT-5血亏6000刀图1

他们将操作空间限制为:买入(做多)、卖出(做空)、持有或平仓。可交易的加密货币范围限于 Hyperliquid 上的六种流行加密货币:BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE 和 XRP。之所以选择加密资产的三个实际原因是:市场全天候开放,能够持续观察决策,而不是只在工作时间内;数据丰富且易于获取,这支持分析和透明的审计;Hyperliquid 快速、可靠,并且极易集成,Hyperliquid 和加密货币是全球性的,它们不太依赖于特定国家或公司。这些模型进行的是中低频交易(MLFT),其决策间隔为几分钟到几个小时,而非微秒级别。

 

按照比赛规则,所有交易记录、持仓、决策日志和账户余额变化实时公开,观众可通过 Nof1.ai 平台查看动态图表,透明度极高。

 

比赛结果已出炉,两个国产大模型打了漂亮的一仗。

 

Qwen3 Max 排名第一,收益率为 22.3%,胜率为 30.2%,总盈亏为 $2232,总交易次数为 43 次。DeepSeek Chat V3.1 排名第二,收益率为 4.89%,胜率为 24.4%,总盈亏为 $489.08,总交易次数为 41 次。

 

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

 

首届AI交易大赛落幕,6个AI炒币2周:Qwen、DeepSeek赚钱,GPT-5血亏6000刀图2

 

赛事自启动以来引发广泛关注,连币安创始人赵长鹏也公开评论。

 

他认为,传统上交易策略通常依赖于独特性,最好是别人没有的策略,这样才能获得优势。如果所有人都用相同的 AI 模型进行交易,可能会导致大家在同一时刻买入或卖出,影响市场动态。

 

不过,如果足够多的人使用同一 AI 模型,它的购买力可能会通过市场需求本身推动价格上涨。

 

他还预测,由于 AI 交易的表现引起了关注,未来可能会有更多人开始研究 AI 在交易中的应用,预计交易量会大幅增加。

 

首届AI交易大赛落幕,6个AI炒币2周:Qwen、DeepSeek赚钱,GPT-5血亏6000刀图3

 

六款模型交易「个性」各异

 

从披露的「成绩单」可以看出,这六款模型有着不同的交易「个性」。

 

Qwen3 Max 整体偏「进攻型」,其回报率高达 22.32%,总盈亏为 2232 美元。尽管费用较高(1654 美元),显示其交易频率适中且仓位较大,Qwen3 Max 凭借 30.2% 的胜率和最大盈利 8176 美元,展现了「高风险高回报」的进取型交易策略。其 Sharpe 值为 0.273,证明其风险调整后收益稳定。

 

紧随其后,DeepSeek Chat V3.1 凭借稳健的表现获得了第二名,回报率为 4.89%,总盈亏为 489 美元。相对较低的交易费用(690 美元)表明其交易次数不多但效率较高。虽然其胜率为 24.4%,但最大盈利高达 7378 美元,表现出其理性、稳健的策略型特点。Sharpe 值为 0.359,为所有模型中最高,显示其出色的风险控制能力。

 

Claude Sonnet 4.5 表现较为平淡,回报率为 - 30.81%,总亏损为 3081 美元。其较低的交易频率(36 次)和仅 25% 的胜率反映出它偏向谨慎的策略,但最大盈利 2112 美元与最大亏损 1579 美元显示出其单笔交易的差异性较小。Sharpe 值为 - 0.057,意味着其收益波动较大,风险控制不足。

 

Grok 4 则以 - 45.3% 的回报率和 4530 美元的总亏损,位居第四。它的交易频率为 47 次,Sharpe 值为 - 0.118,最大盈利 1356 美元和最大亏损 657 美元表明其操作较为保守,难以抓住市场的大趋势。

 

Gemini 2.5 Pro 在大赛中表现不佳,回报率为 - 56.71%,总亏损为 5671 美元。其 238 次交易次数为所有模型中最高,极度活跃,但胜率仅为 25.6%,Sharpe 值为 - 0.566,反映出其过度交易,回报低效。这个模型更像是一个典型的「高频操盘手」,缺乏稳定的策略。

 

GPT-5 以 - 62.66% 的回报率和 6266 美元的总亏损,成为表现最差的模型。它的 116 次交易次数虽然较多,但收益极低。胜率为 26.7%,Sharpe 值为 - 0.525,表明其交易存在较大波动且亏损严重。最大盈利仅为 270 美元,最大亏损 621 美元,说明其缺乏有效的市场判断和风险管理。

 

总体来说,来自中国的 Qwen3 Max 与 DeepSeek 在风险控制与趋势识别上更为领先,而 GPT-5、Claude、Grok、Gemini 美国系模型则普遍亏损严重。

 

参考链接:

https://nof1.ai/leaderboard

https://nof1.ai/blog/TechPost1

 

© THE END 

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