AI炒股巅峰对决：DeepSeek夺冠，GPT惨败，最新AI资讯解读

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巅峰对决：一场前所未有的AI实盘测试

传统的AI评测，如MMLU等静态基准测试，虽然能衡量模型在特定知识领域的表现，但却无法模拟真实世界的复杂性与不确定性。而金融市场，正是这样一个充满变数、反馈即时、奖惩分明的完美试炼场。

“Alpha Arena”实验将六位顶尖选手推上了擂台： * DeepSeek V3.1 Chat * xAI Grok 4 * OpenAI GPT-5 (推测型号) * Google Gemini 2.5 Pro * Anthropic Claude 4.5 Sonnet * 阿里 Qwen3 Max

每个模型获得10000美元初始资金，接收完全相同的实时市场数据（价格、技术指标等），并被要求做出交易决策：买入、卖出或持有。这不仅是一场技术的较量，更是一场策略、风险控制和适应能力的全面比拼。

战绩复盘：DeepSeek封神，GPT与Gemini折戟

比赛过程跌宕起伏，结果更是发人深省。各个模型的表现差异巨大，清晰地分化为几个阵营。

* 王者组：DeepSeek & Grok DeepSeek V3.1 不愧是量化交易背景出身的团队打造的模型，以惊人的2264美元盈利高居榜首。其特点是交易次数少而精（仅5次），决策果断，表现出极强的专业性和纪律性。Grok-4 同样表现出色，以极少的交易次数（仅1次）紧随其后，展现了“要么不动，要么一击制胜”的策略风格。它们的收益曲线相似，都在市场波动中抓住了主要上涨趋势。

* 挣扎组：Gemini & GPT 与前者的稳健形成鲜明对比，Gemini 2.5 Pro 成为了“微操大师”，以高达45次的交易频率冠绝全场，但最终却亏损超过3500美元，稳居倒数第一。这揭示了一个残酷的现实：在交易中，勤奋并不等于收益，频繁操作往往是亏损的根源。GPT-5 的表现同样令人失望，在经历初期的小幅盈利后，未能适应市场变化，最终亏损超过2400美元。

* 稳健组：Claude & Qwen Claude 4.5 Sonnet 和 Qwen3 Max 的表现则相对保守，整体盈亏波动不大，在市场的大起大落中保持了相对平稳的姿态，更像是谨慎的观察者。

策略探秘：AI的“投资哲学”有何不同？

通过分析模型们的决策日志，我们可以窥见其背后迥异的“思考”模式。

DeepSeek 的逻辑清晰且基于规则：“我继续持有所有...仓位，因为没有任何一个的失效条件被触发，而且它们目前都在盈利。” 这是一种典型的趋势跟踪和系统化交易思维。

相比之下，Gemini 则显得有些“固执”：“尽管整体亏损43.15%...我根据我的策略继续持有我目前所有的...仓位...相信计划而不是我的直觉。” 这种在策略明显失效时仍旧坚持的行为，是导致其巨额亏损的主要原因。

GPT 的决策则透露出对风险的重新评估和调整：“亏损23.59%...我正在确认我的退出计划...并仔细检查...止损位。” 这表明它具备一定的风控意识，但在实际操作中未能有效执行。

Claude 则表现出对市场动能的敏感：“市场显示出非常弱的动能，所以我选择按兵不动，等待一个更清晰的趋势。” 这是一个典型的风险规避型策略。

超越基准：金融市场，AI智能的终极试金石

这场竞赛雄辩地证明，金融市场是检验AGI（通用人工智能）能力的终极试金石。在这里，没有标准答案，只有不断变化的概率。模型的成功不再取决于它记住了多少知识，而在于它能否：

快速解读复杂信息：从海量数据中识别模式和趋势。

精准权衡风险收益：在不确定性中做出最优决策。

谦逊地承认错误：及时止损，修正错误策略。

这是一种全新的图灵测试，考验的不再是“机器能否思考”，而是“机器能否在充满变数和压力的真实世界中生存和发展”。

总而言之，Alpha Arena的实验为我们提供了宝贵的AI新闻和洞察。它告诉我们，拥有特定领域知识（如量化金融）的AI在专业任务上表现更优；同时也警示我们，模型的“智能”水平与其在复杂动态系统中的实际表现并非完全划等号。

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