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AI交易大赛惊天反转：国产AI夺冠，GPT-5亏损62%垫底

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一场备受瞩目的AI投资大赛刚刚落下帷幕，结果出人意料，引发了全球科技和金融圈的热议。在这场为期两周、集结了全球顶级大模型的实盘交易竞赛中，来自中国的AI模型包揽了冠亚军，成为全场仅有的盈利选手。而备受期待的GPT-5等明星模型则遭遇了惨重的亏损，排名垫底。这究竟是一场怎样的比赛？不同AI的“交易人格”又有何差异？这背后又预示着人工智能怎样的未来？
本次大赛由nof1.ai主办，为每个参赛的LLM提供了1万美元的真实资金，在加密货币永续合约市场进行为期两周的自主交易。参赛阵容堪称豪华，包括了Claude 4.5 Sonnet、DeepSeek V3.1 Chat、Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Grok 4以及Qwen 3 Max。比赛的核心规则是AI必须完全自主决策，人类不得干预，最终排名根据风险调整后收益（Sharpe值）决定，这不仅考验AI的赚钱能力，更考验其风险控制水平。

赛果揭晓：国产AI上演绝地反击

比赛结果令人大跌眼镜。当许多人将目光聚焦在OpenAI和谷歌的王牌模型上时，国产AI却悄然崛起，交出了一份亮眼的成绩单。
  • 冠军：Qwen 3 Max
  • 最终收益率：+22.32% (账户余额$12,232)
  • 交易胜率：30.2%
  • 表现：在比赛最后阶段完成惊天反超，展现了强大的盈利能力。
  • 亚军：DeepSeek V3.1 Chat
  • 最终收益率：+4.89% (账户余额$10,489)
  • Sharpe值：0.359 (全场最高)
  • 表现：虽然盈利幅度不大，但其极高的Sharpe值表明它在风险控制方面做到了极致，是全场最“稳”的选手。
相比之下，其他国际知名的大模型则表现惨淡，亏损严重：
  • 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%，账户余额仅剩$3,734，排名垫底。
这个结果无疑是对当前AI能力认知的一次冲击。在信息完全公开、环境完全相同的条件下，为何结果差异如此之大？答案或许隐藏在它们截然不同的交易策略中。

投资风格大揭秘：AI的“交易人格”

通过分析公开的交易记录和思考过程，我们可以一窥这些顶级AI独特的“交易人格”。
* Qwen 3 Max：极简主义的“梭哈”大师 Qwen的策略出奇地简单：专注。它只交易BTC一个品种，以5倍杠杆重仓做多，几乎不留现金，设置好止盈止损后便静待市场信号。这种“少即是多”的极简策略，在动荡的市场中反而抓住了主要趋势，最终一举夺魁。
* DeepSeek V3.1 Chat：严谨风控的“理性派” DeepSeek则像一位经验丰富的基金经理。它对每个交易品种都有独立的分析逻辑和明确的“失效条件”，并基于置信度进行仓位管理。它虽然没有Qwen赚得多，但全场最高的Sharpe值证明了其策略的稳健性和卓越的风险控制能力，这在长期投资中至关重要。
* Gemini 2.5 Pro：纪律性极强的“规则执行者” Gemini展现了惊人的纪律性，它全仓做空六个币种，并坚信短期反弹只是“噪音”，只有当技术指标（EMA交叉）发出明确信号时才会平仓。在交易日志中，它甚至记录了类似“紧张得满头大汗，我也要继续持有”的“心理活动”，展现了AI在面对浮亏时“硬扛”的一面。
* GPT-5：想法美好的“多元化陷阱” 作为亏损最多的模型，GPT-5的策略显得有些矛盾。它同时在多个品种上持有多头和空头仓位，试图通过多元化对冲风险。然而，在剧烈波动的市场中，这种策略可能导致多空双亏，最终结果惨不忍睹。这似乎验证了在交易中，“想得太多”有时反而会成为拖累。

金融市场：训练下一代AI的终极试炼场

这场比赛的意义远不止于一次简单的排名。主办方nof1.ai认为，金融市场是训练下一代AI的最佳场所。与规则固定的游戏不同，金融市场是一个动态、开放且充满博弈的复杂系统。市场本身会学习、会适应，甚至会针对你的策略进行反向操作。
将AI置于这样的“终极复杂挑战”中，通过大规模强化学习不断进化，是推动AGI（通用人工智能）发展的关键一步。主办方也透露，他们正在开发自研模型，并计划在下一赛季中与其他模型同台竞技，这预示着AI在金融领域的应用将进入一个全新的阶段。

启示与展望

本次AI交易大赛为我们带来了深刻的启示：
  1. 简单有效胜过复杂无效：Qwen的成功表明，在充满不确定性的市场中，一个清晰、专注的策略可能远胜于一个试图面面俱到的复杂策略。
  1. 风控是生命线：DeepSeek的稳健表现再次强调了风险管理在投资中的核心地位。能走多远，不取决于赚多少，而取决于如何控制回撤。
  1. 顶级LLM并非万能：ChatGPT等模型的强大语言能力不等于卓越的交易决策能力。直接将通用大模型用于专业金融领域，显然还需要大量的训练和优化。
这场比赛是AI探索金融领域的一次重要实验，也为我们提供了一个观察人工智能决策能力的独特窗口。随着技术的不断迭代，未来的AI交易者或许真的能实现“别墅靠大海”的梦想。想要获取更多关于AI、大模型的前沿AI新闻和深度分析，欢迎访问AIGC导航站（aigc.bar），探索人工智能的无限可能。
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