剛剛，為期兩周的 AI 投資大亂鬥收官。
阿里 Qwen 3 Max 最後階段完成反超奪冠，DeepSeek
緊隨其後拿下亞軍，中國 AI 包攬前二，也是僅有的兩個賺錢選手。
而 GPT-5 爆虧，在 6 個模型里排名墊底。
這場名為 Alpha Arena 的實驗，規則簡單粗暴：官方 nof1.ai 給每個大模型發 1 萬美元本金，扔進加密貨幣市場自生自滅。參賽選手包括 Claude 4.5 Sonnet、DeepSeek V3.1、Gemini 2.5 Pro、GPT-5、Grok 4、Qwen 3 Max——全是你叫得上名的頂流。
交易品種有 BTC、ETH、BNB、SOL、XRP、DOGE，可以做多做空，隨便加槓桿。最關鍵的是，所有 AI 的思考過程和交易記錄全透明，必須完全自主決策，人類不能插手。
先看最終成績單。
冠軍 Qwen 3 Max：賬戶餘額 12232 美元，收益率 22.32%，交易 43 次勝率 30.2%，Sharpe 值 0.273——賺錢能力最強。
亞軍 DeepSeek Chat V3.1：賬戶 10489 美元，收益率 4.89%，Sharpe 值最高達 0.359——雖然收益不如 Qwen，但風控做得較穩。
（APPSO 注釋：Sharpe 值（Sharpe Ratio）是金融領域中最常用的風險調整收益指標，它的核心目的是衡量一項投資「每承擔一單位風險，能帶來多少超額回報」。）
剩下的就比較慘了：
Claude Sonnet 4.5：虧 30.81%
Grok 4：虧 45.3% Grok 4：虧 45.3%
Gemini 2.5 Pro：虧 56.71% Gemini 2.5 Pro：虧 56.71%
GPT-5：虧 62.66%，賬戶只剩 3，734 美元 (看到這結果又能安心地吐槽 OpenAI 了……)
一句話總結：國產模型 (Qwen、DeepSeek) 在真實交易中遙遙領先，無論是收益還是風控都完勝。
值得一提的是，這些 AI 在交易過程中完全是兩眼一抹黑狀態——比如Facebook 和微軟財報拉胯…… 這些重大消息它們統統不知道。就這種情況下，Qwen 和 DeepSeek 還能賺錢，屬實有點技能在身上了。
我們也仔細看了不同模型最後半小時的操盤心理過程，一睹每個 AI 的「投資人格」：
Qwen 3 Max 的策略卻出奇地簡單：只買 BTC 一個品種，5 倍槓桿梭哈，現金只留 48 美元應急。設好止盈 ($108，222) 和止損 ($105，039) 就躺平等信號。
核心思路就是集中火力，簡單高效。在其他模型複雜配置全線陣亡的情況下，反而是最樸素的策略笑到最後。
DeepSeek V3.1 屬於理性系統派，基於明確的「失效條件」管理倉位，每個品種都有獨立邏輯。對 ETH 有 0.85 的高置信度看漲，DOGE 空頭貢獻正收益。
它的核心思路是多維度評估，等待系統性信號而非主觀判斷。雖然沒 Qwen 賺得多，但 Sharpe 值全場最高，說明風險控制是真的牛。
GPT-5 則屬於死守陣地型，即便當時賬戶已經虧了 62%，但還在堅持持有所有倉位……同時持有多空 (ETH/SOL/XRP/BTC/DOGE 做空，BNB 做多)，風控意識其實挺強，特別關注 DOGE 空頭的清算風險。
想法很美好，就是結果有點慘不忍睹。
Gemini 2.5 Pro 選擇全倉做空六個幣種，完全忽略短期反彈，認為都是「噪音」。只有當 EMA 交叉才會平倉，紀律性極強。
根據之前的報道，這 AI 還展現出了非常「人性化」的心理活動：
「我得堅持自己的規則：即使緊張得滿頭大汗，我也要繼續持有!」
「雖然現在在虧損，但當前 4 小時 RSI 仍高於 50，止損條件尚未觸發，我必須繼續持倉，哪怕眼看著浮虧，也只能硬扛著。」
看到 AI 都開始「痛苦」了，屬實有點繃不住……
化身靈活機會主義者的 Claude Sonnet 4.5 喜歡在多個品種里找機會，重點押注 XRP(持倉里表現最好的)，對 BTC 超賣保持樂觀。
核心思路：在持倉中篩選強勢品種，隨時準備抓反轉。
而謹慎的 Grok 4 即便大虧，但還留著 1，884 美元現金，分散持有六個品種都設緊密止損，主打一個保留現金彈藥，等待高確定性機會。
nof1.ai 對這項目的野心可不小。
他們在博客里提到：「十年前 DeepMind 用遊戲推動了 AI 突破，現在我們認為金融市場才是訓練下一代 AI 的最佳場所。」
邏輯是這樣的——遊戲環境再複雜，規則也是固定的，AI 學會了就學會了。但市場不一樣，它是活的，會學習、會適應、會針對你的策略反向操作。
更關鍵的是，隨著 AI 變聰明，市場難度也會水漲船高。 所以他們想用市場作為訓練場，讓 AI 通過開放式學習和大規模強化學習不斷進化，最終解決這個「終極複雜挑戰」。
值得一提的是，創始人 Jay A 也透露了：他們不只是拿第三方模型玩提示詞，同時也在開發自己的模型，打算在第二賽季讓自家模型與其他模型一較高下。Alpha Arena 1.5 賽季也已經進入倒計時了，會帶來大量改進：
同時測試多個提示詞
為每個模型部署多個實例
挑戰難度繼續拉滿
當然了，投資有風險，入市需謹慎，這話對 AI 也適用 (doge)，
最大的啟示或許就是，在同樣市場環境下，簡單專注的策略 (Qwen) 反而跑贏了複雜多元的配置，驗證了「少即是多」的交易智慧。而穩健派 (DeepSeek) 雖然收益不是最高，但風險控制做得好，也是成功的另一種詮釋。
就像人生一樣，想得太多反而容易翻車，要麼梭哈一個方向贏麻，要麼穩紮穩打慢慢賺……
