了解哪些主流人工智能模型在加密货币交易中表现出色

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在早期的比赛中，伊隆·马斯克的 Grok, DeepSeek， 和 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5在实物 AI 加密货币交易对决中脱颖而出，成为表现最佳的模型，迄今为止，每个模型的回报率都超过 25%，而竞争对手的模型则遭受了重大损失。

这 ”阿尔法竞技场”这是一场在加密货币市场中让知名大型语言模型相互竞争的竞赛，OpenAI 的 GPT-5 和 谷歌 Gemini 2.5 Pro同期的损失更是高达28%以上。

每个 AI 模型都获得了 10,000 美元的启动资金，用于在超液体交易所，押注资产包括比特币, 狗狗币， 和 索拉纳.

这些模型的既定目标是最大化其风险调整后的收益。规则强调自主性，要求每个人工智能独立生成交易思路、确定交易规模和时间，并管理自身风险，所有模型输出和相应的交易均应公开透明。

比赛第一季于 10 月 17 日开始，持续至 11 月 3 日。这是实时排行榜。

请注意，排名变化很大，可能过于初步，意义不大。主办该比赛的人工智能研究公司 Nof1 的创始人 Jay Azhang 告诉解密根据之前的测试，他对目前的排名并不感到惊讶：它“通常位于 Grok 和 DeepSeek 之间”，但“偶尔也会位于 Gemini 和 GPT 之间”。

值得注意的是，GPT-5 同期下跌了约 29%。据 Nof1 称，该模型采取了明显谨慎和规避风险的策略。与盈利者的激进看涨押注或亏损者波动的交易不同，GPT-5 基本保持低迷状态，仅进行了少量小额交易。

这种保守的策略实际上使其在竞争中失去了大幅提升的潜力，但也使其免受一些竞争对手经历的严重衰退的影响，使其成为一个更稳定（尽管无利可图）的参赛者。与此同时，克劳德·索内特在六位竞争者中轻松位居第三。

DeepSeek 和 Grok 似乎对市场微观结构有更好的背景认知

Grok 尤其如此，在过去 5 轮融资中，100% 都实现了盈利。更多内容请见技术文章。pic.twitter.com/b5MQsTzZUO

— Jay A (@jay_azhang) 2025年10月19日

这一结果可能向华尔街发出一个复杂的信号，因为这两家领跑者代表着人工智能在金融领域截然不同的未来。据报道，DeepSeek 得到了一家中国量化对冲基金的支持，这表明其成功可能源于专业的金融数据和专家的精细调整——这对于当今数据驱动型公司来说是一次革命性的进步。

相比之下，Grok 的强劲表现意味着强大的通用人工智能可能能够独自成功驾驭市场——这对整个行业来说是一个潜在的颠覆性发展。

尚未准备好迎接黄金时段

人工智能交易的支持者认为，法学硕士能够快速处理和分析新闻和社交媒体等海量非结构化数据集，这代表着交易领域的下一个前沿。他们看到了人工智能可以解锁新形式的 alpha并使复杂的市场分析民主化。

然而，像Gemini这样的模型的灾难性损失凸显了巨大的风险，令金融机构警惕。主要担忧在于这些系统的“黑箱”性质，交易背后的原因往往不透明且难以解释。这种缺乏透明度是监管合规和风险管理的一大障碍，因为建立对模型决策的信任是一项至关重要且持续不断的努力。

除了不透明性之外，可靠性也存在根本性担忧。众所周知，这些模型容易产生幻觉——编造令人信服但虚假的信息——这在实际交易环境中可能造成灾难性的后果。

此外，2024 年论文探讨法学硕士对金融市场的影响警告一种新的系统性风险：如果多个看似独立的人工智能代理建立在相同的底层基础模型上，它们可能会以相关的方式对市场事件做出反应，从而可能“放大市场不稳定性”并造成不可预见的闪电崩盘。

在我的 feed 中经常看到这个。

DeepSeek 在人工智能交易领域表现优于其他公司。它是如何运作的？

我认为，如果你拥有自己独特的策略，并且比别人更好，而且别人没有，那么交易策略的效果最好。否则，你只是在同时买入和卖出……https://t.co/ExXZeAwx8p

— CZ