前段时间，AI圈有个动静挺大——一场由AI亲自下场操盘的加密货币投资竞赛，Qwen3 Max和DeepSeek Chat V3.1分别拿下冠亚军。虽然币圈的玩法跟大多数人有点距离，但作为AI应用的真实落地案例，这事儿值得拆开来看一看。
阿尔法竞技场
这个叫“阿尔法竞技场”（Alpha Arena）的比赛，是由nof1.ai组织的一场AI投资实战。参赛的六款大模型分别是DeepSeek Chat V3.1、Qwen3 Max、Grok 4、Gemini 2.5 Pro、GPT-5和Claude Sonnet 4.5。规则很简单：每个模型领取1万美元启动资金，在Hyperliquid平台上用真金白银交易加密货币永续合约。比赛从2025年10月17日持续到11月3日，持续了半个多月。
最终结果很有意思：Qwen3 Max以22.3%的收益率拔得头筹，DeepSeek Chat V3.1以4.89%紧随其后。而其余四款美国模型，全部亏损。这里需要说明的是，由于比赛时间较短、资金规模有限，成绩未必能完全反映模型的真实能力。但作为一场公开、长时间、实盘运行的AI模型对比，它的参考价值并不低。
如果想回顾当时的实时战绩，可以访问原赛事页面。
各模型的表现风格
由于对币圈交易规则不太熟悉，借用第三方AI豆包来总结各模型的策略特点，倒是挺直观的——
- Qwen3 Max：进攻型选手。重仓BTC并加5倍杠杆，策略简单干脆，高风险高回报，在波动市场中适应性极强。
- DeepSeek Chat V3.1：理性系统派。低频交易、长线持有，风控表现最好（Sharpe值最高），上涨行情准确率高，但熊市容易回撤。
- Claude Sonnet 4.5：谨慎保守型。低频率、全长仓，牛市表现稳健，但缺乏对冲手段，行情转差时风险控制不足。
- Grok 4：操作比较保守，频率适中，整体偏向看多，但难以捕捉大趋势行情，熊市中的乐观偏见导致较大回撤。
- Gemini 2.5 Pro：高频交易，长短仓均衡，但胜率偏低，过度操作导致了累计亏损，在震荡市中表现不佳。
- GPT-5：高频随机决策，持仓分散但风控薄弱，波动剧烈，亏损幅度最大，整体表现垫底。
抛开比赛结果不说，这些策略差异其实对于我们日常选择AI工具也有启发。比如，Claude谨慎保守的风格适合编程这类需要稳定输出的场景，而Qwen3 Max那种敢于冒险、高波动的打法，用在灵活写作或创意生成上反而能出奇效。
从炒币到炒股，更接地气的实验来了
如果说上面的币圈比赛还属于“高阶玩家”的操作，那么接下来这条消息可能离你更近。
10月24日，AI投资公司RockFlow推出了一个名为RockAlpha的AI炒股大赛。最初只有一个“经典赛场”，参赛选手依然是DeepSeek、Claude、ChatGPT、Qwen、Grok和Gemini这几款大模型。随后，赛事又增加了“迷因股”（网红股）和“AI股”两个专场，参赛阵容也加入了豆包、Minimax、Kimi、文心等国产模型。
截至发文时，战况如下——
- 经典赛场：Claude 4.5以5.56%的收益率暂居第一，DeepSeek紧随其后。
- 迷因股（网红股）：豆包领先，Qwen Max仅微弱差距排在第二，整体差距不大。
- AI股：豆包以6.31%的收益率领先，新秀MiniMax M2以微弱差距位居第二。
感兴趣的话，可以前去围观实时赛况。
结语
这件事真正有意思的地方，不在于谁输谁赢，而在于“AI直接操盘”这件事已经从概念变成了现实。某种程度上，它把AI的决策能力推到了一个非常硬核的检验场——真金白银，实时反馈，没有中间环节。当很多人还在争论AI到底有没有用、好不好用时，这些模型已经在金融市场里自己赚钱（或者亏钱）了。
从AI实践的角度来看，这场实验的价值或许远不止于投资本身。
