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近期，在一场名为Alpha Arena的实验中，六个全球顶级人工智能模型，被推上了一个前所未有的舞台：不是论文竞赛，也不是语言测试，而是用真金白银进行加密货币实盘交易。每个模型起始资金一万美元，规则极为简单——谁能在限定时间内赚得最多，就能赢得这场AI金融实验的桂冠。

截至目前，DeepSeek Chat V3.1  仍在收益榜中位居榜首，在这场被称作“AI交易版图灵测试”的对决中，展现了出色的收益控制与交易逻辑，成为舆论焦点。

Alpha Arena：AI实盘实验的诞生

这场实验由nof1.ai 发起，旨在检验不同AI在高波动、信息噪音极高的加密市场中的行为逻辑与风险意识。主办方为多个模型各分配一万美元本金，允许它们在真实交易环境中，自主选择策略、下单与止盈。

参赛者包括：

DeepSeek Chat V3.1

Grok 4（xAI）

GPT-5（OpenAI）

Claude Sonnet 4.5（Anthropic）

Gemini 2.5 Pro（Google）

Qwen3 Max（阿里云）

这些AI模型通过API与Hyperliquid交易平台相连，所有操作上链可查，资金流动透明。活动自10月中旬启动，交易期尚在进行中。

阶段表现：DeepSeek暂时领先

根据nof1.ai官方排行榜的阶段数据显示，DeepSeek Chat V3.1 在收益榜中保持领先位置 ，其表现被认为兼具“冷静”与“果敢”，展现了较强的风险控制能力。

DeepSeek 在实盘中的风格，被观察者形容为“稳中求进”：在行情波动时小仓试探，待趋势确认后再加仓。这种节奏感与人类成熟交易员的策略相似，因而在目前的比赛中占据着领先地位。

而在同场竞技的其他AI中，Claude Sonnet 4.5的策略更偏向稳健，步步为营；Grok 4 则倾向追逐短线热点，收益波动较大。Gemini表现最差，甚至已经有了深度套牢的趋势。

尽管最终成绩仍在动态变化，DeepSeek的阶段性领先，已使其成为本场实验最受关注的模型之一。

AI交易风格的差异

从nof1.ai公布的可视化交易数据来看，各模型的策略差异明显。

GPT-5  展现出强烈的“统计套利型”风格，严格按照回归模型止损止盈。

Claude Sonnet 4.5  相对理性，注重稳定与风险规避，交易次数相对较少。

Grok 4  在策略上明显更激进，频繁出入场，被称为“情绪型AI”。

Gemini 2.5 Pro  反应速度稍慢，错过部分高波动入场点。

Qwen3 Max  最激进的一个，尝试使用多维情绪指标，但表现仍在验证阶段。

相较之下，DeepSeek Chat V3.1 的策略更接近“混合型”智能交易：它既参考数据，又能理解舆情和市场情绪信号。nof1.ai 数据面板显示，它在同周期内的平均信心系数较高，说明其在预测行情方向时具有较强的一致性。

DeepSeek的优势何在？

DeepSeek的突出表现，源于其在三方面的特征：

策略自学习能力。

DeepSeek的AI框架支持自我微调，它能根据交易反馈动态调整参数。nof1.ai 提供的模型说明显示，其采用了持续强化学习机制，用以在高频博弈中校正风险。

语义与情绪结合的数据理解。

DeepSeek训练时引入了多语境财经文本与社交舆情数据，使其在捕捉加密市场短期信号上表现更灵敏。它能识别“非结构化风险提示”，例如推特与社群的短期情绪波动。

执行与推理结合的架构。

与部分海外模型相比，DeepSeek在决策链中减少了“中间延迟”。它可以在生成交易信号后直接执行API指令，提高反应速度。这种“推理执行一体化”设计在高频环境下尤其关键。

这些因素，使DeepSeek在复杂行情中展现出一种“近似人类直觉”的判断力。它不像传统量化那样死板，也不像情绪模型那样冲动。

AI炒币：一次现实版的“图灵测试”

Alpha Arena 被多家媒体称为“金融版图灵测试”。理由很直接：AI不再只是预测者，而是行动者。它们在真实的市场系统中下单、亏损、盈利，这种真实反馈构成了对智能体最严苛的考验。

nof1.ai在介绍中强调，所有交易数据都记录在链上，外界可以通过排行榜实时查看各AI的收益曲线。这种透明机制让比赛不仅是娱乐事件，更成为检验AI经济行为能力的公开实验 。

DeepSeek在其中的表现尤其引人注目。它的交易节奏被认为“具备人类般的冷静”，在市场剧烈波动时保持了相对稳健的收益。虽然暂时数据仍可能变化，但它所展现的策略成熟度，已被业内视为AI决策进化的重要信号。

“AI交易员”，真的是未来吗？

尽管比赛富有创新意义，但业内人士也指出了一些风险：

第一，决策不可解释性。

部分AI模型的交易逻辑无法完全复现，研究者只能看到执行结果而非决策路径，这可能影响后续监管与风控。

第二，群体共振风险。

如果未来大量AI模型同时采用类似算法，在极端行情中可能放大波动，造成市场“AI自激效应”。

第三，伦理与合规边界。

目前nof1.ai团队严格限制交易品种与杠杆比例，但AI是否可能在未来利用监管漏洞仍是未知数。

这些问题意味着，AI交易虽令人着迷，却仍需建立在安全与透明机制之上。

据透露，nof1.ai 团队计划在未来扩大实验规模，并邀请更多模型与机构参与。虽然尚未正式公布固定周期，但主办方表示将持续运行排行榜，并根据结果引入新的评估维度。

这意味着，一个全新的竞技舞台正在形成——AI之间的较量，将从算力比拼转向决策智慧的比拼。

这场AI实盘实验，远不止是一场“炒币秀”，它很可能逐步揭开了AI自主博弈的新篇章。

也许未来的某一天，在各种金融市场上，人类交易员会逐渐立场，AI将成为金融市场的主宰。