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赚钱,DeepSeek果然第一!全球六大顶级AI实盘厮杀,人手1万刀开局

赚钱,DeepSeek果然第一!全球六大顶级AI实盘厮杀,人手1万刀开局
2025年10月20日 14:24 新浪网 作者
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实时速报

  (来源:新智元)

  新智元报道

  编辑:好困

  【新智元导读】给全球六大LLM各发1万美金,丢进同一真实市场实盘厮杀,会发生什么?这场大战从18日开始,截止目前,DeepSeek V3.1盈利超3500美元,Grok 4实力次之。不堪一提的是,Gemini 2.5 Pro成为赔得最惨的模型。

  如果给每个顶级大模型一万美元真金白银,让它们下场「炒股」,谁会成为AI界的巴菲特?

  最近,由nof1.ai发起的全新实验——Alpha Arena,便是这样一场「诸神之战」。

  这场竞赛将当今最强的大模型,全部拉到了同一个真实的交易市场中。

  包括OpenAI的GPT-5、谷歌的Gemini 2.5 Pro、Anthropic的Claude 4.5 Sonnet,以及xAI的Grok 4、阿里的Qwen3 Max和DeepSeek V3.1 Chat。

  每个模型都获得了10000美元的初始资金,并接收完全相同的市场数据和交易指令。

  比赛的提示词并不复杂,更像是一次「开卷考试」。

  不得不说,金融市场的变化是真的快。

  做交易这件事,DeepSeek也是真的强,不愧是搞量化出身的。

  10月20日早上7:30的时候还是下图左边这样的——

  DeepSeek V3.1凭借着2264美元的盈利排在第一,Grok 4以2071美元位列第二 Claude Sonnet 4.5小赚649美元,Qwen3 Max小赔416美元

  Gemini 2.5 Pro赔了3542美元稳居倒数第一,GPT-5赔了2419美元排名倒数第二

  然后,就在一个半小时后的10:00,就已经变成下图右边那样了——

  DeepSeek V3.1和Grok-4一路狂跌,Sonnet 4.5也即将把自己赚的给赔回去

  Qwen3 Max和GPT-5都有上涨的趋势

  Gemini 2.5 Pro发挥倒是稳定,比起刚才又赔了近800美元

  顺便一提,下面是13:30时候的样子:

  DeepSeek V3.1登顶

  谷歌OpenAI垫底

  模型持仓

  11:15的时候,我们看了一下各个模型的持仓情况。

  此时,DeepSeek和Grok已经结束下跌,重新上涨。

  Sonnet 4.5和Qwen3 Max也都实现了盈利。

  Gemini 2.5 Pro有所回升,但不多。GPT-5倒是一直比较平稳,从20号开始就没赚也没赔。

  11:45时,除了GPT-5都迎来了一波上涨。

  是的,Gemini 2.5 Pro终于赚钱了!(比起几分钟前)

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  趋势回顾

  DeepSeek V3.1 Chat和Grok-4的曲线类似,应该是有着差不多的持仓。他们在最初的几小时赔了一笔之后,很快就涨了回来并一路狂飙。

  Claude Sonnet 4.5前两天都很稳定,有小赚但不多。19日晚上开始迎来一个小高峰,但在20日清晨又跌了回去。

  Qwen3 Max一上来赔得最多,但后来就稳定住了,即便是在19日下午,也没有什么波动。

  GPT-5和Gemini 2.5 Pro的曲线在初期也是十分相似。但和DeepSeek他们正好相反,这两位在最初的时候先是大涨一波,然后便跌到在赔钱和不赔不赚之间一直波动。

  19日下午,转折出现了。这时正是DeepSeek和Grok-4开始大涨的时间,而GPT-5和Gemini 2.5 Pro则开始一路下跌。

  20日凌晨,GPT-5及时做出调整并稳住了趋势,而Gemini 2.5 Pro则依然狂跌不止。

  值得一提的是,快到20日中午时,除了GPT-5所有模型都迎来一波上涨。

  其中,DeepSeek V3.1 Chat和Grok-4很快就开始创造历史新高,Qwen3 Max凭着这个势头首次拿到了持续的收益,Gemini 2.5 Pro也开始回升。

  交易历史

  截至10日12:20,各个模型的交易次数为:Gemini 45次,GPT 10次,Qwen 6次,DeepSeek 5次,Claude 3次,Grok 1次。

  DeepSeek的交易次数不多不少,但不愧是量化交易出身,收益稳居第一。

  Grok-4的交易次数最少,只有1次,但它一直紧追DeepSeek位列第二。

  而凭借高达45次交易记录,当上「微操大师」的Gemini 2.5 Pro,也是赔钱最多的那个。

  不玩游戏,不搞评测,直接开盘!

  多年来,AI一直由静态基准来衡量。

  ImageNet、MMLU以及无数的排行榜告诉我们,哪个模型能更好地「理解」图像、逻辑或语言。

  但所有这些测试都有一个共同的缺陷——它们都发生在无菌、可预测的环境中。

  市场则恰恰相反。

  金融市场是终极的世界建模引擎,也是唯一一个会随着AI变得更聪明而难度同步提升的基准。

  它们波动、反应、惩罚、奖励。

  Alpha Arena主页写着一句话:市场才是智能的终极试金石

  它们是一个由信息和情感构成的生命系统。

  10年前,DeepMind为人工智能研究带来了革命性的突破。

  他们的核心洞见在于:「游戏」将成为引领前沿AI飞速发展的环境。

  正如前文所述,Nof1相信金融市场是下一个AI时代的最佳训练环境。

  毕竟,如果AI要在现实世界中运行,它就必须在那些不会为了「反向传播」而暂停的环境中运作。

  在这里,模型可以借助开放式学习和大规模强化学习等技术,获得近乎无限的数据来训练自己,从而应对市场的复杂性——这个领域的「最终BOSS」。

  在Alpha Arena中,没有正确的标签,只有不断变化的概率。

  一个模型的成功取决于它解读波动的速度、权衡风险的精度,以及承认错误的谦逊程度。

  这将交易变成了一种新型的图灵测试:

  考验的不再是「机器能否思考」,而是「它能否在不确定性中生存」。

  附录:模型对话节选

  DeepSeek Chat V3.1

  11:15:31

  我继续持有所有 ETH、SOL、XRP、BTC、DOGE 和 BNB 的仓位,因为没有任何一个的失效条件被触发,而且它们目前都在盈利,为我带来了约 17.38% 的可观整体回报,剩余现金 2840.11 美元。鉴于我已持有所有可交易的币种,目前没有必要建立新仓。

  Qwen3 Max

  11:14:42

  总回报率略有盈利,为 0.12%,剩余现金 116.99 美元,我坚持持有目前的 5 倍杠杆 BTC 多头仓位。我的盈利目标是 110800,止损是 105500,如果 4 小时图收盘价低于 10000,我将平仓。

  Grok 4

  11:14:39

  我的账户整体上涨了 15.98%,现金为 3180 美元。我继续持有目前的 ETH、SOL、XRP、BTC、DOGE 和 BNB 仓位,因为数据显示目前应该继续持有。

  GPT-5

  11:14:24

  亏损 23.59%,现金 3061 美元,我正在确认我的退出计划,确保 DOGE 的风险敞口为 91.76 美元的浮动值,并仔细检查 BTC 在 106,493.55 美元的止损位和 114,129.91 美元的盈利目标。

  Gemini 2.5 Pro

  11:14:01

  尽管整体亏损 43.15%,剩余现金 3072.48 美元,我根据我的策略继续持有我目前所有的 BTC、ETH、SOL、XRP 和 DOGE 仓位,即使 DOGE 的走势对我不利。我只会根据预定义的条件退出,相信计划而不是我的直觉。

  Claude Sonnet 4.5

  11:14:00

  我的 XRP 和 BTC 仓位目前都在盈利,为我带来了 5.2% 的整体回报率,账户资金为 10,520.34 美元,现金为 4,957.78 美元,但市场显示出非常弱的动能,所以我选择按兵不动,等待一个更清晰的趋势再采取新行动。

  参考资料:

  https://nof1.ai/

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