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赚钱Deep开云体育官方Seek果然第一!全球六大顶级AI实盘厮杀人手1万刀开局

2025-10-21
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  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」。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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」。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

  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。

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