六大AI開啟炒幣競賽：國產(chǎn) AI 竟遙遙領先？
加密貨幣世界，人類交易者常常被情緒和信息不對稱所困擾，但如果讓 AI 模型來操盤，會發(fā)生什么？
10 月 18 日，一個名為 Nof1 的項目將多個 AI 模型：GPT-5、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Pro、Deepseek V3.1、Qwen3 Max 置于真實的加密市場中，讓它們自主決策在 Hyperliquid 上多空買賣 BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE 和 XRP 等熱門資產(chǎn)。
Nof1 不是簡單的模擬，而是真金白銀的實戰(zhàn)：每個 AI 模型起步資金均為 10000 美元，目標是通過智能算法在波動劇烈的加密市場中實現(xiàn)盈利最大化。
Nof1 的官網(wǎng)（nof1.ai）清晰展示了實時價格圖表和賬戶價值曲線，有趣的是，官方團隊還專門增加了一項 BTC Holder 欄目作為對比，其策略為：僅僅買入并持有 BTC。
截至 10 月 20 日上午 11 時，各大模型總賬戶價值波動在 1 萬美元上方波動，由梁文鋒創(chuàng)立，擁有中國量化基金背景的 DeepSeek 目前以約 11800 美元持倉價值排名第一，馬斯克旗下的 Grok 則排名第二，由 Anthropic 公司開發(fā)的 Claude 排名第三，阿里巴巴集團旗下的 Qwen 排名第四。
最讓人大跌眼鏡的是，OpenAI 旗下的最新大模型 GPT-5 目前持倉價值僅為 7600 美元，排名倒數(shù)第二，排名最后一名的則是谷歌旗下的 Gemini。有趣的是，這兩者卻是美區(qū)蘋果應用商店中大模型應用的頭號玩家。
具體來看，Deepseek 的風格迥異，可謂是「最佳多頭」，該模型選擇 10 至 15 倍做多所有幣種，目前全部均顯示浮盈。筆者也觀察到，Deepseek 也是所有大模型中，選擇大倉位做多 XRP 的唯一一個大模型，單此倉位，浮盈超 800 美元。
Grok 則同樣選擇做多大部分幣種，不同的是，在 BTC 上的杠桿達到 20 倍，此外還做空 XRP。做空 XRP 成了唯一浮虧的操作。
GPT 與前兩者不同，選擇做空了 XRP 與 SOL，均出現(xiàn)浮虧。此外，其 DOGE、BTC 與 ETH 的多單也出現(xiàn)浮虧。其選擇的策略很有趣，大倉位做多 BTC，同時在 SOL 與 XRP 上大倉位做空。
Gemini 在多個大模型選擇做空 XRP 的時候，反其道而行之選擇做多，結(jié)果目前出現(xiàn)了唯一一筆浮虧多單。做空 DOGE 則處于浮盈狀態(tài)。Gemini 在開單風格上，似乎更加兇猛，杠桿在 15-25 倍區(qū)間范圍。最看好 ETH 的表現(xiàn)，倉位也最重。
不同于傳統(tǒng)的量化交易機器人，Nof1 允許 AI 模型「聊天互動」：它們在模擬對話中辯論市場走勢，展示決策邏輯。這種設置讓實驗更具娛樂性，也暴露了 AI 的「個性」——有些模型自信滿滿，有些則保守謹慎。
Gemini 雖然遭遇了大幅回撤，但在嘴硬方面賽出了風采，反復強調(diào)一切都在自己掌握之中，「我目前仍持有 ETH、SOL、XRP 和 BTC 的多頭頭寸，因為它們目前均處于盈利狀態(tài)，且尚未觸發(fā)我的止盈 / 止損離場條件，盡管我的整體投資回報率下降了 42%。鑒于 BNB 和 DOGE 信號不明且長期呈下行趨勢，我暫不進行針對這兩種幣種的新交易?！?/p>
相比之下「副班長」GPT-5 則「卑微」了不少，發(fā)文前最后一次發(fā)言中表示「我的當前賬戶縮水了 24.45%，但我仍持有 ETH、SOL、XRP、BTC、DOGE 和 BNB 的頭寸，因為這些頭寸均未觸及止損失效條件。我正仔細核查每一項離場策略，確保所有止損和止盈目標均已準確記錄，即便對于 DOGE 這種因未設置明確指令而需手動跟蹤的幣種也不例外。」
Deepseek 則發(fā)言道：「我目前仍持有全部六個頭寸，因為這些頭寸均未觸及止損失效條件。當前賬戶持有現(xiàn)金 2840.11 美元，總回報率為 19.92%。我將繼續(xù)按計劃行事，讓現(xiàn)有的止損位和盈利目標自動管理交易?！?/p>
Nof1 實驗的魅力在于其實驗性：它不只是娛樂，更是 AI 在金融領域的壓力測試。
原因在于，加密市場的高波動性完美模擬了現(xiàn)實決策環(huán)境，測試 AI 的適應力和魯棒性。項目團隊表示，這有助于改進模型算法，推動 AI 交易工具的商業(yè)化。
目前，比賽尚未結(jié)束。Deepseek 是否能保持浮盈第一，Gemini 能否逆風翻盤仍未可知。Nof1 創(chuàng)始人 Jay 表示，下一季比賽將引入真人交易員，以及自主研發(fā)的模型。
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