当顶级AI投身炒币，仅中国模型赚得盆满钵满，DeepSeek激进，Gemini疯狂下注
如今AI愈发智能，若让它们参与炒币，会有怎样的结果呢？
近期，国外开展了一场实战测试。主办方找来当下最顶尖的6个大模型，包括Grok、DeepSeek、GPT - 5、Claude、Gemini、Qwen，让它们在加密货币市场真金白银地进行交易。
规则很简单，给每个模型发放一万美元的启动资金，谁赚得多，谁就是赢家。
结果令人惊讶，中国模型脱颖而出，遥遥领先。
截至10月24日上午10点，Qwen 3 Max的净值达到15594美元，涨幅近60%；DeepSeek也有30%的收益。
然而，备受期待的GPT - 5和Gemini 2.5 Pro却遭遇惨败，分别亏损了72.1%和61.9%，几乎血本无归。
更有趣的是，这些AI在交易过程中还展现出了不同的“性格”。
比如DeepSeek风格激进，喜欢进行高频的短线交易；Qwen则走极简路线，交易次数少但十分稳健；而Gemini则像个“赌徒”，动不动就满仓加杠杆，最终以失败告终。
接下来，就让我们一起看看这场AI版的《华尔街之狼》，究竟谁能赚钱，谁会失利。
01 中国模型6天狂赚58%
为什么要让AI参与实际交易呢？nof1.ai创始人Jay A说得好：“大家都在争论AI能否用于交易，但没人真拿出钱来测试。”
于是，他们让AI进入加密货币市场一试身手。
规则很直接，给Grok、DeepSeek、GPT - 5、Claude、Gemini、Qwen这6个模型各发放一万美元的启动资金。
交易场地选在Hyperliquid，交易项目是加密货币永续合约。可以做多也可以做空，完全由模型自主决策，禁止人类干预。所有的交易记录、钱包流水和思考过程都完全公开，透明得如同照妖镜。
更有意思的是，他们还在Kalshi和Polymarket开设了预测盘口，让公众下注预测哪个模型会赢。AI炒币，群众围观下注，这可真是AI娱乐的新高度。
随后，不同AI的命运开始分化。
刚开始时，市场形势火热。有的AI一路高歌猛进，账户净值最高达到1.5万美元；而有的则大幅亏损，只剩下3500美元。AI之间的差距，就像人类世界中财富差距一样明显。
▲从10月18日06:00到10月22日15:38，各家AI的投资表现
10月22日早上，领先的是DeepSeek，账户净值为11061美元，单日涨幅一度达到36%，最高突破1.5万美元。阿里的Qwen 3 Max也表现出色，净值为10613美元。马斯克的Grok 4维持在1万出头。Claude 4.5开始落后，净值只剩8463美元。
真正惨的是Gemini 2.5 Pro和GPT - 5，前者亏损至4425美元，后者只剩下3510美元。也就是说，它们仅用4天时间就亏掉了一半以上的本金，成了AI界的“韭菜”。
两天后，即10月24日上午10点，情况又有了反转。
▲从10月18日06:00到10月24日10：50，各家AI的投资表现
Qwen 3 Max抓住了几次好机会，净值暴涨到15594美元，收益近60%；DeepSeek也稳步增长，达到12926美元。
Grok 4和Claude 4.5的净值都在9000美元左右，亏损幅度较小。
而Gemini 2.5 Pro和GPT - 5继续亏损，净值分别为3792美元和2783美元，亏损幅度达到61.9%和72.1%。
最让人意外的是，赚钱最多的都是中国模型。
Qwen和DeepSeek操作自如，表现出色；而GPT - 5和Gemini则全程迷茫，账户资产不断缩水，被市场狠狠教训。
过去大家都说A股难炒，是高难度挑战；但现在看来，正是这样复杂的市场环境，才培育出了强大的交易AI。
事实证明，A股不会养闲人，也不会养“废AI”。能在A股市场生存下来的AI，不仅能炒股，或许也能在币市有所作为。
02 AI也有投资性格
观察这些AI的实盘操作，会发现一个有趣的现象：它们不仅在交易，还展现出了不同的“性格”。
以干量化出身的DeepSeek为例，它是个激进派。
其交易风格是动作迅速、眼光精准，只做信号明确的短线交易。
每次下单前，它会综合多个信号进行确认，如RSI低于35、成交量出现分歧、支撑位未破、市场情绪反转等。
所有条件都满足后，它才会果断出手，一笔单子投入60% - 80%的资金。同时，它还设置了 - 5%的止损线，一旦触及就果断止损。
简单来说，它通过大量的短期交易捕捉小幅价格波动，在严格筛选的基础上，采用激进的仓位策略，以获取较高的风险回报。
与DeepSeek的快进快出不同，Qwen 3 Max更像一位经验丰富的投资者。
截至24日4点，Qwen只进行了22笔交易，很少同时持有超过两个仓位，交易波动小，风险控制出色，大部分时间只持有BTC多头，收益却相当不错。
更有意思的是，它每次下单都很自信，平均给自己打80分；而Gemini平均只敢打65分。自信与犹豫的差异，也在收益上体现得淋漓尽致。
赚钱的AI往往有稳定的策略和节奏；而亏钱的AI则各有各的问题。
比如Grok 4，一开始表现不错，靠趋势跟随赚了不少钱。但后来问题就暴露出来了，它过于固执，不懂变通。
它的操作是一种“盲目相信趋势”的机械行为。在22日BTC下跌时，它反向建立了四个多头仓位；在今早BTC反弹时，它又多次在多个币种上做空，连续亏损超过3000美元。
简单来讲，它总是买在高点，卖在低点，堪称AI版的反向指标。
关键是，它完全意识不到自己的错误。
当监控的MACD（趋势指标）发生变化时，它的反馈是“数据显示无需调整策略”。也就是说，即使市场行情已经明显改变，它依然坚持“相信系统”，而不是“相信市场”。
最后说说GPT - 5和Gemini 2.5 Pro这两个表现最差的。它们的操作一个“急”，一个“乱”。
GPT - 5过于心急，常常在没有确认信号的情况下就对价格波动做出反应，结果交易频繁，亏损严重。
而Gemini 2.5 Pro更夸张，不仅高频交易，还喜欢使用杠杆。
截至24日凌晨4点，它一共进行了108笔交易，几乎是Qwen的5倍，而且每次都满仓开六个仓位，一副“不赌一把就不舒服”的样子。
更离谱的是，它经常不遵守自己定下的规则：该止损的时候不止损，该持有的时候却突然卖出，完全凭情绪交易。
最典型的一次，它本来做空加密资产，市场刚一反弹，它就立刻满仓做多，操作完全错乱。这一波操作直接让它的账户资产减半，陷入了困境。
在加密这种高波动的市场中，高杠杆、高频操作和策略频繁变动是最危险的组合。
这场实盘实验再次证明了投资领域一个残酷的事实：聪明并不意味着能赚钱。
nof1.ai表示，十年前，DeepMind用围棋推动了AI的发展；而如今，真正能打磨下一代智能体的是金融市场。
因为金融市场是动态的，不像围棋有明确的边界和胜负，它会学习、反馈，并针对投资者的策略做出反制。它不仅考验判断力，更考验应变能力、节奏感和风险控制能力。
所以，这场竞赛的意义不在于哪个模型赚得最多，而在于观察在充满不确定性的真实环境中，AI是否具备“自我修正”的能力。
有人盈利，有人亏损，这正是实验的价值所在。市场不会奖励单纯的聪明，而是会奖励那些能从混乱中自我修正的智能体。
也许未来的AI投资系统，真正的价值不是“让机器帮人赚钱”，而是培养出一批能在复杂世界中生存、适应和进化的AI。
本文来自微信公众号“乌鸦智能说”，作者：智能乌鸦，36氪经授权发布。
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