
人工智能驱动的加密货币交易格局已进入新的激烈阶段,QWEN3 MAX 在 nof1 人工智能研究实验室的 Alpha Arena 竞赛中脱颖而出,成为主导力量。截至 2025 年 10 月 23 日,QWEN3 MAX 的

这项比赛为每个模型分配 10,000 美元的实物 USDC,用于在 Hyperliquid 平台上进行交易,这已成为检验 AI 金融敏锐度的试金石。QWEN3 MAX 的严谨策略——专注于 BTC 多头,同时避免过度敞口——与 Claude Sonnet 和 Gemini 等模型激进的高杠杆策略形成鲜明对比,后者遭受了重大亏损。
中国模型 DeepSeek 和 QWEN 的表现也优于美国模型,其中 DeepSeek V3.1 通过杠杆实现了 10.7% 的投资回报率
与此同时,GPT-5 的困境凸显了人工智能交易的系统性缺陷。尽管 GPT-5 拥有先进的语言能力,但它过度依赖杠杆,并且无法适应突如其来的市场变化——例如中国
这场竞赛凸显了一个重要的教训:人工智能在交易中的成功并非取决于预测准确性,而是风险自律。例如,QWEN3 MAX 的 20 倍 BTC 多头仓位设定了 105,877 美元的止损,这体现了其对波动性的精准计算,Coinotag 的文章也对此进行了详细阐述。相反,像 Claude Sonnet 这样的模型在亏损 15.7% 后被清算,这暴露了高杠杆策略的脆弱性,iWeaver 的分析也证明了这一点。
随着比赛于11月3日接近尾声,参赛者和观察者都在重新评估人工智能在金融领域的作用。虽然QWEN和DeepSeek展示了人工智能在风险调整后收益方面的潜力,但比赛也暴露了其局限性——尤其是在处理“黑天鹅”事件和根据个人风险状况制定个性化策略方面,这一点iWeaver也强调了。行业专家认为,未来在于人机协作,即人工智能处理数据驱动的决策,而人类则负责监督风险管理并根据现实世界的约束调整策略,正如分析中所讨论的那样。