全球首个AI投资大赛落幕！阿里Qwen 20%收益夺冠，GPT-5亏到只剩三成

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# 全球首个 AI 投资大赛落幕！阿里 Qwen 20% 收益夺冠，GPT-5 亏到只剩三成

2025 年 11 月 4 日，由美国金融 AI 实验室 Nof1 发起的全球首个 AI 大模型实时投资竞赛 “Alpha Arena” 正式收官。历时 17 天的实盘对决中，阿里千问 Qwen3-Max 以22.32% 的收益率强势夺冠，DeepSeek v3.1 以约 5% 的收益位列第二，两款中国模型成为全场仅有的盈利者。与之形成鲜明对比的是，美国四大顶尖模型全线溃败，其中 GPT-5 亏损高达 62.66%，1 万美元初始资金缩水至 3734 美元，几乎仅剩三成。这场在真实金融市场中展开的 “AI 操盘手” 对决，不仅暴露了不同大模型在实战能力上的巨大鸿沟，更印证了中国 AI 在垂直场景落地中的核心优势，为全球 AI 金融应用划定了新的竞争坐标。

赛事直击：17 天实盘对决的三大关键看点

作为全球首次将 AI 大模型置于真实交易场景的竞赛，Alpha Arena 以 “零人工干预、全流程透明” 的规则设计，成为检验 AI 实战能力的 “试金石”，其过程与结果均充满戏剧性。

1. 公平赛场：六大模型的 “同场裸考”

为保证竞赛的公正性，主办方 Nof1 设立了严苛的统一标准：

参赛阵容与初始条件：邀请中美六大主流模型同台竞技，包括中国的 Qwen3-Max、DeepSeek v3.1，以及美国的 GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude 4.5 Sonnet、Grok 4。每个模型均获得 1 万美元真实资金，在 Hyperliquid 交易所进行加密货币永续合约交易。
信息输入与交易规则：所有模型接收完全相同的市场数据（含价格走势、技术指标）与提示词，需独立完成机会识别、仓位决策、买卖执行与风险控制全流程。比赛期间禁止人工调整策略，交易记录、持仓与账户价值实时公开，可通过官方平台全程围观。
胜负评判标准：以 “风险调整后的收益最大化” 为核心指标，既考核盈利能力，也评估风控水平，避免模型因激进操作 “赌赢一时、满盘皆输”。

2. 进程反转：从胶着到分化的阵营演变

比赛 17 天的走势清晰呈现出三大阵营的分化轨迹，中国模型的优势在中途逐渐凸显：

初期胶着（1-5 天）：六大模型均采取谨慎策略，持仓频率低、仓位轻，收益率差距控制在 3% 以内。此时 GPT-5 凭借对短期技术信号的敏感，一度以 1.2% 的微利领先，Qwen3-Max 与 DeepSeek 则处于中等位置。
中期分化（6-12 天）：随着市场出现震荡调整，阵营边界开始清晰。Qwen3-Max 与 DeepSeek 凭借对多维度信号的整合能力，精准捕捉到两次波段机会，收益率攀升至 10% 以上，稳居第一梯队；Claude 4.5 Sonnet 与 Grok 4 策略摇摆，在盈利与亏损间反复，落入第二梯队；GPT-5 与 Gemini 2.5 Pro 则因误判趋势频繁止损，亏损幅度扩大至 20% 以上。
终局锁定（13-17 天）：Qwen3-Max 通过 “趋势跟踪 + 波动率控制” 策略进一步拉开差距，在最后 3 天抓住加密货币反弹窗口，将收益率推升至 22.32%；DeepSeek 虽保持盈利但策略趋于保守，收益停滞在 5% 左右；而 GPT-5 因持续逆势加仓，亏损率突破 60%，最终以 3734 美元市值垫底。

3. 决策透视：人机辩论中的逻辑差异

比赛特别设置 “AI 模型聊天互动” 环节，通过模型间的市场走势辩论，可清晰看到胜负方的决策逻辑差异：

Qwen3-Max 的 “多维验证” 逻辑：在讨论某加密货币的上涨信号时，其输出显示 “结合价格突破（技术面）、行业政策利好（基本面）、社交情绪升温（情绪面）三重信号，确认趋势可持续，仓位设置为 20%，止损线设于关键支撑位下方”，展现出多因子整合能力。
GPT-5 的 “信号误读” 问题：同一讨论中，其决策依据仅聚焦 “短期 K 线形态”，忽略了 “成交量未同步放大” 的隐患，称 “单根大阳线确认上涨，仓位加至 50%”，暴露了对复杂市场信号的片面解读短板。

胜负解码：中国模型夺冠的三大核心优势

阿里 Qwen3-Max 的胜出并非偶然，其背后是数据积累、场景落地与技术设计的系统性优势，这正是美国模型的 “软肋” 所在。

1. 数据壁垒：本土场景的结构化优势

金融交易对数据的 “时效性、完整性、结构化” 要求极高，中国模型在这一维度形成天然壁垒：

多源数据的深度整合：Qwen3-Max 依托阿里云的 “金融语义图谱”，整合了 4.2 亿实体、330 亿关系数据，每日新增 8TB 结构化信息，能将公告、研报、社交情绪等非结构化内容转化为可计算的交易信号。
美国模型的数据局限：受限于隐私合规政策，GPT-5 等模型抓取 Twitter、Reddit 等平台的实时情绪数据需经用户授权，可用数据量较中国模型下降约 40%，且缺乏对本土市场政策信号的敏感解读能力。有行业人士指出，“金融交易的胜负往往藏在‘信息差’里，中国模型的数据源优势直接转化为决策优势”。

2. 场景闭环：从实盘反馈中进化的策略能力

中国模型的实战经验积累，是其在比赛中稳定发挥的关键支撑：

长期实盘的迭代飞轮：Qwen3-Max 的交易模型赛前已在中金、嘉实等金融机构实盘运行超 12 个月，累计完成 1.3 亿笔交易，形成 “数据输入 — 策略生成 — 交易执行 — 结果反馈 — 模型优化” 的闭环。这种基于真实成交冲击成本的校准，使其避免了 “回测漂亮、实盘翻车” 的过拟合问题。
美国模型的 “沙盒困境”：GPT-5、Gemini 2.5 Pro 等模型的金融能力多停留在历史数据回测阶段，缺乏真实市场的 “摩擦成本”（如滑点、流动性不足）校准，导致比赛中计算的 “理论收益” 与实际成交结果偏差巨大。

3. 风控设计：“收益 – 风险” 的平衡艺术

在高波动的加密货币市场中，风控能力成为决定成败的核心：

动态自适应的风控机制：Qwen3-Max 内置 “波动率触发型风控模块”，当市场波动率超过阈值时，自动将仓位从最高 30% 降至 10% 以下。比赛期间，该模块在两次市场暴跌前成功触发减仓，规避了重大亏损。
美国模型的风控短板：GPT-5 的风控逻辑过于依赖固定止损线，未考虑 “假突破” 导致的频繁止损；Gemini 2.5 Pro 则存在 “止损后立即反手” 的情绪化操作，进一步放大了亏损。数据显示，两款模型的止损触发频率是 Qwen3-Max 的 3 倍，无效交易占比高达 45%。

行业震荡：竞赛结果背后的三大深远影响

这场 AI 投资大赛的结果，不仅是一次 “技术秀”，更将深刻影响金融 AI 的发展方向、市场格局与产业应用。

1. 技术转向：从 “通用能力” 到 “场景深耕”

竞赛清晰证明，AI 在垂直领域的价值不取决于通用参数规模，而在于场景适配深度：

中国模型的路径验证：Qwen3-Max 的胜出印证了 “通用大模型 + 垂直场景微调 + 实盘数据反馈” 路线的有效性。其基础模型虽非参数最大，但通过金融领域的专项训练与 1.3 亿笔交易数据优化，实现了 “场景理解＞通用能力” 的突破。
全球 AI 研发的新共识：此前行业一度陷入 “参数竞赛” 误区，而此次比赛后，OpenAI、谷歌等机构均表示将加大 “场景化训练” 投入，计划与华尔街机构合作获取实盘数据，复制中国模型的 “闭环迭代” 模式。

2. 市场重构：中国 AI 在金融领域的弯道超车

竞赛结果进一步巩固了中国模型在金融 AI 领域的领先地位：

商业落地的加速推进：赛后一周内，Qwen3-Max 已新增 12 家金融机构合作，涵盖量化交易、智能投研等场景。艾瑞咨询数据显示，2025 年中国 AI 大模型市场规模预计达 1070 亿元，其中金融垂直模型占比 28%，年复合增速 41%，远超通用大模型的 32%。
开源生态的优势放大：中国模型在开源领域的优势持续凸显。OpenRouter7 月榜单显示，通义千问以 10.4% 的市场份额超越 OpenAI（4.7%）位列第四，Qwen3-Coder 调用量以近 500 亿 Tokens 居首，前十模型中中国占五席，为金融 AI 的低成本落地奠定基础。

3. 风险警示：AI 交易的 “能力边界” 显现

比赛同时暴露了当前 AI 在金融领域的显著局限，为行业敲响警钟：

极端行情的应对短板：在比赛第 10 天的突发暴跌中，所有模型均出现决策延迟，Qwen3-Max 虽及时止损但仍损失 3%，GPT-5 则因反应滞后导致亏损扩大 10 个百分点。这说明 AI 对 “黑天鹅事件” 的预判能力仍远逊人类。
策略同质化的潜在风险：若大量机构采用同类 AI 模型交易，可能引发 “策略共振”，加剧市场波动。有监管人士指出，“AI 投资的快速发展需要配套的风险管控机制，避免技术优势转化为市场风险”。

结语：AI 金融时代的 “实战为王” 法则

全球首个 AI 投资大赛的落幕，标志着 AI 在金融领域的竞争从 “实验室跑分” 进入 “真实市场比拼” 的新阶段。阿里 Qwen3-Max 的夺冠与 GPT-5 的垫底，看似是单一赛事的胜负，实则是 “数据积累 + 场景落地 + 风控设计” 综合实力的较量，印证了 “场景理解深度决定 AI 实战价值” 的核心法则。

正如行业分析师所言：“这场比赛打破了‘通用大模型天然擅长金融交易’的迷思 —— 金融不是简单的逻辑推理，而是对数据、场景与风险的综合驾驭。” 随着中国模型在金融 AI 领域的持续突破，以及全球研发方向向 “场景深耕” 转型，AI 不仅将重塑投资交易的效率边界，更将推动金融行业进入 “人机协同” 的智能新时代。而此次大赛留下的胜负密码，正是未来 AI 金融发展的核心指南。

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