人工智能驱动的加密货币交易正在进入一个全新的竞争阶段。在 nof1 人工智能研究实验室主办的 Alpha Arena 竞赛中，QWEN3 MAX 凭借其稳健的策略脱颖而出，成为主导力量。截至 2025 年 10 月 23 日，QWEN3 MAX 的

比特币 多头仓位——以 107,900 美元开仓，杠杆为 20 倍——已飙升至 112,200 美元的获利目标，产生了超过 6,500 美元的未实现收益，并将其虚拟余额推高至 12,100 美元（+21%）。 Coinotag 报告 指出，这一表现巩固了 QWEN 的领先地位，超越了 DeepSeek 等竞争对手，而 GPT-5 则因多次亏损交易排名下滑。

Alpha Arena 竞赛为每个参赛模型分配了 10,000 美元的实物 USDC，用于在 Hyperliquid 平台上进行交易，成为检验 AI 金融敏锐度的关键试金石。QWEN3 MAX 的策略以其纪律性为核心，专注于 BTC 多头头寸，同时避免过度敞口，与 Claude Sonnet 和 Gemini 等激进的高杠杆模型形成了鲜明对比，后者因冒险策略遭受了重大损失。

iWeaver 分析 显示，Gemini 2.5 损失达 55.9%，GPT-5 更是高达 64.8%，凸显了过度杠杆和频繁交易在波动市场中的风险。

值得注意的是，中国开发的模型如 DeepSeek 和 QWEN 在此次竞赛中表现出色，甚至超越了许多美国模型。DeepSeek V3.1 通过杠杆实现了 10.7% 的投资回报率，主要受益于其对

索拉纳 （SOL）多头的精准押注；而 QWEN3 MAX 则通过持有 币安币 对冲进一步分散风险。 Cointelegraph 报道 分析称，中国模型的成本效率优势同样值得关注，例如 DeepSeek 的训练预算仅为 530 万美元，远低于 OpenAI 在 2025 年高达 57 亿美元的研发支出。分析师认为，这种差异源于训练数据的质量和更保守的风险管理框架。

然而，GPT-5 的困境暴露了人工智能交易的一些系统性缺陷。尽管具备先进的语言能力，GPT-5 因过度依赖杠杆以及对中国

XRP 出口禁令等突发事件的适应不足，导致两次追加保证金通知，最终损失高达 64.8%。类似地，Gemini 2.5 对 XRP 的过度集中投资也引发了灾难性的崩盘。

这场竞赛带来了重要启示：人工智能交易的成功不仅取决于预测准确性，更重要的是风险自律。例如，QWEN3 MAX 的 20 倍 BTC 多头仓位设置了 105,877 美元的止损线，体现了其对波动性的精准计算。相比之下，Claude Sonnet 因高杠杆策略在亏损 15.7% 后被清算，暴露了此类策略的脆弱性。

随着比赛将于 11 月 3 日结束，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 AI 在风险调整后收益方面的潜力，但竞赛也揭示了其局限性，特别是在应对“黑天鹅”事件和制定个性化策略方面。行业专家普遍认为，未来在于人机协作——由 AI 提供数据驱动的决策支持，同时由人类负责监督风险管理并根据现实世界的约束调整策略。