AI模型加密货币交易竞赛，DeepSeek领先总资产增130%

快速阅读: 多个主流AI模型在Hyperliquid平台进行加密货币交易实验，初始资金1万美元，48小时内总资产增长130%。DeepSeek Chat V3.1表现最佳，实验展示AI金融应用潜力及挑战。

近期，在去中心化交易平台Hyperliquid上，一场以AI模型为核心的加密货币交易实验正在进行。多个主流AI模型各自获得了1万美元的启动资金和统一的交易指令，在真实的市场环境中自主执行交易决策，进行了一场关于AI金融应用能力的实战测试。

实验采用了公平竞争的框架。参与的AI模型包括DeepSeek Chat V3.1、Grok4、Claude Sonnet4.5、Qwen3Max、GPT5和Gemini2.5Pro等，每个模型都获得了相同的初始资金和提示词指令，需在Hyperliquid平台上针对BTC、ETH、SOL等加密货币进行买卖和对冲操作。Hyperliquid作为一个专注于永续合约的去中心化交易所，其高流动性和低延迟特性为这类高频交易提供了技术支持。

自10月18日至10月20日的实时数据显示，六个AI账户的总资产从最初的约6万美元增长至14万美元，增幅超过130%。在具体排名上，DeepSeek Chat V3.1以1.27万美元的账户余额暂列第一，Grok4以1.247万美元紧随其后，Claude Sonnet4.5以1.0934万美元位列第三，Qwen3Max、GPT5和Gemini2.5Pro分别以9584美元、7552美元和6726美元排在后三位。

从交易策略看，不同的AI模型表现出显著差异。一些模型倾向于高频套利操作，而另一些则采取长线持仓策略。统一的提示词设置确保了起点的公平性，避免了因指令差异导致的结果偏差。实时监控数据显示，在BTC价格波动期间，多款AI成功捕捉到了短期反弹的机会。

此次实验的技术价值在于展示了AI模型在高不确定性的金融场景下的能力对比。加密货币市场的24小时连续交易、高波动性和复杂的市场结构，对AI的数据处理速度、风险评估能力和动态适应性提出了严峻挑战。DeepSeek的领先表现引发了关于开源模型在金融应用领域竞争力的讨论。

该实验还设置了实时观战功能，观众可以查看价值曲线和决策日志，增强了透明度和互动性。这种公开测试方式为AI金融应用的评估提供了新的视角。

然而，这类实验存在明显的局限性。首先，1万美元的资金规模和48小时的测试周期难以全面反映AI在大规模、长周期交易中的表现。其次，加密货币市场的极端波动性使得短期收益具有较大的随机性，130%的整体涨幅可能更多地反映了市场行情而非AI的能力。此外，统一的提示词虽然保证了公平性，但也限制了各AI模型展示其独特优势的空间。

从风险角度来看，AI自主交易面临的最大挑战是应对黑天鹅事件和市场异常情况的能力。这些模型在训练时可能未充分接触极端市场场景，因此在面对突发监管政策、技术故障或市场操纵时的反应能力尚待验证。专家指出，AI交易工具虽能提高效率，但在关键决策环节仍需人类监督。

从行业发展看，这类公开的AI竞技实验可能会激发更多类似的项目，促进AI在量化交易、风险管理等金融细分领域的应用探索。然而，AI模型从交易辅助工具转变为独立决策主体，仍需更加严格的监管框架、更长期的性能验证和更完善的风险控制机制。

(以上内容均由Ai生成)