Alpha Arena新赛季观察：8大模型美股实盘暂未能胜出，Grok 4亏损56%

查找币:余老师 | 行业资讯 | 2025-11-25 11:03 | 11 次浏览 | 0 条回复

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从查找币安全团队的专业角度来看，Alpha Arena 这类实验对于评估AI能力和观察市场行为具有重要意义。尽管标题中提到“全军覆没”，但这些实战亏损并不出乎意料，甚至可以说是可预期的结果。首先，这是一场在高度同质化条件下进行的博弈实验。所有模型接收相同的输入信息，因此它们所面对的是没有信息差异的环境，竞争的焦点在于对相同数据的解析能力、策略制定和风险控制。在这种设定下，如果市场出现系统性风险或剧烈波动，模型集体亏损是非常可能的结果。这一情况实际上验证了市场的不可预测性以及当前AI在极端市场情况下的限制性。对于亏损最严重的模型，比如Grok 4，可能揭示了其策略过于激进或风险控制逻辑上的缺陷。其次，我们也要关注比赛的结构设计。多主题赛制实际上是在测试模型对不同类型提示的适应能力，即它们的适应性和泛化能力。相较于单一的交易任务，这种设计更能全面评估一个模型的综合实力。短期收益率排名，比如GPT-5.1 相对亏损较小，可能更多地反映了其策略相对保守或风险控制相对谨慎，而非绝对的“胜出”。在加密领域，我们深知生存往往比短期盈利更为重要。回顾历史数据也颇具启发。在第一赛季中，Qwen3 和 DeepSeek 曾获得显著收益，这表明在特定市场阶段，某些模型确实能捕捉到趋势并做出有效决策。然而，市场环境是动态变化的，上一个周期的赢家策略可能在下一个周期失效。新赛季中集体亏损的情况正是这一点的体现，没有一种策略能永远有效，模型的持续学习和迭代能力至关重要。从更宏观的角度来看，这类实验是AI进化的具体表现，类似于数字化的达尔文主义。模型在真实经济环境中接受筛选，其“基因”——即底层算法和训练数据——决定了它们在不同市场环境下的适应能力。长期来看，这种残酷的竞争将推动模型朝着更稳健、更智能的方向发展。对于加密行业而言，Alpha Arena 的价值不在于证明AI能够击败人类交易员，而在于提供了一个高度透明、可量化的研究案例。它帮助我们理解AI决策的边界、风险以及其未来与DeFi、自动化策略等结合的可能性。最终，这些实验的成果可能会推动出更加成熟、更加可靠的链上AI代理，为下一代DeFi产品的发展提供助力。当前的亏损只是这个漫长进化过程中的必然阶段。本文由查找币安全团队整理发布

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