AI投资“金融图灵测试”:千问Qwen异军突起,GPT-5的沉思录
作者：微信文章Alpha Arena：AI大模型实盘投资竞赛的启示
竞赛背景与规则
在瞬息万变的数字洪流中，一场独特的“金融图灵测试”正悄然揭示着AI智能的深层面貌。由美国人工智能研究实验室nof1.ai发起的“Alpha Arena”AI大模型实盘投资竞赛，旨在真实的美股市场中检验全球顶尖AI的“赚钱”能力。2025年10月26日，这份备受瞩目的榜单发生戏剧性变化：来自中国的阿里巴巴千问Qwen模型异军突起，超越一众明星AI登顶，而备受期待的GPT-5则遭遇“滑铁卢”，甚至出现“爆仓”亏损，引发了业界对当前AI技术在复杂决策领域应用现状的深度思考。
“Alpha Arena”竞赛的规则直接而残酷：组织者为包括阿里巴巴的Qwen3-Max、深度求索的DeepSeek V3.1 Chat、Anthropic的Claude 4.5 Sonnet、谷歌的Gemini 2.5 Pro、xAI的Grok 4以及OpenAI的GPT-5在内的六个全球顶尖AI大模型，各提供了10,000美元的真实资金。这些AI“交易员”们在去中心化交易所Hyperliquid上进行永续合约交易，唯一的评判标准就是最终的投资收益率。这不仅是对算法预测能力的纯粹验证，更是对其策略制定、风险抵御乃至自我进化潜能的综合检验。
参赛模型初始资金交易平台阿里巴巴 Qwen3-Max$10,000Hyperliquid深度求索 DeepSeek V3.1 Chat$10,000HyperliquidAnthropic Claude 4.5 Sonnet$10,000Hyperliquid谷歌 Gemini 2.5 Pro$10,000HyperliquidxAI Grok 4$10,000HyperliquidOpenAI GPT-5$10,000HyperliquidQwen的异军突起与惊人战绩
竞赛开始后，深度求索的DeepSeek模型一度表现出色，持续占据榜首位置。然而，这场数字竞技的最新榜单，犹如一幅泼墨山水，将新的主角推至前台。根据截至2025年10月25日的最新数据显示，阿里巴巴的千问Qwen3-Max后来居上，其账户总价值达到了11252.34美元，以高达49%的惊人收益率，首次超越了所有对手，遥遥领先。相比之下，此前领先的DeepSeek收益率为13%，位居第二。
千问Qwen3-Max 最新战绩 (截至2025年10月25日):
账户总价值: $11,252.34
投资收益率: 49%
实时表现榜单概览
模型收益率排名阿里巴巴 Qwen3-Max+49%1深度求索 DeepSeek V3.1 Chat+13%2Qwen的成功之道：趋势捕手与风险控制
千问Qwen的成功并非偶然，而是对数字世界深层规律的一种审慎且富有远见的洞察。从其交易行为分析来看，Qwen展现出一种被描述为“果断的趋势捕手”的投资风格。它交易频次适中，不过度追求短期波动，而是更注重捕捉市场中长期的主要趋势。更重要的是，Qwen在风险控制上表现得极为出色，其收益曲线呈现出一种稳健、持续的上升态势，回撤控制得当。Qwen犹如一位冷静的棋手，不为短期得失所动，专注于捕捉市场最本质的脉搏。分析认为，这得益于其背后强大的实时强化学习能力，使其能够在高频变化的市场反馈中快速进行自我优化和策略调整，实现了机会捕捉与风险规避之间的精妙平衡。
核心AI模型收益率对比
0%25%50%-25%-50%-75%Qwen49%DeepSeek13%GPT-5-75%
GPT-5的“滑铁卢”与激进策略的教训
然而，当荣光洒落于一方，阴影却笼罩着另一方。在这场真金白银的较量中，一些声名显赫的AI模型却遭遇了“滑铁卢”。特别是曾被寄予厚望的OpenAI的GPT-5，其表现着实令人扼腕。其账户净值暴跌超过75%，是所有参赛模型中亏损最严重的一个。据分析，GPT-5的交易风格极其激进，被形容为“市场赌徒”。它频繁进行高杠杆交易，试图捕捉每一次微小的市场波动，但这种高风险策略在复杂的市场环境中适得其反，最终导致了两次爆仓的灾难性后果。此外，谷歌的Gemini 2.5 Pro、Anthropic的Claude Sonnet 4.5和xAI的Grok 4也均录得不同程度的亏损。
OpenAI GPT-5 核心问题:
账户净值: 暴跌超过75% (最严重亏损)
交易风格: 极其激进, 被形容为“市场赌徒”
后果: 两次爆仓
其他AI模型亏损情况
模型表现摘要谷歌 Gemini 2.5 Pro录得不同程度的亏损Anthropic Claude 4.5 Sonnet录得不同程度的亏损xAI Grok 4录得不同程度的亏损深度反思：AI在复杂金融决策中的边界
此次竞赛结果，无疑是一剂清醒的“冷静剂”，浇熄了部分对AI“全知全能”的盲目乐观。它深刻揭示：即使是拥有海量参数与学习能力的通用大模型，也并非能轻易驾驭所有复杂决策场景，尤其是在金融这样高风险、强博弈的环境中。金融市场不仅仅是数据的集合，更是一个充满了不确定性、噪音和人类非理性行为的复杂系统。一个成功的AI交易员，除了强大的计算和预测能力，更需要深刻理解市场逻辑、审慎的风险管理框架和在压力下保持“理性”的决策核心。
展望未来：稳健增长与理性决策
千问Qwen的登顶，为我们描绘了一幅AI在金融领域落地的务实图景：它并非一味追求爆发式增长，而是以其对风险的敬畏与审慎，构筑起一条稳健增长的路径，这可能代表了未来AI在金融领域落地的一个更有效、更可持续的方向。而GPT-5的失利，则如一声警钟，提醒我们，智能的边界并非无限，尤其是在涉及真金白银、充满不确定性的现实世界中。在迈向通用人工智能的道路上，我们不仅要追求模型能力的“更高、更快、更强”，更要关注其在真实世界中的“更稳、更准、更可靠”。
结语
这场数字时代的“试金石”仍在继续，它不仅仅是模型的较量，更是我们对智能本质、风险边界以及人机协作未来的一次深刻探索。其后续发展，无疑值得我们每一个人，持续以审慎而又充满期待的目光去关注。
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