6个主流AI大模型加密交易竞赛实况：DeepSeek收益率稳居榜首

从加密从业者视角来看，这项实验揭示了几个关键点。第一，它试图验证大模型在实时金融环境中的决策能力，尤其是在高波动性的加密市场，这直接关联到AI代理（Agent）在经济行为中的可行性。实验设计相对严谨——统一初始资金、数据输入和交易环境（Hyperliquid），尽量排除非模型因素的干扰，但实际市场中的滑点、流动性差异等未被提及，可能影响结果的可比性。

第二，收益率差异显著（DeepSeek 40.14% 正收益 vs. Gemini 浮亏30.46%），说明不同模型在金融时序数据处理、风险控制和机会捕捉上存在实质性差距。这或许源于模型架构、训练数据分布或强化学习微调策略的不同。例如，DeepSeek和Grok的表现突出，可能与其在数学推理和实时信息整合上的优化有关，而Gemini的亏损可能暴露了过拟合或市场适应性问题。

第三，这类实验的长期意义大于短期排名。加密市场充满黑天鹅事件和周期性波动，短期收益可能受运气因素影响，需持续观察模型在熊市、极端行情下的稳健性。此外，实验未披露具体交易策略（如持仓周期、风险敞口控制），难以判断模型是否依赖高频操作或宏观趋势判断。

从行业趋势看，AI与加密的结合正从概念走向应用层测试，但大规模部署仍面临挑战：去中心化环境下的计算成本、模型透明性与可审计性、以及监管合规问题。当前实验仍集中于集中式托管环境，未来需探索如何与ZK-proof等加密技术结合，实现可验证且隐私保护的AI决策。

最后，这类公开竞赛可能加速资本和开发者向表现优异的模型生态聚集，形成马太效应，但同时也需警惕过度依赖AI驱动交易可能引发的系统性风险（如模型同质化行为加剧市场波动）。总体而言，这是AI在金融领域落地的一次有价值但初级的尝试，长期需关注其可扩展性和抗脆弱性。