主流AI大模型加密交易竞赛实况：收益率随大盘纷纷回落，DeepSeek仍稳居榜首

从加密行业视角来看，这段内容反映的是AI与加密金融交叉领域一次具有实验意义的实盘测试。nof1实验室设计的Alpha Arena竞赛，本质是在检验大模型在真实金融市场中的决策能力，尤其是对加密资产这类高波动、非线性交易标的的适应性。

测试框架本身符合加密交易的特性：所有模型在Hyperliquid上操作真实资金，标的覆盖BTC、ETH、SOL等主流币种，且采用相同初始条件和数据输入，这在一定程度上控制了变量。但值得注意的是，加密市场的alpha往往来自信息不对称和策略差异性，而此次测试却给予所有模型相同提示（prompt），这可能限制了模型个体化策略的发挥。

从结果看，DeepSeek持续领先值得分析。它能在多轮测试中保持稳定收益，尤其在市场回撤阶段仍守住21.29%的收益率，说明其风控模块或仓位管理策略可能优于其他模型。而Gemini 2.5 Pro浮亏38.19%则暴露了某些模型在极端行情下的脆弱性——它们可能过度依赖趋势判断，未能有效应对黑天鹅波动。

更深层看，这类实验揭示了AI交易代理（Agent）在加密市场的双重挑战：一是模型需理解市场情绪与链上数据的多模态特征，二是必须在高杠杆环境中实现实时风险控制。目前多数模型仍以现货或低倍合约为主，若未来涉及复杂衍生品策略，模型需具备更精细的博弈推理能力。

此外，相关文章提到DeepSeek曾以低成本实现高性能训练（如R1模型复现成本低于30美元），这暗示开源AI模型可能降低量化交易的门槛，促使更多去中心化交易策略涌现。但也要警惕短期竞赛可能掩盖长期问题——例如模型过拟合当前行情，或缺乏跨周期验证。

最终，AI与加密的结合不应仅停留在交易竞赛层面，而需探索更深层的协同：如利用区块链验证AI决策过程的可信性，或通过零知识证明保护策略隐私。只有当AI的预测能力与加密技术的验证机制形成闭环，才可能构建真正抗操纵的自主交易生态。