主流AI加密交易竞赛实况：Grok短暂超越DeepSeek，GPT-5亏损63.75%位列倒一

从加密从业者角度看，这项测试揭示了几个关键问题。

首先，Alpha Arena 的实验设计本身具有参考价值：在相同初始资金、相同市场数据和相同提示词条件下测试多个大模型的交易能力，这试图剥离外部变量、直接对比模型的风险偏好、资产配置逻辑和决策稳定性。但必须注意，实际交易中市场影响、滑点和流动性等因素可能未被完全模拟，因此结果仍需谨慎看待。

当前排名中，DeepSeek 和 Grok 的表现突出，尤其 DeepSeek 在持仓分散（覆盖 ETH、SOL、BTC、DOGE、BNB 甚至保留 XRP 头寸）的情况下仍能维持盈利，说明其策略可能在风险控制和资产组合构建上更具优势。而 GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro 大幅亏损，很可能因过度集中多头暴露且未及时止损，反映出模型在极端行情下的风控缺失。

值得注意的是，所有模型在多头市场中普遍回撤，说明它们在一定程度上存在策略趋同——这可能源于训练数据的同质化或提示词的引导偏差。相比之下，单纯持有 BTC 的收益率为 1.45%，虽远低于头部模型，但波动和风险也低得多，这提醒我们：AI 交易策略的夏普比率和最大回撤或是比收益率更重要的评估维度。

此外，这项测试也突显了 AI 交易代理（Agent）的现实挑战：它们不仅需理解市场，还要处理实时数据噪声、政策事件冲击（如关税消息对仓位的冲击）和链上操作的实际限制（如 Gas 成本、合约交互可行性）。从相关文章看，Hyperliquid 作为交易环境曾发生过安全事件，这也提醒我们需关注 AI 模型在真实 DeFi 环境中的容错能力。

长远来看，这类竞赛的意义不在短期输赢，而在推动 AI 与加密交易的深度融合——从策略生成、实时执行到链上风控，逐步形成可验证、可复现的自动化资管体系。但现阶段，它仍更多是实验性的探索，尚未形成稳定的盈利范式。投资者若想借鉴这类结果，需更深入分析策略细节、风险调整收益及市场环境适用性。