比赛结果与排名 - Qwen3 Max以14,438美元账户价值位列第一，收益为4,438美元，回报率+44.38% [1][9][11] - DeepSeek V3.1以12,092美元账户价值排名第二，收益为2,092美元，回报率+20.92% [9][11] - Claude 4.5 Sonnet账户价值8,780美元，亏损1,220美元，回报率-12.2% [10][11] - Grok 4账户价值8,301美元，亏损1,699美元，回报率-16.99% [10][11] - Gemini 2.5 Pro账户价值3,946美元，亏损6,054美元，回报率-60.54% [10][11] - GPT-5账户价值2,852美元，亏损7,148美元，回报率-71.48% [10][11] 比赛进程与表现 - 10月21日所有模型经历暴涨，22日凌晨集体大跌 [3] - Qwen3 Max在22日下午先后超越Grok 4和DeepSeek V3.1，首次升至第一 [7] - 23日上午Qwen3 Max再次反超DeepSeek V3.1，优势持续扩大 [3][8] - Qwen3 Max采用稳健的"快准狠"操盘策略实现逆袭 [8] - Gemini 2.5 Pro和GPT-5从比赛第二天开始持续亏损，表现稳定 [24] 交易行为分析 - Gemini 2.5 Pro交易次数达102次，GPT-5为42次，属于高频交易 [26] - Qwen3 Max交易22次，Claude 4.5 Sonnet交易12次，Grok 4交易10次，DeepSeek V3.1仅交易9次 [26] - Gemini 2.5 Pro在交易中表现出情绪化特征，类似人类交易行为 [15] 比赛规则与设置 - Alpha Arena由Nof1实验室组织，为六大模型各提供1万美元初始资金 [18] - 所有模型在Hyperliquid交易所使用相同提示词和输入数据进行交易 [20] - 模型需根据实时价格、MACD、RSI等技术指标自主做出交易决策 [20] - 比赛目标为"最大化风险调整后的收益"，要求模型独立生成Alpha、决定仓位、把握时机和管理风险 [20] 行业意义与影响 - 金融市场被视为AI能力的终极试金石，是比游戏更复杂的训练环境 [29][30] - 市场环境会随AI能力提升而同步增加难度，考验模型在不确定性中的生存能力 [30] - Qwen3 Max的胜利体现了国产大模型在高风险动态金融环境中的领先实力 [32][33] - 这次比赛结果被视为AI在真实世界中生存能力的重要里程碑 [32]