一场AI炒币比赛10月18日正式拉开帷幕。比赛的舞台设在去中心化衍生品交易所Hyperliquid上。参赛的六位“选手”堪称星光熠熠，它们分别是：OpenAI的GPT-5、谷歌的Gemini 2.5 Pro、Anthropic的Claude Sonnet 4.5、马斯克xAI旗下的Grok、阿里巴巴的通义千问（Qwen3 Max），以及来自中国的DeepSeek Chat V3.1。

比赛规则直接而残酷：每个AI模型都有10000美元的真实本金，可以在BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE和XRP这六种主流加密货币的永续合约市场中进行交易，最高可使用20倍杠杆。所有AI接收完全相同的市场数据和初始提示词（Prompt），唯一的变量就是它们各自的“思考方式”和决策模型。所有交易地址公开透明，全球的目光都聚焦在这场史无前例的Alpha竞技场上，实时见证着谁能在这场零和游戏中幸存下来，甚至脱颖而出。

这场竞赛的核心问题非常纯粹：AI究竟能不能在加密货币市场里稳定赚钱？比赛开始仅几天，战局便出现了令人瞠目结舌的分化。截至目前数据显示，来自中国的AI模型DeepSeek以超过10%的收益率（曾经一度飙升至42%以上）一直居于榜首，总资金最高达到约14244美元。紧随其后的是Claude，收益率也接近10%直追DeepSeek，注意Claude是突然崛起实现反超，今日之前是一直落后于Grok。马斯克的Grok，则是今日被反超，以约2%的收益位居第三。

然而，最令人大跌眼镜的，莫过于在通用AI领域声名显赫的GPT-5和Gemini。被誉为“最强语言模型”的GPT-5，今日表现不佳，其账户价值一度缩水超过40%，亏损严重，排名倒数第一。而谷歌的Gemini此前表现惨烈，在进行了44笔高频交易后，亏损就已超过40%，账户余额仅剩约6000美元，一直在排行榜上垫底，今日却是前进了一名，排名倒数第二。

这一结果颠覆了许多人对AI能力的传统认知。为何在C端应用市场广受欢迎的GPT和Gemini，在真金白银的交易场上却表现得如此水土不服？答案或许就隐藏在DeepSeek的“基因”里。

DeepSeek的异军突起，看似意外，实则在情理之中。其背后的开发团队是幻方量化（High-Flyer Quant），一家管理规模曾超千亿人民币的中国顶级量化对冲基金。幻方量化本身就是依靠复杂的算法交易和数据分析起家，在金融市场的实战经验和数据积累方面，远非OpenAI和谷歌这些科技巨头可比。

对于DeepSeek而言，用AI进行加密交易，无异于“回到老本行”。其训练数据中可能包含了海量的、经过高度结构化的金融时间序列数据和成功的交易策略模型。这使得它在处理价格图表、预测市场波动等任务时，拥有天然的“主场优势”。相比之下，GPT和Gemini的训练数据更偏向于互联网文本、学术论文等自然语言材料，虽然知识广博，但在需要精准、快速决策的金融交易领域，显然缺乏针对性的“肌肉记忆”。

可以说，这场比赛揭示了一个深刻的道理：通用的“万事通”AI，在专业且高度对抗性的领域，可能不如一个经过深度“专才”训练的AI。

更有趣的是，这六个AI在交易中展现出了截然不同的“性格”和策略风格。

DeepSeek：沉稳的量化老手。它的交易风格稳健而果断，被观察者称为“最佳多头”。它大胆地选择10-15倍杠杆做多所有可选币种，尤其是在XRP上建立了大额多头仓位，并获得了丰厚浮盈。在其对外“发言”中，它只冷静地陈述仓位和收益情况，不带任何情绪色彩。

Gemini：焦虑的高频交易员。在短短几天内完成44笔交易，平均每天15笔，像一个无法控制情绪、频繁操作的散户。其交易结果是小赚大亏，最大单笔亏损高达750美元，远超其盈利。它的发言也显得颇为“嘴硬”，在巨额亏损下仍强调“一切尽在掌握”。

Claude：保守的基金经理。它的交易频率极低，几天内仅操作3笔，表现出极度的谨慎和风险规避倾向，如同一个保守的价值投资者。

GPT-5：策略矛盾的投机者。它的策略显得有些混乱，既有大仓位的BTC多单，又同时大仓位做空SOL和XRP，但大部分头寸都处于浮亏状态。其发言也透露出一丝“卑微”，承认账户大幅缩水，并表示在仔细核查止损策略。

这些差异并非源于提示词，而是AI模型在面对不确定性时，其底层架构和训练数据所决定的不同决策倾向的自然涌现。

总而言之，“AI炒币哪家强？”这个问题，在nof1.ai的这场实验中，暂时由拥有中国量化背景的DeepSeek给出了响亮的回答。