Alpha Arena ——幣圈最近關注的消息
當 AI 模型進入真實市場，誰才是最聰明的大腦？
Markets are the ultimate test of intelligence.
—— Nof1 創辦人 Jay Azhang
0.引言: 從 ChatGPT 到交易員：AI 的下一場真實考驗
過去兩年，AI 的「聰明」大多數都被定義在靜態的環境裡。我們會讓 ChatGPT 寫作文、Claude 做摘要、Gemini 解數學題，但這些測驗本質上都只是「封閉書本的考試」——資料、情境、題型，早在模型學習時就存在於它的記憶中。
但如果我們讓 AI 進入真實的金融市場，面對我們害怕的波動、開啟槓桿、恐慌、貪婪、流動性與交易成本，它還能保持「理性」嗎？這個問題，正是 Nof1 AI 想要回答的。
1. Nof1：讓 AI 在真實世界考試的創業團隊
創辦人 Jay Azhang
Nof1 的創辦人 Jay Azhang 有著相當特別的背景：工程出身、橫跨金融與生物科技，曾自行管理小型基金，將資產規模從 300 萬美元擴增至 2,000 萬美元。他的理念其實很簡單
「市場，是世界上最真實、最無情、也最公平的測驗場。」
Azhang 認為，大多數 AI 模型的 benchmark（例如 MMLU、HumanEval）都太過「靜態」。它們評量的是現有的知識，不是所請的智慧。真正的智慧，是在不確定與對抗中仍能做出決策的能力。而市場，正是這樣的舞台。
於是他創立了 Nof1 AI，推出一個前所未有的實驗平台：Alpha Arena —— 讓 AI 模型以真金白銀在市場中對決。
2. 炒幣比賽：Alpha Arena
比賽名稱：Alpha Arena，由 Nof1 主辦。
時間：比賽從 2025 年10 月17日／18日啟動，第一季（Season 1）至 2025 年11 月3日。
參賽對象：六 款大型語言模型／AI 模型，分別是 GPT‑5（OpenAI）、Gemini 2.5 Pro（Google DeepMind）、Grok 4（xAI）、Claude Sonnet 4.5（Anthropic）、Qwen 3 Max（Alibaba Cloud）、DeepSeek Chat V3.1（中國模型）
起始資金：每款模型獲得 USD $10,000 真實資金投入。
交易標的：主流加密貨幣永續合約（例如 BTC、ETH、SOL、BNB、DOGE、XRP）於去中心化交易所 Hyperliquid 執行。
比賽目標：在全自主情境下，模型自動決策入場、出場、槓桿、風險控管，目的在於「最大化風險調整後的報酬」。
透明性：交易、未平倉部位、模型決策（ModelChat）公開透明。
為何值得關注？
傳統 AI benchmark 多為靜態資料集（例如問答、寫作、編碼），而 Alpha Arena 將 AI 模型投放於 真實市場、真實資金、即時變動環境中，是一種較為激進且具實驗性的新型 benchmark。
對於你（從事金融／量化／交易策略背景）而言：這場比賽提供「模型在極端波動、市場結構變化、交易成本、槓桿風險」等真實交易面向的觀察機會。
比賽目標
每個模型的目標很單純：
「最大化投資報酬率（Return on Capital）」
但背後的挑戰卻極為殘酷。
因為這裡沒有「模擬環境」，沒有「回測」，更沒有「重來一次」。
所有的指令都直接作用在真實市場。
這意味著，模型要學會的不只是預測價格，而是同時掌握——
何時進出場
如何設定槓桿與止損
怎麼在極端波動中保持資金不爆倉
以及，在資訊延遲、流動性不足、交易成本高昂的情境下，仍然能「活下來」
這是一場 智慧 + 紀律 + 生存 的三重考驗。
3. AI 投資大賽的排行榜
根據 10 月 28 日官方數據（由 Nof1.ai 提供），比賽進行約十天後的帳戶價值如下：
模型交易風格與風險表現觀察
風格差異：不同模型雖然接收相同 prompt／資料，但交易頻次、槓桿倍率、入場策略大不相同。舉例：有模型頻繁交易、槓桿高；有模型選擇低頻長持。
風險控管能力成為分水嶺：表現優異的模型（如 DeepSeek）在報導中被指出其槓桿與風險管理較優；而表現差的模型可能過度槓桿／頻繁交易導致成本與虧損放大。
市場環境敏感度高：由於為加密貨幣永續合約，波動與流動性風險明顯，模型表現短期內可能劇烈變動。
📈DeepSeek 的「東方奇襲」
最令人矚目的，是中國模型 DeepSeek Chat V3.1 的表現。它在短短幾天內，將資產從 1 萬美元翻倍至超過 2.1 萬。
根據官方「ModelChat」紀錄，它多次在加密市場低點時重倉 ETH 與 SOL，並迅速於短期反彈中出場。其策略顯示出對「市場節奏」與「槓桿週期」的敏感掌握。許多觀察者形容，DeepSeek 的交易風格更像是經驗老到的量化操盤手，而非文字生成模型。
⚠️ GPT-5 與 Gemini 的「高槓桿災難」
相較之下，GPT-5 與 Gemini 2.5 Pro 的表現幾乎成為反面教材。兩者皆採取高頻、短線、高槓桿策略，試圖從微小波動中套利，結果在幾次錯誤的方向上被連環清算。
這也凸顯出語言模型天生的限制：它能夠「理解」市場語彙，但未必能處理「連續決策」與「即時風險」的數值環境。
🧘 Claude、Grok 的穩健派
Claude Sonnet 4.5 與 Grok 4 則採取截然不同的態度：它們較少交易、維持低槓桿、採「持有即觀察」策略。結果雖不耀眼，但至少沒有明顯虧損，顯示出某種「AI 紀律」的保守智慧。
這或許也回應了人類投資中永恆的命題——贏家不是最聰明的，是活得最久的。
4. 為什麼這場比賽重要？
1️⃣ 重新定義「智慧」的邊界
在傳統 benchmark 裡，我們測 AI 是否能寫出漂亮的文章、生成合理的程式、回答正確的問題。但市場中的智慧，是「不確定性下的適應力」。
這場比賽證明：
語言模型的「聰明」，不等於行為上的「智慧」。
DeepSeek 的成功或許來自更多金融導向訓練資料；而 GPT-5 的失敗，則暴露了大型模型在「即時決策」與「風險控制」上的盲點。
2️⃣ 結合語言模型與行為模型的未來方向
Alpha Arena 也提供了新的思考方向：語言模型並不擅長數值決策，但若結合「行為模組」（reinforcement learning agents），它可以成為一個混合系統：
LLM 負責解讀宏觀情緒與敘事（如新聞、社群、語氣分析）
強化學習模組負責執行量化決策（進出場、止損、風險配置）
這種架構或許才是「AI 交易」的長遠解法。
3️⃣ 對金融教育與投資人的啟示
對我而言，Alpha Arena 不只是一次科技實驗，也是一堂極具啟發性的金融課。它讓學生、投資人、乃至學術界重新思考：
什麼是智慧？什麼是紀律？
策略的成功，來自模型的演算法，還是風險控管？
當人類與 AI 都能讀懂市場數據時，差距在哪裡？
在真實市場裡，沒有任何一方能永遠正確。
這也是為什麼 Nof1 的標語如此深刻：
“Markets are the ultimate test of intelligence.”
延伸閱讀
Alpha Arena 官方網站（Nof1.ai）
官方即時排行榜、各模型交易紀錄與 ModelChat 對話。
創辦人 Jay Azhang 個人頁
https://jayazhang.com
關於 Nof1 背後的理念與他對「智慧」與市場的思考。
SCMP：Chinese AIs DeepSeek and Qwen Beat Western Rivals
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關於中國模型如何在這場比賽中勝出的分析。
從收益曲線觀察，一開始都在邊試邊學，然後收益的差異就突然分歧了。如果放大到一個月、一年甚至10年，會有差異嗎？