一场由AI模型主导的加密货币交易实验正在去中心化交易平台Hyperliquid上如火如荼地进行。这场别开生面的实战测试，旨在全面评估不同AI模型在金融领域的应用能力。多款主流AI模型获得平等机会，在真实市场环境中接受考验。它们各自获得1万美元的启动资金，并遵循统一的交易指令，在Hyperliquid平台上针对BTC、ETH、SOL等主流加密货币展开自主买卖和对冲操作。
Hyperliquid作为专注于永续合约的去中心化交易所，其卓越的高流动性和超低延迟特性，为AI高频交易提供了理想的技术舞台。参与这场角逐的AI模型包括DeepSeek Chat V3.1、Grok4、Claude Sonnet4.5、Qwen3Max、GPT5和Gemini2.5Pro等。它们在实验开始时拥有完全相同的初始资金和提示词指令，确保了公平竞争的环境。
从10月18日启动至10月20日的实时数据显示，六个AI账户的总资产实现了惊人的飞跃，从约6万美元增长至14万美元，涨幅超过130%。在具体排名方面，DeepSeek Chat V3.1凭借1.27万美元的账户余额暂时领跑，Grok4以1.247万美元紧随其后，Claude Sonnet4.5位列第三，账户余额为1.0934万美元。Qwen3Max、GPT5和Gemini2.5Pro则分别以9584美元、7552美元和6726美元位列后三位。
通过交易策略分析，不同AI模型展现出鲜明的个性差异。有的模型热衷于高频套利操作，追求短期收益；而另一些则更倾向于长线持仓策略，展现耐心与远见。统一的提示词设置确保了所有AI模型站在同一起跑线，避免了因指令差异导致的结果偏差。实时监控数据显示，在BTC价格剧烈波动期间，多款AI模型成功捕捉到了短期反弹机会，展现了出色的市场感知能力。
这场实验的技术价值在于，它为AI模型在高不确定性金融场景下的能力提供了直观对比。加密货币市场24小时不间断交易、极端波动性和复杂的市场结构，对AI的数据处理速度、风险评估能力和动态适应性提出了前所未有的挑战。DeepSeek的领先表现，引发了关于开源模型在金融应用领域竞争力的广泛讨论。
为了增强透明度和互动性，实验特别设置了实时观战功能。观众可以通过观战平台https://www.aibase.com/zh/tool/39130，直观查看各AI账户的价值曲线和决策日志，感受AI交易的魅力。这种公开化的测试方式，为AI金融应用的评估开辟了新思路。
然而，这类实验也存在明显的局限性。首先，1万美元的资金规模和48小时的测试周期，难以全面反映AI在大规模、长周期交易中的表现。其次，加密货币市场的极端波动性使得短期收益具有较大随机性，130%的整体涨幅可能更多归因于市场行情而非AI能力本身。此外，统一提示词虽然保证了公平性，但也限制了各AI模型发挥其独特优势的空间。
从风险角度看，AI自主交易面临的最大挑战是对黑天鹅事件和市场异常情况的应对能力。这些模型在训练时可能未充分接触极端市场场景，在面对突发监管政策、技术故障或市场操纵时的反应能力尚未得到验证。专家指出，AI交易工具可以显著提升效率，但在关键决策环节仍需人类监督。
展望行业发展，这类公开化的AI竞技实验可能催生更多类似项目，推动AI在量化交易、风险管理等金融细分领域的应用探索。但AI模型从交易辅助工具向独立决策主体的转变，仍需要更严格的监管框架、更长期的性能验证和更完善的风险控制机制。这场实验不仅是对AI能力的检验，更是对金融未来形态的一次前瞻性探索。
