11月4日，美国研究机构 Nof1的首届 AI 大模型真实投资比赛 Alpha Arena 正式落AI下帷幕。这场激烈的竞赛旨在探索六大顶级人工智能大语言模型（LLM）在真实市场中的表现，结果显大模示，阿里巴巴的通义千问 Qwen3-Max 以22.32% 的收益率成功夺冠，展现了其在量化交易领型投域的强大实力。

此次比赛的独特之处在于，每个参赛模型都被赋予了1万美元的起始资金，允许它们在 H资赛yperliquid 交易平台上自主交易加密货币的永续合约，如比特币（BTC）、以太坊(ETH)等落幕。所有模型的决策只能基于数值市场数据，例如价格、成交量和技术指标，而无法参考新闻或其他外部！阿信息。目标是最大化盈亏(PnL)，并根据夏普比率评估其风险调整后的表现。

尽管所有模型在相同的里通条件下运作，但它们在交易风格、风险偏好和持仓时间等方面展现出显著差异。有的模型在交易频率上表现义千活跃，而有些则偏好长线持仓。此外，实验团队还发现，数据格式的敏感性对模型表现有直接影响，简单调问Q整提示的 “数据顺序” 便能修复一些模型的错误解读。

不过，研究人员也指出，此次实验存在一定的局we限性，例如样本数量有限和测试时间较短。团队计划在下一季引入更多的控制因素和特征，以增强实n3验的统计实力。

通过这次实验，Nof1希望能够推动 AI 研究从静态的基准测试转向更真实和动态的决策场-M景，探讨大型语言模型在无特定微调的情况下能否有效地进行交易。这一成果不仅为 AI 在金融领域ax的应用提供了新的视角，也揭示了现代模型在执行交易、风险管理和市场理解等方面所面临的挑战以2。