在不少人眼里，这场“AI 智商公开测验”一开始就带着一点戏谑意味——六个大模型，各自握着 1 万美元，共计 6 万美元本金，被丢进真实的合约市场中去“炒币”。然而等到实验收官，结果比预想更加冷峻：总资金从 6 万美元缩水到约 4.3 万美元，整体回撤接近 28%。在这次比拼中，只有 Qwen3-Max 和 DeepSeek v3.1 交出了正收益，前者逆势上行拿到冠军；四个美系模型则无一幸免，集体陷入亏损。更耐人寻味的是，欧易OKX 与 AiCoin 最近联合做的另一轮六大模型实盘评测，换了一个角度审视 AI。在这一次的测试里，焦点从短线“追涨杀跌”的合约投机，转向以规则驱动的合约网格策略。结果恰恰是这个看起来更“乏味”的选项，把六个模型的收益能力照得更清晰：在这一轮测试中，AI 在网格策略框架下首次集体实现了“全员存活”，所有模型最终都实现了正收益。这一对比几乎是在公开提示：对大模型来说，高频短线投机可能并不是最适配的场景，中性、系统化的网格策略反而更能发挥其优势。

在这一轮以网格为核心的实盘中，Claude 夺得第一名，而在 NOF1 第一赛季短线炒币里夺冠的 Qwen3，这一次则跌到队尾，变成收益垫底的那一个。GPT-5 和 Gemini 表现平稳，分别排在第二、第三；DeepSeek 与 Grok4 的策略路径看上去差异颇大，但最终收益几乎重合，呈现出一种“路线不同，结果相近”的状态。同样的模型、同一批参与者，在两个不同场景中出现如此大的反差，很难用“运气”解释。背后的逻辑，对依赖策略的交易者来说，可能比结果本身更重要。

网格策略实盘：Claude 拿下冠军

如果回到最初的设计，“AI 炒币实盘竞技场”的设定其实非常直白：让六个大模型各自掌管 1 万美元本金，在 Perp DEX 平台上交易 BTC、XRP 等永续合约，测试周期大约两周，启动时间在 10 月 18 日左右。全程模型只接收市场量化数据，不再有人为“拍板”，AI 必须自己判断做多还是做空、用多高杠杆、开多大仓位，并为每一次操作附上置信度评分。

合约网格这一轮测试沿袭的也是这种克制设定，只不过把焦点从主观方向交易转向参数化网格。六个模型在严格一致的起点上出发：每个模型起始资金 1000 USDT，杠杆倍数统一为 5 倍，测试时间锁定在 2025 年 10 月 24 日至 11 月 4 日。在 OKX 的 BTC/USDT 永续合约一小时 K 线数据基础上，模型需要给出一套完整的网格方案，包括价格区间上下限、网格数量、做多或做空还是采用中性网格，以及选择等差或等比模式。

在这样的约束条件下，六个模型给出的答案呈现出高度集中又存在细节差异的特征。所有模型不约而同地选择了等差网格模式，也全部采用中性网格策略，方向上不再押单边涨跌；但在区间宽度与网格密度上，各自风格差异明显。Grok4 与 DeepSeek 把防线画得最远，网格区间都覆盖 100,000–120,000 美元；前者布设了 50 个网格，形成小间距、高密度的分布，后者只放置 20 个网格，节奏更为宽松。Gemini 将区间定在 105,000–118,000 美元，同样设定 50 个网格，试图用高密度覆盖更宽的价格带。GPT-5 则把重点压缩到了 105,000–115,500 美元之间，网格数量只有 10 个，间距极大，更偏向低密度、高单笔利润的思路。Qwen3 的参数最为激进，区间仅在 108,000–112,000 美元之间，设定 20 个网格，在所有模型里区间最窄。

欧易OKX 的行情数据显示，在这一测试时间段内，BTC 价格在 10.3 万至 11.6 万美元区间内来回震荡，先是持续爬升，随后出现快速回落，走出典型的 V 型结构。这段走势事实上成了六个模型命运分叉的关键。正是这段精确落在 10.3 万至 11.6 万美元区间的波动，让这次实盘与此前回测之间的差异显露无遗，也解释了为什么有些在历史数据中表现完美的策略，一旦进入“现实场景”，就显得疲态尽显。在这样一段行情里，Claude 最终站到了成绩单的最上方。

Claude：收益与回撤的平衡点

Claude 最终的累计收益率为 +6.18%，成为实盘冠军。从参数设定来看，它选择的是一条并不极端的中间路线。其网格区间落在 106,000–116,000 美元之间，既没有像 Qwen3 那样紧紧贴住短期波动中枢，也没有像 Grok4 那样把防线拉到极远的位置。网格密度同样采取了中等水平，既不稀疏，也不密集，构成一个可以兼顾效率与风险的“中宽中密”组合。

从具体表现看，在行情震荡上行的阶段，这套参数很好地契合了“波动即收益”的逻辑，网格不断触发，利润稳步积累，累计收益一度推升至 +7.90%。当市场情绪突然反转，BTC 价格在短期内跌至约 103,000 美元，Claude 所画的 106,000 美元下限虽然一度失守，但脱网距离并不夸张。叠加此前积累的利润垫，即便在 5 倍杠杆条件下，最大回撤仍被压在了 1.72% 左右，成为六个模型里回撤控制最理想的样本之一。

这套策略的有效性，在于它从一开始就没有试图“压中所有行情”，而是优先保证在大部分常规波动中能持续输出，同时为极端场景保留了足够的安全纵深。在这样的设定下，它既吃到了震荡上行阶段的反复波动，又没有在急跌中被直接“打爆”，而是以温和回撤换来了整体的稳定收益曲线。

GPT-5：以稀疏仓位换取风险摊薄

紧随其后的是 GPT-5，最终累计收益为 +5.79%。这套策略在风格上明显比 Claude 更进取，走势更像一条阶梯线：前半程提速更快，后段的回撤幅度也更大。即便如此，它仍然维持在一条相对平滑的路径上，最终收官数据仅略逊一筹。

GPT-5 的区间设定为 105,000–115,500 美元，在区间宽度上接近 Claude，但网格数量只有 10 个，间距明显拉大。这种配置天然会抬高单笔网格收益，一旦触发，就能捕获更大幅度的波动差价。与此同时，总格数少意味着总体持仓数量被限制在一个相对温和的水平，仓位集中度降低了极端行情下“踩空”的概率。

在震荡上行阶段，GPT-5 凭借这种“低密度、高效率”的组合，很快积累起一段颇为亮眼的收益，累积增幅一度达到 +8.44%。在急跌阶段，它同样依靠 105,000 美元的下限，获得了一道关键防线，尽管最大回撤放大到了 2.65%，但仍在可接受的范围内。与 Qwen3 的极窄区间相比，GPT-5 通过更低的价格下限和更低的总持仓，构建了更强的抗跌能力。

从整体效果来看，GPT-5 提供的是一种相对高效的“偏进取版本”，对回撤的容忍度略高于 Claude，但在资金使用效率和收益速度上更具吸引力，适合对波动有一定承受能力的交易者。

Grok4：用区间和高密度做“终极防守”

在六个模型中，Grok4 可以被视作“防守型选手”的代表。不论从区间还是密度看，它几乎把所有决策都围绕着“安全”二字展开。Grok4 与 DeepSeek 一样，选择了 100,000–120,000 美元的最宽区间，让策略始终站在风险的最外圈。在此基础上，Grok4 设定了 50 个网格，高密度分布进一步摊薄单格持仓。

当 BTC 在测试期间一度跌至约 103,000 美元时，Grok4 所设的 100,000 美元下限始终未被触及，这意味着在整个周期内，它从始至终没有遭遇脱网风险。在高密度布局下，浮亏被分摊到大量小仓位中，即便在急跌时，总体回撤仍被控制在 0.97% 这一极低水平，收益曲线几乎平滑到没有明显“尖刺”。对那些最在意本金安全、对净值波动极其敏感的用户而言，Grok4 展现出的是一种典型的“终极防守型”策略：牺牲部分效率，换取更高的安全缓冲。这种策略在行情剧烈波动时特别适合用来稳住底仓。

与 Grok4 相比，DeepSeek 虽然网格密度略低，但沿用同样的最宽区间设定，最终收益表现几乎与其重合。从结果来看，这也验证了在以防守为优先级的框架下，区间宽度往往比密度更关键，只要保证“不轻易脱网”，密度带来的轻微效率差异在实盘中会被极端事件所“抹平”。👉在观看本文内容时，如果你有需要可以先进行欧易OKX下载安装注册，这样在你阅览的同时就能同步跟着体验，让你在搜索与实践中更容易找到所需信息。

Gemini：中宽区间高密度布局以曲线平滑取胜

Gemini 所采取的则是一套更强调均衡的配置。它把区间设定在 105,000–118,000 美元之间，区间宽度介于极端宽与极端窄之间，同时设置了 50 个网格，用高密度覆盖这一价格走廊。从下限位置看，Gemini 与 GPT-5 一样都守在 105,000 美元，但通过更多的网格数量，把仓位分得更细，风险被进一步摊薄。从结果来看，Gemini 在急跌阶段的最大回撤约为 1.41%，明显低于 GPT-5 的 2.65%，体现出高密度在控制波动方面的优势。整个周期的收益曲线几乎没有剧烈折返，呈现出一种比较理想的“稳中缓升”态势。对于那些希望赚取稳定网格收益、同时不愿见到净值大幅波动的交易者而言，Gemini 的策略提供了一种可供参考的路径——不追求极致安全，也不刻意追求最高效率，而是优先让收益曲线看上去尽可能平顺。

综合这几个模型的表现，在统一起点和统一杠杆条件下，六个 AI 最终全部实现了正收益，并不是因为它们突然具备了“战胜一切行情”的能力，而是因为本轮测试的行情结构——震荡上行叠加尾段急跌——恰好让它们有机会在前半程积累出足够厚的利润缓冲区。这些利润垫在后期极端走势中被消耗，却仍然为它们留下了正收益的最终结果。对所有关注网格策略的人来说，这一事实再次强调：在这类策略里，真正重要的不是单日收益多高，而是长期来看能否持续用震荡积累安全垫，并在突发行情中守住底线。

Qwen3 在两场测试中的“反转剧情”

如果只看数字，Qwen3 无疑是这两轮实验的“戏剧担当”。在 NOF1 推出的“AI 炒币实盘竞技场”第一季中，这个华语模型与 DeepSeek 一同实现正收益，并凭借后半段强势拉升，成功反超后者，拿下短线炒币冠军，而四个美系模型则全员亏损离场。那一季的结果，某种程度上揭示了短线环境的残酷特性：高频交易不只是放大收益，也同步放大了手续费、滑点和心态成本；复杂策略层出不穷，最后跑赢市场的，往往反而是那些在关键时刻敢于“做减法”的选手。简单持有 BTC 在一段时间里甚至超过了不少“聪明策略”的表现。

然而，一旦把舞台从短线高频换到网格，这个曾经的冠军就变成了本轮测试中的“最大教训”。在合约网格实验中，Qwen3 曾在中前段表现亮眼，凭借窄区间高频触网，在上涨阶段快速冲高，某一时点月化利润峰值达到 +41.88%，单日收益最高达到 65.48 USDT，一度看上去有机会延续“冠军气质”。但在后期 BTC 出现快速调整时，它遭遇了本次所有模型中最大的单次回撤，回撤幅度达到 8.12%。先前积累的大部分浮盈被迅速吞噬，最终累计收益只剩下 22.51 USDT，在六个模型中垫底。

对比各模型的参数就可以看出问题所在。Qwen3 在本次实验中选择了 108,000–112,000 美元的窄区间，网格数量为 20 个，实际上是一套为“中枢震荡”量身打造的高频套利策略。只要价格围绕这个区间来回波动，它就能频繁捕捉价差，效率极高。在前半程震荡上行阶段，这一设定确实让它迅速累积了相当可观的利润。但当行情不再围绕这条窄区间徘徊，而是一路跌到 103,000 美元附近时，108,000 美元的下限就从“吃利润的刀口”，变成了“脱网的起点”。5,000 美元的脱网距离让所有高位多头网格在短时间内暴露于极不利的位置，而 5 倍杠杆则进一步放大了这部分风险。岛式盈利被瞬间冲刷，利润大幅回吐，也就成了必然结果。这个过程几乎是一次教科书式的示范：窄区间策略在适配行情时确实非常锋利，但在价格向单边偏离时，缺乏任何纵深防御，很容易被极端事件击穿。

回想 Qwen3 在 NOF1 短线赛季里赢得冠军的过程，就会发现两次表现并不矛盾。在那一次比赛中，它依靠的是对环境的灵活适配：在波动加剧的阶段，直接采用单一 BTC 全仓策略，配合 5 倍杠杆和清晰的止盈止损，将复杂多标的、多策略简化为一个方向清晰的高信号仓位。这种在不确定环境下“主动减法”的能力，体现的是大模型在策略层面对复杂局面的理解与收敛能力，也因此收获爆发式净值增长。而 DeepSeek 虽然在风险控制上更审慎，Sharpe 比率等风控指标表现更好，但因为过于保守，未能充分捕捉 BTC 的主导机会。部分美系模型则因为过度激进，最终掉入全线亏损的结局。

相比之下，在网格实验里，Qwen3 更多呈现出的是“被动暴露”的一面：参数一旦设定，就不再进行中途调整，窄区间配置在上涨阶段显得锐利无比，一旦遇到单边回撤，所有缺少防御纵深的短板就会在短时间内集中暴露。前一次成功来自主动适应，后一次失手则源于静态参数设计的不足，这恰好说明 AI 交易并不具备“一策通吃”的魔法。任何模型都需要首先匹配行情类型，在策略级别做出选择，而不是依赖某一套参数在所有环境里通杀。👉如果你对世界货币有兴趣了解的话，不妨直接进行欧易OKX下载安装注册，这样资源和信息就更加直观易懂。

回测中的“完美表现”

除了 Qwen3 的反转之外，两轮测试在回测与实盘之间的落差，同样值得认真对待。在 OKX 与 AiCoin 于 2025 年 7 月 25 日至 10 月 25 日期间进行的历史回测中，六个模型基于 BTC/USDT 永续合约的网格策略，从数据上看几乎是“理想模板”：整个回测期没有出现任何脱网风险，收益表现平稳、曲线漂亮，看起来像是一套可以直接照搬到实盘的“完美答案”。但到了 10 月 24 日至 11 月 4 日这段真实行情中，同一批模型却出现了多次脱网和收益的剧烈波动，部分策略在极端走势下暴露出明显脆弱性。

从策略科学的角度来看，这种差异并不难解释。回测本质上是把策略放到已经发生过的行情上重演一遍，模型在这个过程中很容易被“训练到最适应历史”，从而形成一种对过去数据的过度拟合。在这样的情况下，零脱网、曲线完美有时反而是一种“假安全感”——它证明的是策略对过去的理解能力，却并不能证明它对未来不可预见事件的承受能力。一旦真实行情在某个指标上突破了历史轨迹的极限——比如这次突然出现的快速深度回撤，那些在历史样本中从未被真正测试过的极端情况，就会在实盘里一次性显形。

从这一点出发，本轮实盘给出的最重要提醒，并不是“回测没用”，而是回测只能解释策略与已知历史之间的关系，而实盘则在考验它是否有足够的防御冗余。区间是否留得足够宽，下限是否拉得够低，防御纵深是否允许“超出样本”的行情发生，这些问题最终决定的是策略能不能在真正的极端环境中活下来。换句话说，一个看起来“非常聪明”的 AI，可能只是对历史行情过度熟悉；真正经得住考验的策略，从来不是绘出最平滑曲线的那个，而是在最恶劣行情下仍然能维持基本稳定、不轻易崩溃的那个。

工具与策略的分工：AI 决定“怎么想”，网格负责“如何执行”

在这一轮测试中，还有一个常被忽略但事实上同样重要的角色，是执行层面的工具。所有模型在本次实盘中采用的都是 OKX 合约网格（AiCoin AI 网格）工具。这套工具支持等差、等比、中性、多空网格等多种模式，可以自由设定价格区间、网格数量、杠杆倍数等参数，针对的就是震荡市中“分批建仓与分批止盈”的自动化执行需求。

从 Claude 到 GPT-5，从 Gemini 到 DeepSeek 与 Grok4，每一个模型最终能在这套工具之上跑出怎样的效果，很大程度上取决于策略设计与执行引擎之间是否“配得上”。Claude 最终交出的稳定成绩，很难只归功于它“更聪明”；更准确的说法是：它所选择的中宽中密方案，与欧易OKX网格引擎的执行逻辑高度契合——在合理区间内自动买卖、在震荡中稳健吃到价差、在急跌中用较低下限限制回撤。整个流程足够清晰，风险边界在事前就被划定。

对 Qwen3 来说也是类似的逻辑。即便它在参数设定上过于激进，窄区间在极端行情下带来巨额压力，但 网格工具所提供的分批建仓和分批平仓机制，仍然在一定程度上把风险摊平，避免了在高波动中直接出现“灾难级滑坡”。它最终沦为垫底选手，但没有演变成全面断崖式崩盘，工具本身的执行机制在其中起到了缓冲作用。

对普通用户而言，这样的分工结构实际上给出了一个可以操作的现实路径：AI 模型更适合用于提供参数建议、区间参考和方向判断，而实际执行应交由稳定、透明、规则清晰的网格工具来完成。前者负责“思考”，后者负责“执行”，中间再由人来做风险边界的最终裁决。只要这个三角关系处理得当，系统整体的风险轮廓就会较为可控。

两次实验留给交易者的现实启示

如果把六个模型在 NOF1 短线实盘和这次网格策略测试中的表现放在一起看，最直接的结论就是：AI 的策略能力固然重要，但风险管理与工具选择同样关键。在短线投机环境下，高频并不直接等于“高超”，过度交易与高滑点足以消耗掉大量策略优势，甚至让复杂策略还不如简单的 HODL。反过来，在中性网格场景下，AI 借助规则化、参数化框架，反而更容易把自身的计算优势转化为相对稳定的收益。

对于习惯使用 AI + 网格工具组合的用户来说，有几条经验显得尤为重要。震荡市环境下，中性网格往往是风险收益比最均衡的首选；在趋势明确的时候，多网格或空网格才有更强发挥空间。区间和网格数的设定要尽可能回避极端——区间太窄，容易在极端行情下大面积脱网；区间过宽，则可能错过大量有效波动机会，导致效率低下。AI 给出的参数建议，可以作为一个基础版本，但不宜完全照单全收，最终仍需要结合市场结构和自身风险承受能力进行人为修正。在所有这些步骤之前，回测和模拟盘依然有用，尤其适合帮助交易者先在“预演环境”里看清策略的潜在弱点。

更现实的一点是，不论 AI 看上去多聪明，高风险策略永远意味着高波动，收益不稳定是逻辑上的自然结果。市场的本质残酷不会因为引入 AI 而改变，AI 只能成为工具，而不能成为护身符。真正决定一个账户能否长期存活的，依然是风险边界是否划得足够清楚，防守是否比进攻更被当回事。在未来的赛季里，这些模型还会继续接受不同环境的检验。而对交易者来说，比起期待出现一个“永远正确的 AI”，更现实的做法，可能是利用 AI 提供的视角和算力，在策略、工具与风控之间找到一个适合自己的平衡点。

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