NOF1 推出的「 AI 炒币实盘竞技场」第一赛季，终于在 2025 年 11 月 4 日早上 6 点收官，吊足了币圈、科技圈和金融圈的胃口。
但这场 “AI 智商公开测试 ” 的结局却有点出乎意料，六个模型总计的 6 万美元本金，收官时只剩 4.3 万美元，整体亏损约 28% 。其中， Qwen3-Max 和 DeepSeek v3.1 双双盈利， Qwen3-Max 逆袭拔得头筹；而美系四个模型则全线亏损。
有意思的是，近期 OKX 和 AiCoin 联手搞的六个 AI 模型实盘测评，不盯着短线炒币那套，而是把目光放在了合约网格策略上，偏偏就是这个选择，挖出了 6 大 AI 模型的真实收益表现： 在合约网格策略里， AI 实现了 “ 群体生存 ”—— 所有模型都拿到了正收益。这意味着， AI 模型或更适合中性、系统化的网格策略，而非短线追涨杀跌。
其中， Claude 直接拿下冠军，而之前在 NOF1 赛事里排名第一的 Qwen3 ，这次反倒成了倒数第一。 GPT-5 和 Gemini 表现相对稳健，分别拿下了第二和第三； DeepSeek 与 Grok4 则 “ 殊途同归 ” ，尽管策略设置不同，但最终的收益却几乎一致。
同样的 AI 模型，为什么会在两次不同的测验中，出现这种极大反差？这背后蕴含的逻辑，又会对策略和交易用户带来哪些启发呢？
「 AI 炒币实盘竞技场」故事背景很简单，让六个 AI 模型各持 1 万美元本金，在 Perp DEX 平台自主交易 BTC 、 XRP 等永续合约，周期两周（ 10 月 18 日左右启动）；全程仅投喂市场量化数据， AI 需自主决定多空、杠杆、仓位，且每次决策要附置信度评分。
为此，我们同样采取极简的设定：在统一条件下（每个 AI 投入 1000 USDT 、 5 倍杠杆），让六个 AI 模型于 2025 年 10 月 24 日至 11 月 4 日期间进行实盘测试。基于 OKX 的 BTC/USDT 永续 1 小时的走势图，给出一个 AI 网格的参数，包括价格区间和网格数量，方向（做多、做空、中性）和模式（等差、等比）。
得到的结果是，所有 AI 模型均采用等差网格模式与中性网格策略，但在价格区间设定、网格密度等具体参数执行上差异明显： Grok4 与 DeepSeek 区间最宽（ 100,000-120,000U ），前者网格数量达 50 个（间距更小），后者仅 20 个； Gemini 区间为 105,000-118,000U ，同样设 50 个网格； GPT-5 区间窄至 105,000-115,500U ，且网格数量最少（仅 10 个，间距最大）； Qwen3 区间最窄（ 108,000-112,000U ），网格数量 20 个。
OKX 平台行情数据显示，该时期 BTC 价格在 10.3 ～ 11.6 万美元区间波动，整体呈先震荡上行、后急剧下挫的行情。也恰是这次的 “V 型反转 ” ，成了六大 AI 的分水岭。 这个精确范围对分析是至关重要的，它直接印证了本次实盘测试与常规回测的核心差异，并解释了为什么部分 AI 模型会 “ 失效 ” 。
以下是实盘数据表现：
实盘冠军： Claude
策略核心：区间适中，触发中等，兼顾震荡和趋势阶段，更稳健
Claude 以 +6.18% 的累计收益率夺冠，其成功关键在于 “ 中宽中密 ” 的网格策略，这套配置堪称金标准，也正好适配了本轮 BTC 震荡行情，成为了实盘中兼顾盈利与风险控制的参考范本。
其网格区间设为 106K–116K ，不像 Qwen3 那样激进，也没有 Grok4 那么宽泛。在震荡上行阶段，它稳步积累了收益；即便在行情急跌时， 106K 的下限也能有效控制回撤，优于所有中 / 窄区间模型。中等区间加适中密度保证了网格利润充足，同时在急跌中持仓浮亏侵蚀最小。
具体来看，行情上涨阶段， Claude 避免了 Qwen3 在高位时出现的网格闲置，稳健地累积了 +7.90% 的利润；在行情急跌阶段， BTC 跌至约 103K 时， Claude 的下限 106K 仅脱网 3K ，浮亏得以被高累计利润有效缓冲，使得 5X 杠杆下的回撤仅为 1.72% ，表现出极佳的风险控制能力。
可靠备选： GPT-5
策略核心：偏宽区间低密度，单次高利，以低仓位稀释风险
GPT-5 表现稳健，以 +5.79% 的累计收益位居第二，是仅次于 Claude 的可靠选择。其策略积极进取，风险偏好略高，倾向于抓住市场机会，但回撤管理不及 Claude 。收益曲线呈阶梯式上升，增长较快，但在后期（第 10 天）回调幅度大于 Claude 。整体效率较高，盈利能力约为基准的两倍。目前来看， GPT-5 是稳健且高效的备选策略，兼顾收益与适度风险，但回撤管理仍有优化空间。
该模型网格策略的核心特点在于低密度、高单次收益。与 Gemini 相比，虽然其回撤达到 2.65% ，相对略高，但由于网格数量少，总仓位有限，风险得以稀释，同时 105K 的下限为急跌行情提供了缓冲。在震荡期，该策略表现出不俗效率，累计收益达到 +8.44% 。与 Qwen3 相比， GPT-5 的下限更低，使其在价格下行阶段抗跌性明显增强。这种策略通过限制总仓位控制极端风险敞口，兼顾收益和安全，是追求效率且稳健的可靠备选方案。
最保守的： Grok4
策略核心：最宽区间高密度，终极防御，以零脱网保证安全
Grok4 模型是终极防御策略的代表。与 Qwen3 相比，它完全放弃了震荡期的进攻性，换取了最高的资金安全。 100K 的下限确保在 BTC 跌至 103K 时零脱网，高密度网格进一步摊薄了持仓风险，使绝对回撤仅 0.97% 。与 DeepSeek 相比，虽然两者效率接近，但 Grok4 的收益曲线最平滑、回撤最低，使其成为最保守、最稳健的选择，尤其适合追求资金安全的用户。
此外，还有「稳定防御的 DeepSeek 」，其策略核心是 —— 最宽区间中密度，防御优先，兼顾效率与零脱网。以及「突出表现的 Gemini 」其策略核心是 —— 偏宽区间高密度，高频微利，以广覆盖摊薄风险。
值得注意的是， DeepSeek 模型与 Grok4 拥有相同的最宽区间，最终收益几乎相同，验证了 “ 区间优先于密度 ” 的逻辑：在零脱网防御下，中密度带来的效率差异被抵消，区间宽度决定了抗跌能力，而密度主要影响收益曲线平滑度和触发频率。
而 Gemini 模型则展示了高密度策略在中宽区间内提升抗回撤的优势：与 GPT-5 相同下限下，高密度网格广泛分布仓位，有效摊薄急跌风险，回撤仅 1.41% ，明显优于 GPT-5 的 2.65% ，说明高密度策略能显著提升稳定性与曲线平滑度，是追求稳健收益的优选。
六个 AI 模型网格策略优劣势总览（注： Qwen3 详细策略特点，将在下一部分介绍）：
在当前设定条件下， AI 模型实现 “ 群体生存 ” 并拿到正收益，是基于一个扎实的逻辑： 在以震荡上行为主导的行情中，所有模型都成功利用了策略的 “ 波动即利润 ” 特性积累了足够的安全利润垫，即使在极端风险（急跌）发生时，这一利润垫也足以抵御浮亏的侵蚀，从而确保了所有模型的最终收益都保持为正。
先来复盘在 NOF1 推出的「 AI 炒币实盘竞技场」第一赛季的结果：华语模型 Qwen3 和 DeepSeek 双双盈利， Qwen3 逆袭拔得头筹；而美系四个模型则全线亏损。
这说明，高频交易往往存在更高风险：过度交易带来的高额手续费侵蚀净值，而低胜率本身并不可怕，关键在于风险管理； 事实证明，即使复杂 AI 策略层出不穷，简单持有比特币（ HODL ）仍可能跑赢大多数模型。
看点之一是，两次实验结果呈现的巨大反差 ： Qwen3 在最后阶段反超 DeepSeek 拿下短线炒币冠军，但却在网格策略里「跌落神坛」，成了倒数第一，为什么？
在本次策略实验中， Qwen3 的表现是本次测试的「最大教训」。它在测试期间曾创下最高月利润峰值 +41.88% 和最高单日收益 65.48U ，但后期遭遇 8.12% 的巨大回撤，使最终累计收益仅为 22.51U ，排名倒数第一。
其策略核心为： 窄区间高频套利，激进集中，仅适配中枢震荡。行情上涨阶段，它凭借窄区间完美匹配中枢震荡，高频套利，收益迅速攀升至峰值 +10.37% 。
然而，对比其他模型，其 108K 的下限成为崩溃的根本原因：当 BTC 在下跌阶段急跌至约 103K 时， 5K U 的脱网宽度让积累的多头仓位完全裸露， 5X 杠杆进一步放大浮亏，利润被瞬间吞噬，第 10 天回撤高达 8.12% ，为所有模型中最大。这充分说明，窄区间策略虽然在震荡期可快速获利，但缺乏防御纵深，只适合窄幅震荡行情，面对价格偏离时极易遭受重创。
而在此前的 “AI 炒币实盘竞技场 ” 第一赛季中， Qwen3 赢得冠军的核心原因在于 —— 策略的及时调整与市场适配。在后期市场波动加剧时， Qwen3 采用简单专注的单一 BTC 全仓策略，结合 5 倍杠杆和精准止盈止损，高效捕捉反弹机会，实现净值爆炸式上涨，验证了其在动态不确定环境下的鲁棒性（ 在不同环境、不同市场波动下，系统仍能保持稳定表现、不轻易崩溃的能力。） 和问题解决能力。相比之下， DeepSeek 的保守多维度评估虽风险控制优秀（ Sharpe 比率最高），但增长缓慢，无法充分利用 BTC 主导行情，而美系模型如 GPT-5 的过度激进则导致全线亏损。
一句话总结： Qwen3 拿下短线炒币冠军源于主动适应，网格策略失败则源于被动参数缺陷，所以， AI 交易需匹配行情类型，避免 “ 一策通吃 ” 。
看点之二是， 在 OKX 与 AiCoin 于 2025 年 7 月 25 日至 10 月 25 日的历史行情回测中，六个 AI 模型在 BTC/USDT 永续合约的网格策略中都未出现脱网风险，收益表现相对稳定。但在本次实盘测试中，却有多模型出现了脱网或收益剧烈波动的情况。这背后的差异说明了什么？
回测里看到 ‘ 零脱网 ’ ，很多时候是一种假安全感。因为模型太熟悉历史数据了，等于是被 ‘ 喂熟 ’ 的。可一到实盘，行情稍微一突破历史低点，那些没留防线的策略就直接脱网。这个也说明了，能不能活下来，靠的不是聪明的算法，而是区间够不够宽、防御够不够深。 别迷信 “ 完美回测 ” ，真正有用的策略，是能在最糟的行情里活下来的那种。
本次合约网格实验中使用的策略工具是 OKX 合约网格（ AiCoin AI 网格），所有 AI 均基于该工具执行策略，确保了交易执行的一致性与公平性。这是一款支持等差、等比、中性、多空等多种模式的自动化交易工具，支持自定义价格区间、网格数量、杠杆倍数等参数。 适合在震荡市中捕捉微小波动收益，通过分批建仓与平仓实现套利。
从这次实盘来看， AI 的策略能力很重要，但工具的作用同样关键。 Claude 能稳住收益，不只是策略设计好，更大程度上得益于 OKX 网格工具，它能在区间里自动买卖，顺带控制风险，让 AI 不用担心一波回调就被打懵。 Qwen3 虽然策略更激进，但 OKX 工具通过分批建仓和自动止盈止损，帮它在高波动中保护本金，避免亏得一塌糊涂。简单说， AI 负责 “ 想怎么操作 ” ，网格工具负责 “ 帮你稳住、按规则执行 ” ，两者配合，效果比单靠 AI 要安全得多，也更容易看到收益。
AI + 网格工具怎么用得更顺手？
高风险策略永远是收益最不稳定的部分。只有用对策略， AI 的潜力才能真正变成实实在在的收益。没有风控，再聪明的 AI 也可能一夜归零。所以，别盲目追 AI ，市场从不手软， AI 也会交学费。它只能是工具，真正撑住你的是风险管理。下一季赛季，希望看到的是更成熟、更稳健、真正懂风控的 AI 策略。
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