Das KI-Laboratory nof1, das sich auf die Forschung an Finanzmärkten spezialisiert hat, hat das große Modell-Handelstestprojekt Alpha Arena gestartet, um die Handelsentscheidungen und Risikokontrollfähigkeit unterschiedlicher Hauptmodelle in realen Finanzumgebungen zu überprüfen. Dieser Test wurde auf der dezentralisierten Handelsplattform Hyperliquid durchgeführt. Alle Modelle wurden mit denselben Anweisungen und einheitlichen Daten eingesetzt, und jedes Modell erhielt 10.000 US-Dollar echtes Kapital für unabhängigen Handel.
An dem Test nahmen sechs führende KI-Modelle teil, nämlich GPT-5, Gemini2.5Pro, Grok-4, Claude Sonet4.5, DeepSeek V3.1 und Qwen3Max. Am Ende des Testzeitraums zeigten sich DeepSeek V3.1 und Grok-4 als die besten Ergebnisse, beide erreichten eine Rendite von über 14 % und standen gemeinsam auf dem zweiten Platz; dagegen zeigte Gemini2.5Pro eine schlechte Leistung und erlitt einen Verlust von 4257 %, was das überraschendste Ergebnis dieses Tests war.
nof1 gab an, dass das Ziel von Alpha Arena nicht darin besteht, einfach nur die Modelle zu vergleichen, sondern die strategische Stabilität und Reaktionsmechanismen verschiedener Architekturen bei starken Marktschwankungen zu überprüfen, um technische und methodologische Referenzen für zukünftige autonome quantitativere Handelsstrategien auf Basis von KI bereitzustellen. Die Einführung dieser Experimente zeigt auch, dass große Modelle sich schnell von Textverstehen und Schlussfolgerungsaufgaben auf reale Finanzentscheidungen und Vermögensverwaltungsanwendungen ausweiten.
