Claude 拿下冠军，6 大 AI 网格策略对决真相 ｜ OKX & AiCoin 实盘测评

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