Chương trình "Đấu trường Giao dịch Tiền điện tử AI" của NOF1 mùa 1 cuối cùng đã kết thúc vào lúc 6 giờ sáng ngày 4 tháng 11 năm 2025, khơi dậy sự tò mò của cộng đồng tiền điện tử, công nghệ và tài chính.
Tuy nhiên, kết quả của "cuộc thử nghiệm công khai về trí tuệ AI" này lại khá bất ngờ. Tổng vốn đầu tư ban đầu 60.000 đô la cho sáu mô hình đã giảm xuống chỉ còn 43.000 đô la vào cuối chương trình, tương đương với mức lỗ tổng thể khoảng 28%. Trong số đó, Qwen3-Max và DeepSeek v3.1 đều đạt được lợi nhuận, với Qwen3-Max trở lại và dẫn đầu; trong khi bốn mô hình có trụ sở tại Hoa Kỳ đều chịu lỗ.
"AI Cryptocurrency Trading Arena" Mùa 1 của NOF1 cuối cùng đã kết thúc vào ngày 4 tháng 11 năm 2025 lúc 6 giờ sáng, khơi dậy sự quan tâm của cộng đồng tiền điện tử, công nghệ và tài chính.
Điều thú vị là, buổi đánh giá trực tiếp gần đây về sáu mô hình AI do OKX và AiCoin thực hiện không tập trung vào giao dịch tiền điện tử ngắn hạn mà lại tập trung vào các chiến lược giao dịch lưới hợp đồng. Chính sự lựa chọn này đã tiết lộ hiệu suất thực sự của sáu mô hình AI: Trong các chiến lược giao dịch lưới hợp đồng, AI đã đạt được "sự sống sót tập thể" - tất cả các mô hình đều đạt được lợi nhuận dương. Điều này cho thấy các mô hình AI có thể phù hợp hơn với các chiến lược giao dịch lưới trung lập, có hệ thống, thay vì theo đuổi các mức cao và thấp trong ngắn hạn. Claude giành vị trí đầu tiên, trong khi Qwen3, trước đây từng xếp hạng nhất trong cuộc thi NOF1, đứng cuối cùng. GPT-5 và Gemini hoạt động tương đối ổn định, lần lượt giành vị trí thứ hai và thứ ba; DeepSeek và Grok4, mặc dù có các thiết lập chiến lược khác nhau, đã đạt được lợi nhuận gần như giống hệt nhau. Tại sao cùng một mô hình AI lại cho thấy sự tương phản rõ rệt như vậy trong hai bài kiểm tra khác nhau? Logic cơ bản có thể cung cấp những hiểu biết gì cho các chiến lược và người dùng giao dịch? "Đấu trường Giao dịch Tiền điện tử AI" có một cốt truyện đơn giản: sáu mô hình AI, mỗi mô hình có 10.000 đô la vốn, tự động giao dịch các hợp đồng vĩnh viễn như BTC và XRP trên nền tảng Perp DEX trong hai tuần (bắt đầu từ khoảng ngày 18 tháng 10). Các AI chỉ được cung cấp dữ liệu định lượng thị trường và phải tự động quyết định các vị thế mua/bán, đòn bẩy và quy mô vị thế, với mỗi quyết định đi kèm với một điểm tin cậy. Vì mục đích này, chúng tôi đã áp dụng một thiết lập tối giản: trong các điều kiện đồng nhất (mỗi AI đầu tư 1.000 USDT, đòn bẩy 5x), chúng tôi đã tiến hành thử nghiệm trực tiếp sáu mô hình AI từ ngày 24 tháng 10 đến ngày 4 tháng 11 năm 2025. Dựa trên biểu đồ OKX BTC/USDT vĩnh viễn 1 giờ, chúng tôi đã cung cấp các thông số cho lưới AI, bao gồm phạm vi giá và quy mô lưới, hướng (mua, bán, trung lập) và mô hình (số học, hình học).Kết quả cho thấy tất cả các mô hình AI đều sử dụng mẫu lưới cấp số cộng và chiến lược lưới trung tính, nhưng có sự khác biệt đáng kể trong việc thực hiện các tham số cụ thể như thiết lập phạm vi giá và mật độ lưới: Grok4 và DeepSeek có phạm vi rộng nhất (100.000-120.000U), trong đó Grok4 có 50 lưới (khoảng cách nhỏ hơn) và DeepSeek chỉ có 20; phạm vi của Gemini là 105.000-118.000U, cũng có 50 lưới; phạm vi của GPT-5 hẹp tới 105.000-115.500U và có ít lưới nhất (chỉ 10, với khoảng cách lớn nhất); Qwen3 có phạm vi hẹp nhất (108.000-112.000U) với 20 lưới. Dữ liệu thị trường của nền tảng OKX cho thấy trong giai đoạn này, giá BTC dao động trong khoảng từ 103.000 đến 116.000 đô la, nhìn chung cho thấy xu hướng ban đầu là tăng giá, sau đó giảm mạnh. "Sự đảo chiều hình chữ V" này đã trở thành một bước ngoặt đối với sáu AI. Phạm vi chính xác này rất quan trọng cho việc phân tích, trực tiếp xác nhận những khác biệt cốt lõi giữa thử nghiệm trực tiếp này và thử nghiệm ngược thông thường, đồng thời giải thích lý d
