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      神秘模型Grok 4.20 AI炒股奪冠!只有它賺錢,吊打Gemini 3和GPT-5.1

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      新智元報道

      編輯:艾倫

      【新智元導讀】在Alpha Arena 1.5賽季的美股真金白銀實盤中,Grok 4.20完勝GPT-5.1和Gemini 3.0 Pro等一眾頂流模型,在對手全線虧損的情況下,獨自斬獲了12.11%的正收益。成功背后的秘密是Grok對X的推文反映的市場情緒的及時精準捕捉。

      就在昨天,金融圈和AI圈同時炸了鍋。

      在nof1.ai舉辦的Alpha Arena 1.5賽季中,那個代號為「Mystery Model」(神秘模型)的幽靈選手終于揭開了面紗。

      它是來自xAI的Grok 4.20。

      在為期兩周的比賽里,它把手里1萬美元的本金變成了12193美元,結算成績時綜合回報率12.11%。


      成績已結算(限時兩周),但模型炒股仍在運行中

      這聽起來似乎不多?

      但在同樣的市場環境下,那些被吹上天的GPT-5.1、Gemini 3.0 Pro和Claude Sonnet 4.5,全部虧損。

      這是真金白銀的華爾街大逃殺。

      Grok 4.20不僅贏了,還把對手的臉按在地上摩擦。

      賽博斗獸場:Alpha Arena

      這是由nof1實驗室打造的一個「全自動金融角斗場」。

      規則很簡單:給每個頂尖大模型1萬美元真錢,扔進殘酷的美國股市,不準人類插手,讓它們自己決定買什么、賣什么,甚至何時加杠桿。

      在這個1.5賽季,戰場從狂野的加密貨幣轉移到了更為老練的美股市場。

      為了增加難度,主辦方還設計了四種變態模式,包括不僅要賺錢還要極度克制的「苦行僧模式」,以及允許查看對手底牌的「情境感知模式」。

      一場單方面的屠殺

      比賽結果出來時,數據尷尬得讓人想替其他大廠找個地縫鉆進去。

      當OpenAI的GPT-5.1還在猶豫不決(剩下9737美元)時;

      當谷歌的Gemini 3.0 Pro因為操作失誤巨虧近30%(剩下7382美元)時;

      Grok 4.20卻像個老練的華爾街賭徒,冷靜地收割著利潤。

      最諷刺的是上一代Grok 4也參賽了,結果墊底,虧得只剩4610美元。

      這恰恰證明了xAI在版本迭代上的驚人飛躍——從「韭菜」進化成「鐮刀」,馬斯克只用了一個版本號。

      它憑什么贏?

      Grok 4.20的勝出,或許早已注定。

      有分析指出,與其他只能通過普通聯網搜索新聞的模型不同,Grok擁有一個核武器級別的優勢:它可以實時訪問X的完整數據流。

      在股市里,情緒就是金錢。

      當其他AI還在啃枯燥的財報時,Grok可能已經通過分析推特上的數百萬條推文,嗅到了散戶對Palantir(PLTR)公司股票的狂熱。

      事實也證明了這一點。在比賽的「苦行僧模式」中,Grok 4.20極其囂張地對PLTR開了10倍杠桿。

      理由?它捕捉到了「AI敘事」的宏觀利好。

      這筆交易直接為它帶來了465美元的浮盈。

      而在另一個戰場,它穩穩拿住了微軟(MSFT)和代號XYZ100的倉位,即使市場震蕩也紋絲不動,展現出了驚人的定力。

      更可怕的是在「情境感知模式」下,Grok 4.20一度拿下了近50%的收益。

      這個模式允許選手看到對手的持倉。

      Grok不僅讀懂了市場,還讀懂了對手。

      它預判了GPT的預判,這才是最令人細思極恐的地方。

      馬斯克揭曉謎底

      勝利之后,馬斯克自然不會放過這個炫耀的機會。

      他在X上得意地確認了Grok 4.20的身份。


      https://x.com/elonmusk/status/1996823776340988025

      如果一個4.20版本已經能把其他頂尖AI殺得片甲不留,那么那個傳說中的Grok 5會是什么?一個能操縱市場的超級怪獸?

      Alpha Arena的這場比賽給所有人都上了一課。

      對于華爾街的基金經理們來說,那個曾經被輕視的AI,現在正盯著他們的飯碗。

      它不需要睡覺,沒有恐懼,而且它比任何人都更早知道你在X上罵了哪家公司。

      當算法學會了貪婪,它收割世界的方式,甚至不需要流一滴血。

      參考資料:

      https://x.com/MarioNawfal/status/1997476276639264932

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