在瞬息万变的 meme 代币与去中心化金融(DeFi)世界中,保持领先意味着要利用最前沿的工具。最近,开发者 Kanishq 对五款领先的大型语言模型(LLMs)进行了测试,挑战它们为在 Solana 区块链上流行的流动性协议 Meteora AG(https://meteora.ag/)构建定制 AI 代理。任务是什么?创建一个能关闭现有仓位、侦测热门代币——通常是热点 meme 币、添加流动性并每六小时重新平衡的代理。这个实验凸显了 AI 如何自动化复杂的 DeFi 策略,可能彻底改变交易者处理波动性 meme 代币市场的方式。
设置:一个真实的 DeFi 挑战
Kanishq 为每个 LLM 提供了相同的上下文:一个针对代理领域特定语言(DSL)的规范、一些示例以及一个直接的提示。目标是生成有效的 JSON,将自然语言指令翻译为可运行的代理 schema。这不仅测试编码准确性,还考验模型处理结构、语法、变量和逻辑流程的能力——这些对构建无需人工干预即可管理流动性池(LPs)的可靠 DeFi 机器人至关重要。
对于不熟悉 Solana DeFi 的读者,Meteora AG 是一个动态的流动性市场,用户可以为代币对提供流动性,通过赚取手续费同时帮助稳定价格。这里的热门代币常常包括一夜之间爆红的 meme 币,因此及时的 LP 管理对于最大化收益并最小化如非永久性损失(impermanent loss)等风险至关重要。
LLM 对决的关键发现
结果由一个 LLM 裁判评估,按全面性、正确性和遵循最佳实践的程度为工作流打分。下面是各模型的表现概要:
Kimi K2-Thinking(由 Moonshot AI 通过 OpenRouter 提供):这款开源强者以接近满分的成绩胜出。它生成了一个全面的工作流,具备正确的嵌套、准确的字段名和合乎逻辑的逐步流程。强项包括关闭仓位、挑选最佳池子、添加流动性以及安排重新平衡。不过,它非常慢——耗时超过 600 秒——这使得它不太适合实时生产环境。尽管如此,作为推动加密自动化边界的开源模型,它仍令人印象深刻。
Claude Sonnet 4.5(由 Anthropic 提供):一个有力的竞争者,也是 Kanishq 认为可行的选择。它严格遵守语法,产出干净的 JSON,并在谨慎与完整性之间取得平衡。它包含了用于重新平衡的关闭和流动性添加步骤,但为避免错误省略了一些可选字段。响应时间约为 320 秒,表现稳健,是开发 DeFi 代理的可靠选择。
GPT-5(由 OpenAI 提供):令人意外地速度偏慢,超过 210 秒。该模型能处理复杂性但在步骤中引入了小错误。其仅聊天(chat-only)变体在此场景中并不太实用,尽管 OpenAI 的 o1-mini 在意图分类方面表现出色。针对 meme 代币策略,它可能需要一些调整以更好地应对快速变化的市场。
Grok-Code-Fast-1(由 xAI 提供):名副其实的速度狂人,几乎瞬间生成 DSL(低于 250 秒)。它给出了有效的 schema 和简化的处理方式,但在条件嵌套和参数类型上出现问题——这些对在高波动 LP 仓位中进行风险管理至关重要。
Qwen-3-Max(由阿里巴巴提供):一个令人惊喜的选手,正确处理了所有步骤并生成了可运行的代理。它缺少一些细粒度的 DSL 类型并且风险管理不够完整,但其有效的 schema 和关键步骤使其成为探索 meme 代币 LPs 的入门级经济选择。
总体来看,没有单一模型是完美的。Kanishq 指出,链式使用模型——先用 OpenAI 的 o1-mini 做意图分类,再用 Claude Sonnet 4.5 生成 JSON——得到了最佳结果。这种混合方法可能会成为构建健壮 DeFi 代理的变革性手段。
为什么这对 Meme 代币爱好者很重要
Meme 代币依靠炒作和快速趋势生存,但手动管理流动性既累人又容易出错。像这样的 AI 代理可以自动化繁重工作:通过链上数据发现热门币、向高收益池注入流动性,并通过重新平衡来规避损失。对于 Solana 用户,接入 Meteora 意味着可以利用高效的市场,那里的 meme 币(例如 PEPE 或类 DOGE 代币)常占主导。
这个基准测试强调了一个转变:LLMs 不再只是聊天机器人;它们正成为编写真实加密基础设施的工具。随着像 Kimi 这样的开源模型不断改进,预计会有更易接近的 DeFi 自动化出现,降低散户交易者追逐下一个 meme 一波行情的门槛。
展望:AI 在加密演进中的角色
Kanishq 暗示很快会有一些“很酷且开源”的东西发布,可能与 SendAI 的 agent 基础设施有关。目前,这次测试表明尽管速度和准确性存在差异,结合使用 LLMs 可以打造强大且定制化的 meme 代币策略解决方案。
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