给每个顶级大模型一万美元真金白银，让它们下场炒股炒币，谁会是AI界的巴菲特？

最近国外一家叫做nof1的AI实验室，就发起了一个“Alpha Arena”项目，将全球六大顶尖AI模型：DeepSeek、Grok、ChatGPT、Gemini、Qwen、Claude放在一起，投入金融市场进行残酷的“实盘交易”。

竞赛采用1万美元真实资金，所有模型在相同市场数据和提示词条件下，于Hyperliquid平台自主交易加密货币永续合约。交易记录、持仓和账户价值全程实时公开。

全程自动，无人干预，目标只有一个：收益最大化。

在这场全球围观的比赛中，DeepSeeK和Qwen两款国产大模型实力碾压四款国外大模型。截至10月30日，DeepSeek以40%收益率断崖领先，Qwen3更是曾一度收益率达到60%以上。

国产大模型在这场实盘PK中碾压对手，网友纷纷调侃：大A不养闲AI。

这次"Alpha Arena"竞赛，6款AI大模型放在真实金融市场环境中检验的结果，也揭示了AI交易能力与其训练方法和数据密切相关。Qwen 3采用的20倍高杠杆坚定持仓策略在当前加密货币牛市中成效显著。

看了国产大模型的战绩，你是否也跃跃欲试？怎样才能运用AI赋能，在真实业务里扛住？把通用大模型调成你的行业专家，落地关键在微调（Fine-tuning）。

今天这篇就手把手教你把“冠军模型” Qwen3系列打造成你的专属金融分析师：从模型选择到微调配置、从评估到上线，一篇搞懂。

金融分析微调的模型选择

金融分析场景中，需要模型具备同时处理文本、数据和视觉输入（K线图、财报、市场指标等），输出趋势解读、财务分析、风险提示等决策洞察的能力。引入多模态模型能够快速抓取图表中的关键信息，处理复杂的金融决策。

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct模型是Qwen3系列开源的新一代多模态视觉语言模型。作为Qwen家族迄今最强的视觉语言模型，Qwen3-vl在保持纯文本能力的同时，将视觉理解指标推向了新高度。通过金融领域语料和视觉数据的针对性微调，可以提升大模型处理复杂金融信息的准确性与实用性，适用于投行、资管和企业财务等场景。

我们可以通过LLaMA Factory Online平台，利用平台自配好的Fin_mme数据集（8K样本）对Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct进行LORA微调。LLaMA Factory Online是一个简单且高效的大语言模型（Large Language Model, LLM）训练与微调平台，支持按需自定义创建GPU和CPU实例，用户可一键启动符合业务需求的计算资源。其高性能GPU算力满足高精度推理与训练需求，同时提供“JupyterLab”和“VS Code”等开发环境，方便用户利用CPU实例进行数据预处理与模型调试，全面提升大模型应用开发效率。

LLaMA Factory Online平台目前配置了多款Qwen3系列多模态模型，可以根据实际需求进行选择。

模型名称	资源需求	金融分析场景特点
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct	相对较低，推荐	能处理图文报告，输出更稳定、可控、简洁
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking	与Instruct版相当	具备思考链能力，适合需要逻辑推理的金融分析场景
Qwen3-VL-8B-Instruct	最低，硬件门槛和推理成本更具优势	适合基础信息提取、简单问答和对响应要求高的场景

配置参数	配置项	是否预置	说明
模型	Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct	是	参数量约305亿（30.5B），能够准确处理图像和文本任务。
数据集	Fin_mme	是	金融多模态推理评估基准数据集。
GPU	H800*4(推荐）	-
微调方法	LoRA	-	显著降低计算与储存成本，兼具高性能和灵活性。

操作步骤

1. 进入LLaMA-Factory Online平台，点击“控制台”，进入控制台后点击左侧导航栏的“模型微调”进入页面。

2. 选择基础模型和数据集，进行参数配置。

使用平台内置的Qwen3-vl-30B-A3B-Instruct作为基础模型，数据集为平台内置的fin_mme。

资源配置。30B模型的微调最低2张H800A显卡即可运行，本实践卡数选择4卡。

选择价格模式。

开始训练。点击“开始训练”按钮，开始模型训练。

3. 通过任务中心查看任务状态。 在左侧边栏选择”任务中心“，即可看到刚刚提交的任务。可以通过单击任务框，可查看任务的详细信息、超参数、训练追踪和日志。

4. 任务完成后，模型自动保存在"文件管理->模型->output"文件夹中。可在"任务中心->基本信息->模型成果"处查看保存路径。

5. 进行模型评估。 点击页面左侧导航栏“模型评估”，进行评估训练配置。 微调模型选择上一步骤微调后的模型，评估数据集平台内置的测试集：fin_mme。其他参数设置为默认。

目前LLaMA-Factory Online平台Lora模型评估和模型对话限时免费。

6. 点击图标，进入任务基本信息查看页面。用户可查看评估任务的基本信息、日志以及评估结果。

通过LLaMA Factory Online，你也可以使用平台预置的模型和金融数据集一步到位完成快速微调和效果验证。自动化投研、合规审查、可视化报告生成…这些系统都给你准备好了现成方案，投行、资管、企业财务都能用得上。未来还能解锁更多技能：多模态输入输出、实时数据联动、长周期时序分析…让大模型更懂你的行业！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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