Zeno AI 智能体——SMC 基准测试结果
公开的基准测试方法论：在 50 个精心构建的聪明钱概念交易场景中，将 Zeno AI 智能体与领先的通用大语言模型进行对比。方法论、图表数据和提示词均可复现。每季度更新。
Zeno AI 智能体在 SMC 基准测试中得分 45/50（90%），而 Claude 4.7 为 32/50（64%），ChatGPT-5 为 27/50（54%），Gemini 3 为 27/50（54%）。差距体现了领域专精——Zeno 专门针对 SMC 形态识别进行训练，而通用大模型并非如此。完整方法论和季度更新发布于下方。
分类别测试结果
方法论
基准测试如何进行
每项测试会提供一张主要资产（BTCUSDT、ETHUSDT、XAUUSD、EURUSD、NAS100）在特定时间点的真实图表截图，并附上一道考察某项聪明钱概念技能的问题。受测模型必须以我们可确定性评分的结构化格式作答（多项选择，或以坐标输出边界）。
每个场景都依据由三位独立 SMC 交易者确立的标准答案进行评分（由 Zeno 方案订阅用户自愿担任评分员），他们各自在看到任何模型的答案之前就已标注好图表。只有当模型的答案与共识标准答案一致时，该场景才算“正确”。
五大测试类别
- 订单块识别（12 个场景）：在给定一次冲动性结构突破的情况下，识别可交易订单块的精确K线和价格边界。考察严格形成规则与宽松区域的区别。
- FVG 检测与回补状态（10 个场景）：识别尚未被回补的公允价值缺口。考察三根K线形态识别和历史价格追踪能力。
- 流动性扫荡识别（8 个场景）：判断超出先前波段高点/低点的影线是否属于伴随拒绝的猎杀止损式扫荡。考察从K线结构中解读机构意图的能力。
- BOS / CHoCH 分类（10 个场景）：判断某一结构突破属于结构突破（BOS，延续）还是性质变化（CHoCH，反转）。考察对主导趋势背景的理解。
- 多时间周期共振（10 个场景）：给定同时显示三个时间周期的图表组，识别哪些入场区域在三个周期上都保持一致。考察跨情境窗口的综合能力。
为什么通用大模型表现不佳
通用大语言模型基于广泛的网络数据训练，而 SMC 内容在交易资料中只占很小一部分——大多数文本讨论的是传统指标（RSI、MACD、移动平均线）。它们对 SMC 概念的理解只是近似的，不同定义之间差异很大。它们在识别图表截图中特定K线边界所需的精确空间推理上也表现吃力。
Zeno 是专精型模型。形态检测通过源自 Pine Script 的 SMC 逻辑运行（确定性），而自然语言解释则由在精选 SMC 语料上微调的大模型生成。这种架构意味着标准答案来自规则，而不是模型记忆中的 SMC 知识。
可复现性
- 50 个场景的测试集（图表 + 标准答案标注，CC BY-NC 4.0）可应要求提供——如需获取完整数据集，请联系我们
- 每个模型所用的提示词均按场景逐一记录，包括确切的温度参数、系统提示词和图像预处理方式
- 每个模型在每个场景中运行 3 次；得分取共识答案
- 受测模型版本：Zeno（2026 年第二季度版本）、Claude 4.7（默认）、GPT-5（默认）、Gemini 3（默认）
- 任何人都可以使用自己的 API 权限，在几小时内复现该基准测试
常见问题
为什么各类测试数量不均（8、10、10、10、12）？
各类别的内在复杂度不同。订单块识别的场景最多（12 个），因为其子情形更多（看涨与看跌 OB、已回补与未回补、突破块）。流动性扫荡较少（8 个），因为该形态更为统一。各类别数量反映了交易者实际做出的 SMC 决策的自然分布。
通用大模型在 SMC 上能赶上 Zeno 吗？
借助足够的提示词工程和少样本示例，通用大模型可以在较简单的类别上缩小部分差距。多时间周期共振和 BOS/CHoCH 分类对它们来说仍然特别困难，因为这需要综合多张图表图像中的情境信息。随着前沿模型多图推理能力的提升，差距会逐步缩小——这正是我们每季度更新的原因。
这个基准测试是否偏向 Zeno？
测试场景取自真实图表，并在看到任何模型回答之前由独立 SMC 交易者完成评分。评分小组并不知道哪个答案出自哪个模型。方法论是公开的——任何人都可以构建其他测试集并报告自己的结果。测试集中也包含 Zeno 失败的场景（50 个中有 5 个），我们对此公开记录。
这与 LuxAlgo 的 Quant 功能相比如何？
LuxAlgo 的 Quant 是一款营销驱动的 AI 工具，没有公开的基准测试、没有公开的测试集，也没有方法论文档。我们之所以公开发布，正是因为这才是差异所在——可验证的 AI 能力，而非营销出来的 AI 能力。我们欢迎 LuxAlgo 或任何竞争对手在其工具上运行同样的基准测试并公布结果。
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