认识 Alpha Bench

越来越多的人开始向 AI 询问与钱有关的问题：一家公司最新的年报到底说了什么，自己的组合是不是过于集中在某个行业，利率上行时债券基金可能会怎样，某个听说过的策略值不值得一试。大模型团队、Harness 开发者和金融机构都在努力把这些问题回答好。然而，行业里仍然缺少一种公认、诚实的方法，来判断这些回答是否真的在变好。

今天，我们正式介绍 Alpha Bench——一个由 Alpha Bench 基金会维护、面向金融领域的开放 AI 评测基准。它的目标可以用一句话概括：让所有大模型、Harness 与垂直金融智能体在金融任务上做得更好，并且清楚地知道该如何变得更好，从而让人们获得的金融服务持续改善。

需要说明的是，Alpha Bench 仍在建设之中。目前还没有任何评测结果，排行榜上没有成绩，也没有可以公布的合作伙伴。这篇文章想讲清楚三件事：我们在做什么，为什么要做，以及你可以如何参与。

为什么金融需要一个“活”的评测基准

大多数评测基准都是一张快照：题目一次性公布，各个系统在同一套题上打分；时间一长，题目逐渐流入训练数据，分数越来越高，含金量却越来越低。放在金融领域，快照还有第二个缺陷：市场本身在变。一个在某种利率、通胀或波动率环境下推理得当的系统，换一个市场环境，未必还能做得好。

金融也容不得其他领域或许可以容忍的“捷径”。一个回答可能行文流畅，却建立在当时根本无法获得的数据之上；可能忽略了交易成本；也可能恰恰漏掉了用户最需要知道的那项风险。金融决策的影响会不断累积，这些不显眼的错误因此格外要紧。

所以，Alpha Bench 从设计之初就是持续演进的，而不是一成不变的：任务滚动更新；一部分任务作为保留测试集，始终不公开；实时前瞻赛道在结果发生之前就对决策打分；每一次评测都带有版本号，结果既可以复现，也可以跨时间比较。

Alpha Bench 衡量什么

Alpha Bench 评测三类系统，并为每一类设定保证结果可比的条件：

• 大模型：在统一的参考 Harness 中评测，使结果差异来自模型本身，而不是外围的工具。
• Harness：固定底层模型进行评测，单独衡量工具、数据接入、记忆、规划与执行等“脚手架”带来的增益。
• 垂直智能体：作为完整系统端到端评测，以用户的真实体验为准。

评测任务覆盖十二大类投资策略，从基本面投资、资产配置，到事件驱动、期权与波动率、固定收益与信用投资。每一类策略都有各自的任务、指标与失误模式——在并购事件中做出好的判断，与在组合再平衡中做出好的判断，要求并不相同。

任务分布在四条赛道上：

• 研究分析：时点一致的研究任务，例如只使用当天可得的信息去阅读财报、搭建估值模型或解读宏观数据。
• 历史回放：在包含真实交易摩擦的历史行情中逐步做出决策，系统看不到之后会发生什么。
• 实时前瞻：基于实时数据的前瞻评测。决策做出时结果尚未发生，任何系统都不可能在训练数据中见过答案。
• 用户服务：与人类用户对话，评估建议是否适当、解释是否清楚、风险揭示是否诚实。

不只给分数，更要指明改进方向

一个分数能告诉你谁领先，却很少能告诉你原因，更说不清该改什么。Alpha Bench 对每一次评测都从三个维度报告结果：结果维度衡量风险调整后的表现；过程维度衡量结果是如何得来的——证据和推理是否扎实，风险纪律是否到位，是否遵守约束、计入成本，自述的把握程度与实际情况是否相符；诊断维度则把以上两者按能力与失误模式逐项拆解。

我们希望每一个结果都指向一处可以改进的地方，每一次改进都在系统从未见过的问题上重新接受检验。

这正是整个基准的核心闭环：评测、诊断、改进、再评测。新任务与实时前瞻赛道会检验一项改进能否在样本外成立，而不只是答对了昨天的题目。

接下来的安排

我们会分阶段建设 Alpha Bench，边建设边公开。第一阶段是评测方法：任务如何构建，数据如何保持时点一致，交易摩擦如何建模，分数如何计算。随后是各策略族的任务集，以及用于评测大模型的参考 Harness。公开结果将从 1.0 版本开始发布，前提是每一次评测都能完整复现。

目前我们不为这些阶段设定具体日期——与其公布一份做不到的时间表，不如等到有把握时再说。在整个过程中，可信始终优先于速度：时点一致的数据、对数据污染的控制、贴近真实的交易成本、跨越不同市场环境的检验，以及足以区分能力与运气的试验次数。

欢迎加入

一套面向金融的评测基准，不应该只由一个团队来设计。我们正在寻找希望检验自身系统的大模型团队、Harness 与智能体开发者，清楚金融推理容易在哪里出错的从业者，以及重视严谨评测的研究者。如果你是其中之一，欢迎与我们联系。

最后再强调一点：Alpha Bench 评测的是 AI 系统。它不提供投资建议，发布的任何内容也都不构成买卖任何资产的推荐。它的目标更聚焦，也更务实：让人们从 AI 那里获得的金融帮助，随着时间推移可衡量地变好。