国产AI封神！炒股狂赚40%碾压对手 教你微调Qwen3打造专属金融分析师
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 | 擅长处理复杂图表、进行多步逻辑推理和计算 |
| 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、简单问答和对响应速度要求高的场景 |
配置概览
| 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），单步推理时激活约30亿 (3B) 参数，能够准确处理图像和文本数据的任务。 |
| 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 | - | 显著降低计算与存储成本，兼具高性能与部署灵活性 |
操作步骤
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。
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.获取训练结果。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。
9.查看评估结果。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！
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