给 AI 更多信息，结果可能让它更不会赚钱。

斯坦福一项实验测试了 10 个前沿大模型，覆盖交易、议价和双边拍卖。研究人员只改变一个条件：让模型知道对手真实估值的程度。

结果相当反直觉：信息越完整，部分模型反而越容易损失收益。

拍卖实验中，当买卖双方都知道彼此的确切估值，Claude Opus 5.5 能获得的潜在收益份额从 94% 降至 64%。

交易实验中，不同模型的表现甚至走向相反：

GPT-6 Sol 的收益从最高值的 98% 降至 91%，Claude Sonnet 5 却从 72% 升至 86%。

拍卖场景里，信息给得更充分后，模型还出现了抬高要价的倾向，Grok 4.7 的收益份额从 97% 跌至 62%。

同样的信息输入，不同模型得到的结果完全不同。

这项研究对 AI Agent 的实际应用有个重要提醒：不能只测试模型本身的交易能力，还必须测试它在不同信息条件下的决策表现。

尤其是让 AI 替你谈判、报价或管理资金时，信息更多不一定意味着决策更好。有些模型拿到更多信息后，反而会变得更激进，最终损害自己的收益。