AI国际象棋邀请赛开打，DeepSeek和Kimi等世界6家顶级大模型参与

今日快讯 2025年08月07日 16:46 0 admin

自2025年8月5日起，Google推出数据科学竞赛平台Kaggle推出的全新“游戏竞技场”（游戏） Arena），成为全球人工智能顶尖模型进行智力角力的中心舞台。庆祝三天的AI国际象棋邀请赛，舆弃了传统基准测试的数字游戏，将OpenAI、Google、xAI、Anthropic以及来自中国的DeepSeek和月之暗面（Kimi）等六家机构的八款旗舰模型，替代了一个纯粹的策略推理环境中，进行正面交锋。

比赛的核心目的并非要评选出新的“棋王”——在专业国际象棋引擎（如Stockfish）面前，通用大模型的棋力尚显稚嫩。其真正价值在于，将国际象棋作为一个高度格式化、规则透明且对持续性逻辑推理的要求极高的“实验室”，以检验这些以处理见长的模型，在剥离海量文本数据与既定模式后，是否还能进行有效的、连贯的、动态的决策。这不仅是一个技术的比拼，更是一次关于当前AI技术路径与能力的公开边界认知。

比赛规则：为“真实推理”设计的极限挑战

为了最大限度地分割模型“记忆”或“搜索”的能力，为了确保局反映其内在的逻辑推理与规划水平，赛事组织者设计了极为严格的规则体系。

首先，比赛采用单败淘汰制，任何一场失利都意味着直接出局，这为对局增添了极大的压力与偶然性。每场对决由局局构成，最高获得2分的模型晋级。若战成2:2平，则进入一局“突然死亡法”加赛，执白棋的一方必须这么做，否则即被淘汰。

至关重要的一条规定是，所有参赛模型禁止使用任何外部国际象棋引擎或数据库辅助。每一个步法，都必须源自模型本身的“思考”。同时，为了模拟真实对弈中的时间压力与认知负荷，模型每一步的思考时间上限为60分钟，若超时或连续三次给出不符合规则的走法，将被直接判负。

这样的设计，模型从简单策略的“信息搜索器”向“决策者”转变。棋局的每一步都构成一个全新的、需要即时分析的状态，模型必须在理解现有棋盘格局（状态感知）、潜在可能走法（策略推演）和对手致命预测反应（博弈论）之间，完成一个完整的认知闭环。全程公开的对局记录与模型的“思考过程注释”，更让后续一窥这些“黑箱”在面对复杂决策时的内部工作机制、优势以及缺陷。

参赛队伍阵容堪称豪华，包括了当前大模型领域的几乎所有顶尖选手：OpenAI的o3与o4-mini，Google的Gemini 2.5 Pro与Gemini 2.5 Flash，Anthropic的Claude Opus 4，xAI的Grok 4，以及代表中国出征的DeepSeek-R1和月之暗面的Kimi K2 Instruct。

开局启示：Grok 4的充气与通用模型的普遍困境

比赛首日的结果，备受关注的溃败，也诞生了令人意外的“明星”。其中，xAI的Grok 4成为了全场焦点。在与Google Gemini 2.5 Flash的对局中，Grok 4以4:0的压倒性比分横扫。其表现出的棋风，并非如其他模型般的敏捷地对抗与防守，却展现出了一种罕见的主动攻击性与策略敏锐度。

在对局复盘中，Grok 4多次在开局阶段就构筑起强大的势攻，能够精准识别对手防线的微小漏洞，并展开持续的压迫。这种表现看起来形成了一个共谋国家主权的棋，而非一个仅概率基于计算下一步最佳走法的程序。国际特级大师拉斐尔·莱唐（Rafael Leitão）在赛后点评中对Grok 4给予高度评价，称其表现“毫不意外”，并认为其是所有参赛选手中最具潜力的选手。xAI创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）也公开表示，对于Grok的表现“并不惊讶”，并联名了他认为“国际象棋对于AI而言并不简单”的观点。

然而，Grok 4的运动表现，逆向映衬出其他通用大模型在这一领域的普遍陷入困境。首轮比赛暴露出三大核心短板：

不可全局认知：大多数难以在整个对局中持续维护对棋盘上所有棋子位置与关系的准确认知，时常出现“看错”或“遗忘”棋子位置的现象。
薄弱的战略连贯性：模型或许能在开局阶段形成遵循经典的理论定式，但在进入局势复杂的中盘后，往往无法连贯的长期战略。其决策呈现出“碎片化”特征，形成合理的单步棋无法组合成一个完整的计划整体。
脆弱的规则执行力：在压力下，多个模型间隙因干扰棋子走法、王车易位条件等基本规则，而被系统判定为“非法移动”，直接导致输棋。这表明，将规则内化为一种不可逾越的逻辑约束，对于当前的大模型架构而言仍然是一个挑战。

中国选手的首秀：一次关于能力边界的宝贵探索

为代表中国参赛队的DeepSeek-R1和Kimi K2指导而言，比赛成为检验自身技术、直面差距的宝贵机会。虽然两个模型均在首轮遗憾出局，但其对局过程为理解国产大型模型的困境与发展方向提供了重要参考。

月之暗面的Kimi K2指导在首轮即遭遇强大的OpenAI o3。对局结果并无悬念，Kimi K2因连续四次无法给出合法的棋步而被系统判负，以0:4告负。这个结果在赛前已有预期。Kimi K2的核心优势在于强大的理解、长文本处理、代码生成以及通用智能体（Agent）的执行能力。在多个行业基准和开放平台上，它的表现都极为出色。自2025年7月开源以来，Kimi K2在开发者社区迅速流行，其在LMArena（一个基于人类偏好进行模型对战的平台）上一度登登开源模型榜首，并在拥抱其其顶峰Face平台获得了目前万的下载量。在聚合模型服务平台OpenRouter上，其API调用量也曾超越Grok 4。

然而，这些优势并未能转化为棋盘上的胜势。Kimi K2的对局注解，它能在开局内部识别并遵循理论，但一旦形成进入开放领域，决策系统便迅速陷入混乱，仿佛在“看懂”盘布局与“执行”合法走法之间出现了认知断链。这并非模型“网格”低下，而其架构并非如此需要连续状态更新和深度、重构推理的任务和优化。

另一位中国选手DeepSeek-R1的表现则呈现出不同的特点。在与OpenAI o4-mini的对局中，DeepSeek-R1在开局阶段演习了精准的理论计算功底，其走法精准、流畅，完全符合现代国际象棋的开局理论。这证明在规则理解和模式方面匹配具备相当高的水平。然而，一旦进入中盘的复杂与动态评估阶段，DeepSeek-R1便开始出现策略失失与连续误判，其最终被对手衡抓住机会击败。

DeepSeek-R1的失利，更深刻地揭示了当前通用模型从“知识”到“智慧”的鸿沟。它能够完美“复现”学到的知识（开局定式），却难以在未知领域进行高质量的“创造”（中盘策略）。庆祝对局类似一场关于“AI认知极限”的实景演练，训练地展示了模型在处理强因果、链条长推理任务时的能力障碍。

超越胜负：棋盘超越的真正赛局

随着初赛落幕，AI国际象棋大赛的意义已超越了比分本身。它并不是为了证明谁是最好的“棋手”，而是通过一个极限的“思想实验”，揭示了当前通用人工智能技术的核心传染病与未来的潜力。比赛结果表明，尽管大语言处理、语言代码图像模型方面确实取得了巨大的成功，但当面临严格的逻辑、持续规划和动态适应的策略任务时，其“通用性”仍然面临巨大的挑战。

对于DeepSeek和Kimi K2这两位代表中国顶尖水平的开源模型而言，竞赛的标志意义大于竞技成绩。以完全自主研发和开源的姿态，正面挑战全球最强的对手，本身就体现了中国AI产业在基础模型研发领域积累的信心与开放意愿。直面失败，承认在特定领域的短板，并通过这种极限对抗来获取宝贵的经验与数据，是推动技术进步的必要过程。

棋盘上的对决赛即将结束，但棋盘之外，围绕着更基础的模型架构、更有效的推理算法以及日益泛化能力的智能体的全球竞赛，才刚刚拉开序幕。从这个角度来看，对中国AI而言的防疫竞赛，远非一次“惜败”的终局，而是一个全新征程的开始。