时间:2025-08-06 20:11 作者:中国剑歌
DeepSeek和Kimi首轮就被淘汰,这项大模型对抗赛说明了什么?
低级失误不断的比赛
首先要说明的是,所谓“首届大模型对抗赛”,其实在比赛形式和参赛AI大模型的选择上都备受争议。
这次比赛的形式是让大模型两两捉对下国际象棋。谷歌DeepMind团队,也就是2017年凭借AlphaGo彻底在棋类项目上击败人类的团队,为大模型提供了技术接口,让大模型能够“看懂”棋盘。
其中两款中国模型的选择受到了不少质疑,首先,Kimi K2 Instruct并非推理模型,在下棋场景存在天然劣势,而DeepSeek-R1已经是半年前发布的“老模型”。因此,不管其表现如何,比赛结果都不能客观反映中国大模型行业的真实水平。
从首轮比赛结果来看,两款中国模型也确实都表现不佳。
例如下面的场景中,Kimi试图用白马去吃掉对方的黑后,而没有意识到马是不能这样移动的。即使在被人工告知这是非法移动后,它仍然坚持认为这是最优走法。
事实上,尽管有不少低级错误,Kimi在每一盘的开局中都还表现中规中矩,能够使用人类的经典开局方式,显示出大模型对于国际象棋的基础知识是有认知的。只不过随着局面开始复杂化,所有大模型都开始变得力不从心。
在推理过程中可以看到,DeepSeek-R1认为对方的黑后威胁到了己方c2的兵,因此打算将白后移动到c3,认为这样可以逼迫黑后做出避让,并用d列的白车威胁同列的黑王。
但是到了下一回合,白棋仿佛就忘记了前面的考虑,在明明有其它选择的情况下,用自己的王挡住了车的路线,白白损失掉白后。
在专业的国际象棋网站Chess.com看来,只有Grok 4的表现略胜一筹,能够较好地识别和捕获对方未设防的棋子。
那么从首日战况来看,这项赛事到底说明了什么,又有多大意义?
即使把重点放在“对抗”上,其实也早已经有LM Arena这样的知名对战平台。
但是谷歌的野心,也不仅仅是办一场国际象棋比赛。事实上,本次比赛更像是谷歌为了打造一个更大规模LLM评价体系的“垫场赛”。
承办本次比赛的Kaggle,本就是谷歌旗下知名的数据科学赛事平台,在行业内享有很高声誉,如今在DeepMind加持下进军LLM赛事,最终应该是希望打造一套更加完整权威的评价体系。
当前每逢各家大模型上新,“刷榜”已经成了标准操作,各种“SOTA”层出不穷,但是业内对这些榜单能否真正客观体现模型能力,一直存在质疑。甚至不排除模型在训练阶段,就会针对榜单题目进行针对性优化。
如果只看国际象棋比赛比赛本身,我们也可以看到,其对大模型能力的评估确实也有相当的参考价值。例如,非推理模型Kimi K2 Instruct的确表现较差,而Gemini 2.5 的Pro和Flash也体现出了能力差距。
而对行业来说,这项比赛也让我们更清晰地看到,即使是2025年最新的推理大模型,在解决垂直问题时的表现,不但不如多年前的AlphaGo,甚至也可能远远不如受过基本训练的人类。单靠通用模型去做场景落地并不现实,这意味着应用层面的创业者仍有广阔空间。
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