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谷歌发起的(de)“首届(jie)大模型对抗赛”，正在赛前就已话题度拉满，但是跟着8月5日比赛正式打响，参赛AI显现出的(de)程度或许令人有些失望。相比于两(liang)款(kuan)我国模型DeepSeek-R1和Kimi K2 Instruct的(de)首轮折戟，比赛传(chuan)送出的(de)更重要信息正在于，通用大模型的(de)推理能力还存正在广泛性缺陷。
低级失误不断(duan)的(de)比赛
首先要申(shen)明的(de)是，所谓“首届(jie)大模型对抗赛”，其实正在比赛方式和参赛AI大模型的(de)选(xuan)择(ze)上都备受争(zheng)议。
这次比赛的(de)方式是让大模型两(liang)两(liang)捉对下国际象棋。谷歌DeepMind团(tuan)队，也就是2017年依附AlphaGo彻底正在棋类项目上击败人类的(de)团(tuan)队，为大模型提供了技(ji)术接口，让大模型能够“看懂”棋盘。
豆(dou)包AI生成图片
参赛的(de)8个大模型中，包括(kuo)了OpenAI的(de)o4-mini、o3，谷歌的(de)Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash，Anthropic的(de)Claude Opus 4，xA的(de)Grok 4，以及来自我国团(tuan)队的(de)DeepSeek-R1和Kimi K2 Instruct。
其中两(liang)款(kuan)我国模型的(de)选(xuan)择(ze)遭到了很多质(zhi)疑，首先，Kimi K2 Instruct并非推理模型，正在下棋场景存正在天然优势，而(er)DeepSeek-R1已是半年前公布(bu)的(de)“老模型”。因此，不管其表现如何，比赛结果都不能客观反映我国大模型行(xing)业(ye)的(de)真实程度。
正在比赛的(de)官方网站上，也有用户提出了这样的(de)质(zhi)疑。而(er)主办(ban)方的(de)回复称，这次比赛只是一个开(kai)始，后续会将更多我国模型纳入(ru)。
从首轮比赛结果来看，两(liang)款(kuan)我国模型也确实都表现欠(qian)安。
从对阵(zhen)图中可以看到，首轮四组对决都呈现“一边(bian)倒”的(de)态势，获胜方悉数都获得了4-0的(de)全(quan)胜战绩(ji)。
如果具体来看比赛过程，Kimi K2 Instruct不出意外是表现最差(cha)的(de)模型，不光贡献了仅仅4回合就被对手(shou)将死的(de)最快败局，还多次因为非法移动被判负（比赛规则设定，如果连续4次尝试非法移动就会被判负）。
例如下面的(de)场景中，Kimi试图用白马去吃掉对方的(de)黑(hei)后，而(er)没有认识到马是不能这样移动的(de)。纵然正在被野生告知这黑(hei)白法移动后，它仍旧保持认为这是最优走法。
现实上，尽管有很多低级错误，Kimi正在每一盘的(de)开(kai)局中都还表现中规中矩，能够利用人类的(de)典范开(kai)局体式格局，显示(shi)出大模型对付国际象棋的(de)基础知识是有认知的(de)。只不外跟着局面开(kai)始复杂化(hua)，所有大模型都开(kai)始变得力有未(wei)逮。
例如正在下面这个场景中，DeepSeek-R1下出了糟糕的(de)一步：把白后移动到c3的(de)位置。
正在推理过程中可以看到，DeepSeek-R1认为对方的(de)黑(hei)后威胁到了己方c2的(de)兵，因此打算(suan)将白后移动到c3，认为这样可以逼迫黑(hei)后做出避让，并用d列的(de)白车威胁同(tong)列的(de)黑(hei)王。
但是到了下一回合，白棋仿佛就忘(wang)记了前面的(de)思量，正在明明有其它选(xuan)择(ze)的(de)情况下，用本身的(de)王挡住了车的(de)门路，白白损失掉白后。
有国际象棋爱(ai)好者对窥察者网指出，这里更常规的(de)选(xuan)择(ze)是白后D4吃兵，正在将军(jun)的(de)同(tong)时还能解放出己方车的(de)门路。看上去，DeepSeek-R1似乎只能思量到有限的(de)几种情况，缺少(shao)多步推理和全(quan)局概念。
需(xu)要指出的(de)是，这不是DeepSeek-R1独有的(de)问题，基础上每个大模型都正在常规的(de)开(kai)局后，迅速(su)开(kai)始下出种种“昏(hun)招”。
马斯(si)克也正在第一时候“炫耀”说，（下棋）只是Grok 4的(de)“副感化(hua)”，他们并未(wei)对此做专(zhuan)门训练。
比赛的(de)真正意义是什么？
那么从首日战况来看，这项赛事到底申(shen)明白什么，又有多大意义？
首先，“首届(jie)大模型对抗赛”这样的(de)说法，或许并不符合，因为比赛测(ce)试的(de)仅仅是下国际象棋这样的(de)单一能力，并不能完全(quan)反映一个模型的(de)综合程度。
纵然把重点放正在“对抗”上，其实也早已有LM Arena这样的(de)著名对战平台。
但是谷歌的(de)野心，也不但仅是办(ban)一场国际象棋比赛。现实上，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(de)“垫场赛”。
承办(ban)本次比赛的(de)Kaggle，本就是谷歌旗下著名的(de)数据科学赛事平台，正在行(xing)业(ye)内(nei)享有很高声誉，如今正在DeepMind加持下进军(jun)LLM赛事，终究应当(dang)是希望打造一套更加完备权威的(de)评价体系。
当(dang)前每逢各家大模型上新(xin)，“刷榜”已成了尺度操纵，种种“SOTA”层出不穷，但是业(ye)内(nei)对这些榜单可否真正客观表现模型能力，一直存正在质(zhi)疑。甚至不排除模型正在训练阶段，就会针对榜单问题进行(xing)针对性优化(hua)。
从这个角度来讲，如果能够建立一套新(xin)的(de)评级体系，掌握评级话语权，对付谷歌正在AI范畴的(de)地位将是极大的(de)加强。
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(de)评估(gu)确实也有相当(dang)的(de)参考代价。例如，非推理模型Kimi K2 Instruct的(de)确表现较差(cha)，而(er)Gemini 2.5 的(de)Pro和Flash也表现出了能力差(cha)距。
而(er)对行(xing)业(ye)来讲，这项比赛也让我们更清楚(chu)地看到，纵然是2025年最新(xin)的(de)推理大模型，正在办(ban)理垂直问题时的(de)表现，不但不如多年前的(de)AlphaGo，甚至也可能远远不如受过基础训练的(de)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(de)创业(ye)者仍有广阔空间。
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