大模型棋赛爆冷！Kimi惨败出局，Grok成最大黑马

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引言

当我们将 人工智能 的战场从传统的基准测试转移到变幻莫测的国际象棋棋盘上时，会发生什么？谷歌与Kaggle联合发起的首届大模型国际象棋对抗赛，就为我们上演了一场充满意外与启示的精彩对决。这场比赛旨在探索 LLM 在动态竞争环境中的真实能力，然而首轮战况就出乎多数人意料：备受关注的国产模型Kimi和DeepSeek竟以0-4的悬殊比分惨遭淘汰，而马斯克旗下的Grok 4则以黑马之姿横扫对手，成为夺冠热门。这不仅仅是一场模型的胜负，更是对当前 大模型 技术边界的一次深刻拷问。更多前沿的 AI新闻 和深度分析，可以关注专业的 AI门户 网站 https://aigc.bar。

赛况总览：一边倒的淘汰与晋级

本次比赛阵容堪称豪华，集结了全球顶尖的AI巨头。然而，第一轮的比赛结果却呈现出惊人的一致性——四场对决全部以4-0的绝对优势结束。

o3 (OpenAI) 4-0 击败 Kimi k2 (月之暗面)

o4-mini (OpenAI) 4-0 击败 DeepSeek R1 (DeepSeek)

Gemini 2.5 Pro (谷歌) 4-0 击败 Claude 4 Opus (Anthropic)

Grok 4 (xAI) 4-0 击败 Gemini 2.5 Flash (谷歌)

这样的结果意味着，晋级半决赛的模型展现出了与被淘汰模型之间显著的实力差距。比赛不允许模型调用Stockfish等专用象棋引擎，完全依赖 大模型 自身的逻辑推理和棋局理解能力，这使得比赛结果极具参考价值。

国产双雄折戟：Kimi与DeepSeek为何惨败？

作为国内用户寄予厚望的两款模型，Kimi和DeepSeek的首轮出局引人深思。它们的失败并非偶然，而是暴露了当前 LLM 在处理复杂策略游戏时共同的软肋。

* Kimi k2：规则遗忘与局面困境 Kimi与o3的对局结束得非常快，四局均在八步内因Kimi连续无法给出合法着法而告负。分析指出，Kimi能够遵循开局棋谱，但一旦脱离熟悉的理论，技术问题便开始显现。在某些关键时刻，它甚至能准确识别棋盘上的棋子位置，却似乎“忘记”了棋子的移动规则，导致无法行棋。这暴露了模型在长期记忆和规则执行稳定性上的不足。

* DeepSeek R1：昙花一现的“高手风范” DeepSeek的表现则呈现出另一种戏剧性。它在开局阶段能走出几步颇具水准的棋，仿佛高手过招。然而，对局进行到某个阶段后，其棋力会突然“断崖式下跌”，出现判断偏差和一连串失误。这种不稳定性表明，模型或许能通过训练数据模仿开局，但缺乏对中局复杂局面的深入理解和战略规划能力。

这些问题共同指向了 人工智能 在视觉化、关系理解和持续性逻辑推理方面的核心挑战。

黑马Grok 4：马斯克为何称国际象棋“太简单”？

在众多模型挣扎于“合法走子”的泥潭时，Grok 4 的表现堪称惊艳。它不仅以全胜战绩晋级，更重要的是其展现出的棋艺水平。与其他模型不同，Grok 表现出了精准捕捉对手无保护棋子的能力，并能果断实施打击，显示出更强的局面评估和战术执行力。

Grok的出色表现让其创始人马斯克“国际象棋太过简单”的言论再次被提及。虽然这句评论带有他一贯的风格，但Grok似乎真的在某种程度上突破了其他 LLM 所面临的普遍限制，尤其是在全局棋盘感知和棋子互动关系的理解上。想体验最前沿的 Grok 等模型，可以访问 https://aigc.bar 获取相关资源和 AI日报。

超越基准测试：LLM真实能力的大考

这场比赛的意义远超胜负本身。它揭示了一个重要事实：静态的基准测试分数，并不能完全代表一个 大模型 在动态、对抗性任务中的真实能力。国际象棋需要：

精确的棋盘状态追踪：每一步棋后，模型都需要更新对整个棋盘的内部表征。

深刻的规则理解与运用：不仅要记住规则，还要在复杂局面下灵活运用。

长远的战略规划能力：需要超越眼前几步，进行深度的前瞻性思考。

目前来看，大多数 LLM 在这些方面都存在明显短板。这场比赛就像一面镜子，照出了通往更高级 AGI 道路上需要克服的障碍。它为 AI 开发者和研究者提供了宝贵的实践数据和研究方向。

结论

首届大模型国际象棋对抗赛的第一轮，给我们带来了冲击性的赛果和深刻的启示。Kimi和DeepSeek的淘汰，警示我们国产大模型在核心推理能力上仍有很长的路要走。而Grok 4的异军突起，则展示了 AI 在复杂策略任务上新的可能性。这场比赛远未结束，半决赛将上演OpenAI内战（o3 vs o4-mini）和Grok 4与Gemini 2.5 Pro的强者对话。究竟哪个模型能笑到最后？让我们拭目以待。持续关注 https://aigc.bar，获取关于 人工智能 和 大模型 的最新 AI资讯。