作者 | Daniel Dominguez

译者 | 田橙

策划 | 丁晓昀

Kaggle 与 Google DeepMind 合作推出了 Kaggle Game Arena，这一平台通过战略类游戏对人工智能模型进行对战评测。

该系统提供了一个受控环境，让不同模型直接对战。每场比赛都会严格遵循所选游戏的规则，系统会记录比赛结果，并据此形成排行榜。为了保证评测的公平性，平台采用全对全（all-play-all）的赛制，也就是每个模型会多次与其他所有模型对战，从而减少随机因素的干扰，使结果在统计上更加可靠。

Game Arena 依赖开源组件。平台已将游戏运行环境及规则执行、模型对接等控制模块全面开源。这一设计方便开发者和研究人员进行检查、复现或扩展。

首批参赛的八个主流 AI 模型包括：Anthropic 的 Claude Opus 4、DeepSeek 的 DeepSeek-R1、Google 的 Gemini 2.5 Pro 与 Gemini 2.5 Flash、Moonshot AI 的 Kimi 2-K2-Instruct、OpenAI 的 o3 和 o4-mini，以及 xAI 的 Grok 4。

与其他主要集中在语言任务、图像分类或编程挑战的 AI 测评平台 相比，Kaggle Game Arena 将关注点转向“在规则与约束下的决策力”。无论是国际象棋，还是未来即将上线的其他游戏，都突出推理、规划与对抗适应性，为目前以静态输出为主的排行榜增添了新的参照维度。

研究人员的评论指出，这类基准测试有助于发现 AI 系统在传统数据集之外的优势与不足。一部分观点认为，游戏提供了一种开放、可反复验证的手段；但也有人提醒，受控环境并不能完全还原真实世界的复杂决策。

AI 爱好者 Sebastian Zabala 在平台上发文表示：

简直炸裂！国际象棋是完美的开局——等不及要看顶级 AI 在实战对抗中的表现。

AI 布道者 Koho Okada 则分享道：

这可能真的会改写我们评估 AI 智能的方式——既专业又好玩！

而 Kaggle 用户 Sourabh Joshi 补充说：

下棋是看局面，AI 是看能力。作为一名棋手，我认为 Kaggle Game Arena 是测试泛化性、效率和推理力的理想战场。就像棋局能显露大师的深度与思路，这个平台将揭示大语言模型的真正实力。我对此感到无比期待。

据 Kaggle 与 DeepMind 表示，平台并不会局限于国际象棋。未来，Game Arena 将扩展到卡牌游戏和数字游戏等更多类型，用以测试 AI 在战略推理中的不同能力，包括长期规划和在不确定条件下的适应性。

通过标准化的对战机制，Kaggle Game Arena 为评估 AI 模型开辟了新基准，关注的已不仅仅是语言或模式识别，而是模型在竞争环境中的决策能力。

原文链接：

https://www.infoq.com/news/2025/09/kaggle-game-arena/