文章开头问大家一个问题，如果想知道最近哪个 AI 牛，你会怎么查？
直接上 AI 竞技场，XX 排行榜？
没错，这些是有一定参考能力。
但看完最近大模型圈的电竞比赛后，我觉得现在多一种更靠谱的办法了，那就是看——
AI的游戏排位天梯。
前几天，Google 旗下 Kaggle 举办了首届 AI 国际象棋比赛，一共有 8 名选手参加，个个都是狠角色。
什么 Gemini 2.5 Pro、Grok 4、DeepSeek R1。。
展开剩余85%比赛规则很简单。每场对决为“ 四局两胜制 ”，谁先拿到2分（胜1分，平0.5分）谁晋级。如果打成 2-2 平，将加赛一场绝杀局。
比赛过程中，我们还能看到这些职业选手的思考过程，看看他们如何应对对方的进攻，看待自己的失误。
结果说起来你可能不信，在众多排行榜都保持第一的 Gemini，只拿下季军。
而 GPT-o3，则以一把没输的绝对统治力，夺得冠军。
看到这，可能有差友好奇，为啥要让这些大模型下棋啊，谁赢谁输和咱有关系么？
因为国际象棋，更能让你看出 AI 的实力。
相比那些传统排行榜，国际象棋考验的是一套无法靠刷题速成的综合能力，更能展示出一个大模型的思考、涌现能力。
过去，我们要想知道哪个模型牛，主要看两种榜。
第一种就是 AI 竞技场 LMArena，可以把它理解为大模型圈的《蒙面歌王》。
你随便问个问题，它给你两个匿名模型的回答，你觉得哪个好就投哪个。
听起来很公平是吧？但它也有不少缺点。
首先圈子太小了。
我不提，可能很多人都没听过这网站。天天泡在上面投票的，不是专业的技术人员，就是一些前沿科技发烧友。
这些人的问题和对答案的主观判断，跟咱们普通人可能并不一样。
这就导致 AI 竞技场排名，更像是一种技术爱好者的口味榜，并非适合你我。
其次，嘴甜的大模型在这种模式里，很容易占便宜。
很多时候，大伙儿不会去做事实核查。
如果有一个模型说错了所有答案，但它回答地头头是道，答案很清晰，逻辑也很自洽，那它很有可能骗走一堆不该有的票数。
除了 AI 竞技场这种主观排行榜，大模型还有 MMLU Pro和 AIME 这类客观基准测试。
MMLU 全称是大规模多任务语言理解，它包含了从初中水平数理化到研究生水平的历史、科学、法律等 57 个科目，MMLU Pro 则在此基础上进一步加大难度，总之它可以迅速衡量一个模型知识面的宽度。
AIME 也类似，这是美国高中生数学竞赛体系中的一环，可以测试出大模型们的逻辑推理深度。
这两类考试的优点，都是极度客观。
但缺点也很致命。
一个大模型的 MMLU 分数高，只能说明它读过很多书，或者提前训练了题库，并不能反馈出模型的理解能力。
它可能知道“火锅瞎掉一只眼是哪一年”，但不一定能分析出火锅瞎眼对狗圈颜值会带来多大损失。
而且啊，从去年开始，几个头部大模型们正确率就已超过了 80%，正不断接近于人类专家水平（89.8%），我们也很难看出这些模型之间的实力差距。
同样，AIME 只能测试一种非常线性的、基于数学公理的逻辑。
但真实世界的问题，哪有像数学题这样逻辑清晰、条件充分的。
一个在 AIME 里爆杀的大模型，或许并不擅长帮你解读电影，帮你怎么理解领导的话中话。
到这，你应该能明白 Kaggle 搞这场象棋比赛的逻辑了——
别再让 AI 考试和选秀了，到底有没有实力，直接线下真实一波就知道了。
毕竟大众普遍需要的，是一个能在复杂、多变的环境中，实时解决未知问题的大模型。
而游戏，就是一个很不错的修罗场。
因为你想在游戏里赢，光会背书没用，每一次对局都是完全不一样的。
在游戏中，你也得有大局观，不能只盯着眼前这一步，最关键的是，还得有应变能力，对手一出招，局面又会发生变化，你要会调整战术，甚至思考要不要壮士扼腕。
这些能力，在静态的考卷上是绝对测不出来的。
虽然这次比赛直播采用锦标赛形式，但最终的排行榜是由全对全系统决定，这些大模型还要幕后进行上百场比赛，最终才会出现一个动态排行榜，给大家查看排名。
国际象棋的比赛结束后，Kaggle 还会继续举办其他游戏比赛，比如扑克牌，甚至是狼人杀。
该说不说，以后的 AI 排行榜，可能会越来越刺激了。
撰文：刺猬
编辑：江江
美编：萱萱
图片、资料来源：
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