17款AI模型對戰7700局德州撲克：決策模型棄牌AA，廉價推理LLM表現媲美頂級模型

一項測試讓17種不同類型的AI模型進行7,700局德州撲克對戰，結果顯示傳統決策模型在持有口袋A時選擇棄牌，反而輸給僅30行程式碼的簡單腳本。同時，每千局成本低於一美元的廉價推理LLM，其表現與Opus及Sol等頂級模型相當。

AI 新聞雷達編輯團隊·本站收錄：2026/10/19 11:56（台灣時間）·閱讀約 2 分鐘

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30 秒掌握

測試涵蓋17種AI模型，包括前沿、廉價、本地部署及Jev系列，總計進行7,700局對戰以確保公平性。

傳統決策模型出現嚴重判斷失誤，在持有最強起手牌口袋A時選擇棄牌，敗給邏輯簡單的30行程式碼腳本。

低成本推理LLM展現出極高的成本效益，每千局運算成本低於一美元，卻能達到與Opus和Sol等頂級模型相近的遊戲表現。

實驗設計採用雙重對戰機制，每一手牌都會交換座位進行兩次，以消除位置優勢對結果的影響。

決策模型的判斷失誤與簡單腳本的勝利

在測試中，被歸類為決策模型的AI系統展現出令人意外的行為模式。當這些模型持有德州撲克中最強的起手牌「口袋A」（Pocket Aces）時，它們選擇了棄牌（Fold）。

這種判斷失誤導致決策模型輸給了一個僅由30行程式碼組成的簡單 Equity 腳本。

測試結果指出，被標記為「廉價」的推理型大型語言模型（Reasoning LLMs）在遊戲表現上，與Opus和Sol等頂級前沿模型相當。

關鍵差異在於成本結構。這些廉價模型的運算成本每千局低於一美元，卻能達到與Opus和Sol等頂級模型相近的遊戲表現。

為了確保比較結果的公正性，實驗採用嚴格的對戰協議。每一手牌都會進行兩次對戰，並在第二次對戰時交換玩家的座位順序。

這種雙重對戰並交換座位的設計，旨在消除德州撲克中因位置（Position）帶來的策略優勢或劣勢，從而更準確地評估各AI模型本身的決策能力，而非其受遊戲規則位置影響的程度。測試總共涵蓋了17種不同的AI系統，包括前沿模型、低成本模型、本地部署模型以及Jev系列模型。