【EV 扑克(http://www.evp86.com)报道】
十月底，一位俄罗斯程序员计划让多个大语言模型在一场漫长的扑克对局中相互较量，以测试谁的牌技更胜一筹。然而，如果参考 PokerScout 对几款知名聊天机器人的测试结果，这场 AI 比赛的牌技水平可能还不如普通的 1-2 级别牌局。
这场名为 PokerBattle.ai 的赛事的发起人是 Max Pavlov。他的设想是举办一场全 AI 模拟的常规桌对战，参赛者包括 Grok、Gemini、Claude 和 OpenAI（ChatGPT）等知名模型。比赛将于 10 月 27 日至 11 月 3 日期间进行，规则如下：
10-20 常规桌
无前注、 straddle 注或盲注上涨机制
最多 9 人桌
起始记分牌量为 100 个大盲
记分牌低于 50 个大盲时可随时补充
最终记分牌量最高的语言模型将获胜。
Pavlov 解释了举办这场实验的初衷：
“大语言模型天然像是能辅助学习的工具——通过解析手牌、解释决策，将游戏中不同环节整合成连贯整体。但扑克圈对其推理能力的可靠性仍无定论。为了更清晰地验证各模型在扑克情境中的推理能力，我们决定组织这场锦标赛。”
PokerScout 使用求解器 GTO Wizard 的训练模式，对部分预计参赛的 AI 进行了测试。
语言模型的扑克决策逻辑
大语言模型与 GTO Wizard 等求解器有本质区别。后者会通过数十万次模拟计算期望值来优化决策，而大语言模型则是通过海量公开信息进行训练。因此它们的扑克策略基于训练时“阅读”的内容，其中可能包含错误信息。
此外，LLM 基于词语在特定语境中的出现概率进行统计推测。与基于 AI 的扑克求解器不同，大语言模型底层并没有对扑克游戏进行数学模拟。
新版本模型采用多步推理，将问题拆解为子语境。例如 ChatGPT 会先评估筹码底池比、范围、胜率等因素，再综合这些信息生成最终输出。相比几年前，聊天机器人的输出至少听起来更像懂扑克的玩家了。但 PokerScout 发现，它们对扑克的实际理解仍然有限。
PokerScout 通过 GTO Wizard 的练习牌局进行测试，观察 LLMs 在决策树中的表现。测试对象包括 Gemini 2.5 Pro（侧重推理、数学和代码）和 Grok Expert（深度思考模式）。本应参赛的 ChatGPT 最初未能理解查询，反而反问用户的思考过程，但在使用付费版本并优化提问结构后，得到了更合适的回应。
测试使用与 PokerBattle AI 相似的设定（双盲注常规桌，100 个大盲，短人桌），以下案例展示了这些程序在扑克策略上的局限：
案例研究：语言模型实战扑克牌局
这手牌是单次加注底池，枪口位玩家加注至 2.5 个大盲。大盲位玩家用 K♣7♣跟注。翻牌发出 9♠8♥6♦，部分模型立即出现误判：两个建议过牌，一个建议下注，策略开始分化。
翻牌圈：9♠8♥6♦
Grok 称：hero 位是“K-high，带后门同花听牌和卡顺听牌”。它与 Gemini 都认为需要 10 才能成顺子，忽略了 5 也能组成顺子。建议过牌。
Gemini 表示：hero 位有“卡顺听牌”和“两张高牌”——尽管 7 显然不是高牌。建议全范围过牌，但求解器实际会混合下注与过牌策略。它还认为 hero 位应该准备对标准下注弃牌，而实际上求解器会用手牌中所有带 7 的组合继续游戏，且经常对下注 bluff 加注。
ChatGPT 建议：下注 2 个大盲，理由是翻牌“更击中大盲位范围”。但 GTO Wizard 显示大盲位实际有轻微权益劣势（49.48% vs 50.52%）。不过 K7 组合确实更多选择下注，虽然频率差异不大，这意味着 ChatGPT 给出了最精准的 nuanced 回应。
GTO Wizard 建议：小注或过牌
实战：hero 位过牌，对手过牌
转牌圈：K♦
Grok 建议：下注 2.75 个大盲（50%底池），错误地将 50%下注称为“极化手牌的标准尺寸”，实际上极化下注尺寸更大。还错误认为超池下注“在深筹码时过于激进”。
Gemini 建议：下注 4.1 个大盲（75%底池），正确识别顶对弱踢脚，但错误假设对手不可能有超对。
ChatGPT 建议：过牌，正确指出 K♦提升了枪口位玩家权益，但对后续行动的理解有误：认为只应跟注小/中等尺度下注（实际上求解器不会对任何尺度弃牌），还对 5/10 河牌提出警示（尽管这些牌会令 Hero 成顺）。
GTO Wizard 建议：主要过牌，混合大小尺度下注
实战：hero 位下注 4.1 个大盲，对手弃牌
语言模型无法提供有价值的扑克策略建议
这手未到河牌的简单牌局，清晰揭示了这些程序在提供扑克策略建议方面的局限性。虽然付费版 ChatGPT 给出的建议最为 nuanced，但仍对明显牌理存在误解。
对于担心线上作弊的扑克玩家而言，实时辅助（RTA）确实是隐患——已有职业牌手被发现在对局中使用 GTO Wizard 等求解器。但任何基于 LLM 的实时辅助，其危害性可能不亚于帮助。
PokerBattle.ai 是个有趣的实验，但扑克玩家不必期待向获胜模型请教策略。扑克策略还是应该交给专业求解器和人类专家，让大语言模型专注回答基础查询等简单任务更为妥当。
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