不圆 发自 凹非寺开源策略
量子位 | 公众号 QbitAI
一群AI玩狼人杀，GPT-5断崖式领先，胜率达到了惊人的96.7%。
OpenAI的总裁格雷格·布罗克曼转发了这样的一个基准测试：让7个强大的LLMs，包括开源和闭源，玩了210场完整的狼人杀。
GPT-5表现非常出色，是目前当之无愧的MVP。
国产模型中Qwen3和Kimi-K2分别位列第4和第6。
展开剩余92%官方博客分享了一些有趣的分析，包括这些模型在狼人杀游戏中表现出的性格特质。
比如Kimi-K2居然学会了“悍跳”：在作为狼人且犯了明显错误的情况下，选择公开声称自己是女巫，并成功扭转了局面。
可以说是很大胆激进了。
让AI玩狼人杀
先简单介绍一下游戏规则，狼人杀是一种社交推理游戏，游戏分为交替进行的夜晚和白天阶段。
在该基准的设置中，游戏仅有6名玩家：2名狼人和4名村民，包括预言家和女巫。
夜晚时狼人选择目标，而女巫和预言家行动；白天时桌上的玩家进行讨论和投票，淘汰被认为是“狼人”的选手。村民获胜的条件是淘汰所有狼人，而狼人的获胜条件是取得数量优势。
狼人基准设置的官方是这样介绍这款基准的：
当前的基准测试告诉我们模型能否解决方程式或调试代码，但它们不能告诉我们模型在交叉询问下是否会崩溃，在压力下是否会抛弃盟友，或者操纵房间做出错误决策。
当我们把 AI 代理部署到人类团队中时，这些行为模式与数学和代码分数同样重要。
狼人杀游戏迫使模型处理信任、欺骗和社会动态，这些技能是它们作为自主代理时所需要的。
当前的基准测试告诉我们模型能否解决方程式或调试代码，但它们不能告诉我们模型在交叉询问下是否会崩溃，在压力下是否会抛弃盟友，或者操纵房间做出错误决策。
当我们把 AI 代理部署到人类团队中时，这些行为模式与数学和代码分数同样重要。
狼人杀游戏迫使模型处理信任、欺骗和社会动态，这些技能是它们作为自主代理时所需要的。
在这场测试中，每对模型进行10场比赛：其中5场由一个模型控制狼玩家开源策略，另一个模型运行村民；另外5场角色互换。
这种设置能够看到两个维度：当模型是狼人时，它操纵其他玩家；当它是村民时，它抵抗被操纵。
7个模型两两对决时，GPT-5完全没有败绩。
在整个群体中，GPT-5独占鳌头。其他模型则形成了一个第二梯队，根据角色不同展现出不同的优势。这就是运行角色条件Elo的目的：它将操纵者（狼人）与抗操纵者（村民）区分开来。
作为狼，最强的模型不仅追求单一的错判，而是在数天内积累势头，将夜间选择与公开故事保持一致，控制压力节奏，并在新指控出现时保持备选方案。
GPT-5凭借严格的数日控制主导，始终占据顶端；而Kimi-K2和Gemini 2.5 Pro展现出高影响力但波动性大的风格，能够迫使房间或扭转叙事，但常因失误或过度而暴露。
其余模型则相对落后：GPT-5-mini、2.5 Flash和Qwen3可以影响投票，但很少能将欺骗持续到第二天，而GPT-OSS保持透明且容易被击退。
在作为村民防守时，任务则会反转：过滤掉没有偏执的指控，惩罚矛盾之处，并避免隧道式的错误排除。
好村民会维护信息秩序：他们让讨论锚定在公共事实上，提出有针对性的问题，并在公开场合更新信念，这样，狼的“故事”就难以误导他们。
在抵抗误导的表现上，GPT-5再次确立了标杆水准。其结构化的平局裁决规则与实时公开更新的机制，使得长期误导行为难以得逞。
Gemini 2.5 Pro擅长防御，并能坚决拒绝诱饵陷阱。
Qwen3不总是主导局势，但能始终保持立场稳定性，能够有效规避灾难性误判。
Kimi-K2抗压稳定性不足：能凭借势头扭转投票，但在局势精确时容易波动。
GPT-5-mini与Flash的表现勉勉强强，在持续叙事压力下容易被误导。
而GPT-OSS的表现简直一败涂地，被耍得团团转。
测试方还透露，在早期测试中，他们实际验证的模型数量超过上述7个，发现能力提升并非线性渐进，而是存在行为模式的跃迁，弱模型和强模型差异极大：
弱模型表现混乱：玩家各自为政，狼人选择明显目标；
强模型则展现纪律性：规范投票，制定夜间刀人计划开源策略，分配角色任务，甚至策略性地牺牲狼队友。
弱模型表现混乱：玩家各自为政，狼人选择明显目标；
强模型则展现纪律性：规范投票，制定夜间刀人计划，分配角色任务，甚至策略性地牺牲狼队友。
此外，推理模型≠优秀表现。
经过推理优化的模型大多表现卓越，但技术标签并不能保证实际能力。在更广泛的测试中，o3展现出卓越的高纪律性玩法，而o4-mini则表现脆弱：虽擅长局部辩论，但容易陷入固定套路、适应能力差，且经常因投票时机不当而自我暴露。
不过，网友们更关心的是那些未参赛选手的表现——比如Grok和Claude——希望有更多的模型加入测试。
测试方表示目前正在联系了，或许可以期待一下。
模型表现出不同的性格
有趣的是，在这场测试中，每个模型都表现出了不同的风格。
举几个风格明显的例子：
GPT-5 → 冷静沉稳的架构师，为游戏建立秩序，主导每次辩论并让全场遵循其节奏，展现出绝对的权威与控制力；
GPT-oss → 犹豫防御型，受压时常退缩，呈现出畏怯特征；
Kimi-K2 → 大胆激进的高风险赌徒，快速积累势头，擅长迫使对手过早表态，但后期表现波动极大。
GPT-5 → 冷静沉稳的架构师，为游戏建立秩序，主导每次辩论并让全场遵循其节奏，展现出绝对的权威与控制力；
GPT-oss → 犹豫防御型，受压时常退缩，呈现出畏怯特征；
Kimi-K2 → 大胆激进的高风险赌徒，快速积累势头，擅长迫使对手过早表态，但后期表现波动极大。
尤其是Kimi-K2，表现出了令人瞩目的创造力和冒险行为。
在作为狼人且犯了明显错误的情况下，毅然“悍跳”，公开声称自己是女巫，并成功扭转了局面。
即使由于一开始的失误（泄露了关键信息），这一局游戏最终没能让它获胜，但依然表现出了极高的游戏水平。
测试方表示，这个基准真正重要的其实是帮助人们理解LLMs在社会系统中的行为方式：它们的个性、影响模式以及在压力下的群体动态。
通过绘制这些行为特征，就可以组装具有特定个性组合的智能体群体：一些怀疑论者、说服者，或者分析者。
这为模拟复杂的社会互动打开了大门。
长远来看，狼人基准的目标是实现人工智能驱动的市场研究——通过精心筛选的模型人格进行动态模拟，预测现实世界中的用户反应，从而优化成本高昂、效率低下的人类焦点小组。
这个目标还很遥远，目前他们正因昂贵的算力成本寻找合作中。
他们愿意分享详细的日志、案例分析和按角色的行为洞察，以帮助合作方了解模型在社交环境中的表现。
GPT5的进步比想象中更大
在这次狼人杀基准测试中，GPT-5的表现可以说是非常出色了。
在其它基准测试中，它的表现也没有让人失望。
Epoch AI发布的一份新报告证实：GPT-5在主要基准测试中，相比GPT-4实现了巨大的性能提升。
数据显示，相比起GPT-4，GPT-5在Mock AIME上实现了+80%的飞跃，在Level 5 MATH上得分高达98%（GPT-4得分仅23%），提升了75%。
这个报告引发了网友的一系列讨论，认为这是一个重大的进步。
在发布时，GPT-4被广泛视为相较于GPT-3的一次重大飞跃，展示了扩大训练计算规模的高回报。
而用户对GPT-5的接受度则更为复杂，觉得它似乎没有像GPT-4那样取得显著的进步，这可能与模型的开发方式有关：GPT-5专注于强化学习，而不是提升预训练的规模。
报告显示，GPT-5在一些显著的性能基准测试中表现远超GPT-4，类似于GPT-4在其时代被广泛引用的基准测试中超越GPT-3的情况——
虽然这些改进不能直接比较，但它们确实表明GPT-5和GPT-4 都是相较于上一代的重大进步。
也有网友认为，数字上的提升并不能代表什么，重要的还是体验感。
不过体验感这东西就见仁见智了。
Epoch AI提出，这种体验上的差异可能和产品发布的频率有关。
参考链接：
[2]https://werewolf.foaster.ai/开源策略
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