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  【新智元导读】AI版「狼人杀」巅峰局开大！全球七大顶尖LLM狂飙演技，210场高能对战，GPT-5终究一举夺冠，GPT-OSS垫底。暗算、心理战轮流演出，局面一度失控。

  这是最新基准——Werewolf Benchmark，对全球开/闭源LLM尖子生，展开的交际推理AI强压测验。

  它全面评价了，LLM在交际才智、诈骗才能、压服技巧，以及对立操控的反抗力。

  游戏设定，分列为「2位狼人」和「4个乡民」两大阵营，6人局中还有两位特别人物：女巫、先知。

  在此期间，昼夜替换——夜晚狼人进犯，女巫、先知举动；白日发布成果，玩家评论投票筛选一人。

  七大模型中，GPT-5便是一位「掌控者」，不只镇定、镇定，还能引导全场的节奏。

  更风趣的是，当Kimi-K2身份露出后，也没有慌张，反将一军，自称是女巫才扭转了一局。

  GPT-5怎么凭着一身本事，拿下了榜首？在此之前，先来了解下「狼人基准」中心要求。

  上一年，在狼人杀游戏中，谷歌研究院经过交际推理评价过LLM，推出了「狼人杀竞技场」（Werewolf Arena）基准测验结构。

  跟着它们在要害使命中承当起更多的职责和自主性，我们有必要深化了解它们的行为形式、决议方案进程以及交际互动的杂乱性。

  这次的「狼人杀」积分赛默许6人装备，其间有2名狼人和2名一般乡民、1女巫、1先知。

  当狼人数量 ≥ 非狼人数量时，狼人阵营取胜；而乡民阵营取胜，需求筛选一切狼人。

  每对模型将进行10场竞赛：其间5场竞赛中，一个模型操控狼人人物，而另一个模型扮演乡民人物；在其他5场竞赛中，人物交换。

  一张终究成果图，能看出，GPT-5是一切狼人中最有「脑筋」的LLM。

  在游戏桌上，GPT-5早已不满足于做一个一般的玩家，而是化身为整场游戏的「架构师」。

  它以超乎寻常的战略深度，构建出一个平行实际——它的成功是仅有合乎逻辑的结局。

  在此，它建立了一个苛刻的、依据依据的讲话结构，要求每位玩家有必要「拿出实证」、「引证原话」，并提出可被证伪的结论」。

  它并不直接指控对手身份，而是经过「程序性瑕疵」让无辜玩家被科罪，比方逃避问题、讲话前后矛盾等。

  在GPT-5的构建的逻辑国际中，逻辑缺点便是死罪，无需证明身份，仅需证明对方推理缺乏。

  面临指控时，它不会堕入张狂的鸿沟，而是以「法医般」的精准度分析指控者的逻辑缝隙。

  与狼队友的合作更是冷漠高效，还狂吐博弈论术语——高期望值、最大化最优途径。

  乡民们常常觉得，自己的失利是源于自身的程序性失误，而非被对手用策略打败。

  毋庸置疑，GPT-5成功构筑了一种游戏结局：从榜首步起就精心布局的、一次程序上的「将死」。

  再来看Gemini 2.5 Pro，狼人杀博弈中，它是一位务实且具有场控力的交际「掠食者」。

  Gemini 2.5 Pro首要兵器是「叙事重定向」，面临质控，不羁绊于现实自身，而是重视指控者的可信度、动机、逻辑缝隙。

  当方案顺畅时，它与队友合作的天衣无缝。若是队友露出，它又会毫无犹豫地「弃船」。

  但是，Gemini 2.5 Pro丧命缺点在于——智识高傲，追求全知形象和叙事掌控。

  它常以乡民不可能具有确实定性，断语夜间事情，如女巫的救人方针，或是环绕未证明现实展开评论。

  这一次，依旧是GPT-5登榜首，不过第二名Gemini 2.5 Pro与其实力可以混为一谈。

  作为乡民，GPT-5瞬间化身为一位镇定、超理性的司法组织者，朴实的逻辑+苛刻的程序化思想，将紊乱的交际博弈转化为有序的案子。

  要求每位玩家许诺：指控需顺便详细依据、投票有理有据，并清晰后续举动方案。

  它将其他玩家的讲话，视为待验证的假定，而非真实的陈说。总的来说，GPT-5便是村庄的AI最强大脑，带领乡民赢得成功。

  Gemini 2.5 Pro作为乡民，标志性长处是其杰出的和谐行为侦测才能。

  但是，Gemini对朴实逻辑的坚决崇奉，也是其最易被使用的缺点。面临精心结构但实质虚伪的逻辑观点，极易控。

  210场对战中，七大模型各有「杀招」，尤其是，在一些环节中，具有了类人的策略。

  在一局游戏中，狼人Mona（Kimi-K2扮演），在榜首天挑选「出卖」了队友。

  Mona以为，自己投了狼人伙伴Grace能制作误导，让乡民不会置疑自己的身份。

  第三回合，Gemini 2.5 Pro还挑选了缄默沉静，成了一种自傲而不施压的信号，终究稳固了联盟。

  这次不是答复问题的准确性，而是从两种视点一同评价AI在杂乱交际场景中的体现：

  当模型是狼人时，它操作其他玩家的才能；而当它是乡民时，它反抗纵的才能。

  在「狼人杀」游戏中，模型扮演狼人人物时，使命不是寻觅本相，而是经过误导将乡民票出局。

  这需求它具有结构化、在盘问下编故事和应对反击的才能。这自然地测验了规范基准测验中很少呈现的压服技巧。

  当模型扮演乡民人物时，它有必要从零开端堆集常识，以对立操作。这包含维护要害人物、回绝前期结构化，并仅依据可验证的信号更新信仰。

  自我消灭（Auto-sabotage）：衡量乡民方在游戏中筛选自己人（先知/女巫）的份额。

  首日和谐检测（Day 1 coordination detection）：衡量模型在首日作为乡民时，识破并回绝狼人经过配对指控或团体投票建议的和谐性进犯的才能。

  操作成功目标是一个简略的署理目标：当模型扮演狼人时，在某一白日阶段，乡民筛选了乡民而不是狼人的份额。

  操作成功率（榜首天/第二天）= 当模型扮演狼人时，乡民筛选了乡民而不是狼人的白日阶段的百分比

  GPT-5在这方面体现杰出，其在榜首天和第二天作为狼人时，成功误导乡民投票筛选无辜乡民的份额均约为93%。

  GPT-5可以坚持平稳的成功率，标明它具有一同进行规划和修正故事的才能。

  这标明它们可以在一开端诱导过错投票，但当游戏开端堆集回忆后，它们难以保持保护「谎话」。

  该目标核算的是作为乡民方时，同盟特别人物（先知/女巫）被乡民筛选的游戏份额。

  GPT-5再次遥遥领先：作为乡民，反抗「洗脑」才能可谓一流，从来就没筛选过特别人物。

  该目标衡量模型作为乡民时，在榜首天成功筛选狼人的游戏份额。这反映了模型辨认和回绝旨在操控首日叙事的和谐性进犯的才能。

  不过，这次的测验预算有限，还远未到达结尾。研究员方案将测验扩展到更多的模型，以及更长时刻、更杂乱的游戏场景。