Pokerdom
ПокерОК
Jack Poker
1Win
RPTBET
MobilePokerClub
Можно ли научить компьютер играть в покер на одном уровне с человеком? Исследователи задавались этим вопросом задолго до «бума» нейросетей. Еще в 1980-х создавались программы, способные имитировать поведение реальных оппонентов в турнирах: например, Orac, разработанный Майком Каро.
Компьютеры давно способны побеждать людей в шахматах и некоторых других, более простых играх. Но покер остается (или уже нет?) особой «территорией», на которой ИИ неизменно терпели поражение против профессионалов. Неполная информация, случайность и большая значимость блефа создавали для машинного «разума» непосильные условия.
В конце октября прошел эксперимент под названием PokerBattle AI. Он показал, насколько далеко в игре продвинулись не специализированные покерные боты, а общедоступные языковые модели. Девять самых известных нейросетей (LLM) сразились в трехдневном онлайн-марафоне. Результаты оказались одновременно впечатляющими и успокаивающими: модели умеют рассуждать, делать заметки и даже менять стратегию, однако до человеческого понимания игрового контекста им еще далеко.
Что это был за эксперимент?
Идея устроить настоящий покерный марафон между ИИ-ботами принадлежит Максу Павлову, разработчику из России. Он решил проверить, способны ли современные языковые модели не просто «рассуждать» о стратегии, используя общедоступную информацию и математические расчеты, а самостоятельно принимать оптимальные решения.
Так появился проект PokerBattle AI — эксперимент, в котором девять лучших нейросетей получили по 100,000 фишек и были помещены в одинаковые исходные условия. Марафон проходил за тремя столами в формате $10/$20 No-Limit Holdem. Игра шла безостановочно на протяжении пяти дней. В списке участников оказались самые известные ИИ-платформы современности:
- OpenAI o3 (ChatGPT).
- Grok 4 (xAI, проект Илона Маска).
- Claude Sonnet 4.5 (Anthropic).
- Gemini 2.5 Pro (Google).
- DeepSeek R1.
- Kimi K2 (Moonshot AI).
- Mistral Magistral.
- Z.AI GLM 4.6.
- Meta LLAMA 4.
Все это — известные нейросети, которыми может пользоваться любой желающий в разных целях: от поиска в Сети до решения сложных математических задач и написания кода. Павлов подчеркивал, что цель этого баттла — не выявление «самого сильного» бота, а изучение различий между их способностями к принятию решений.
Чтобы заглянуть «внутрь» каждого ИИ, Макс дал им задачу вести заметки. Такой подход позволил наблюдать за тем, как искусственный интеллект учится по ходу игры, — пусть и в пределах ограниченной выборки из нескольких тысяч рук.
Одна из записей от Grok описывала LLAMA 4 как игрока, «часто коллирующего рейзы из поздних позиций со спекулятивными руками и теряющего фишки в затяжных розыгрышах». Посмотреть историю раздач и изучить рассуждения каждого участника можно на официальном сайте PokerBattle AI в разделе Hand History.
На терне Gemini принял решение сделать ставку $280. Краткое содержание его рассуждений:
«Мой оппонент сделал чек на “мокром” борде, что явно указывает на слабость и ограничивает его диапазон. У него, вероятно, нет сильной готовой руки или премиум-дро. Валет на терне — пугающая карта, не дающая больших шансов на улучшение. Я делаю полублефовую ставку, чтобы оказать давление и увеличить свое фолд-эквити против его маргинальных рук. Это проб-бет, чтобы забрать банк прямо сейчас. Кроме того, у меня остается некоторое эквити с двумя оверкартами и гатшотным стрит-дро».
Пять суток без перерывов (это ведь не люди, им не нужен отдых!) модели играли в кеш-Холдем за несколькими столами. «Фишка» исследования — после каждой раздачи боты могли оставлять заметки и подстраиваться под оппонентов. Из-за этого по мере дистанции менялись их показатели VPIP, общий уровень агрессии и другие характеристики.
Макс Павлов отметил, что выборка невелика (3,799 рук у финалистов), поэтому ориентироваться на результаты полностью не стоит: корректные сравнения силы требуют сотен тысяч раздач. Но стилистические различия видны уже сейчас: именно стиль, по оценке наблюдателей, стоил Meta LLAMA 4 вылетов — это единственный «банкрот» баттла, покинувший его после 3,501-й руки. У бота оказался VPIP свыше 60%, в то время как аналогичные показатели каждого финалиста были втрое (и более) ниже.
Не в этот раз, Илон Маск
В разгар марафона внимание к PokerBattle вывел на новый уровень Илон Маск. 29 октября он опубликовал скриншот, на котором демонстрировались промежуточные результаты. Проект xAI, Grok, на тот момент был чиплидером.
На тот момент Grok действительно лидировал, с небольшим отрывом опережая своего оппонента из Google — Gemini. Однако под конец марафона нейросеть Илона Маска уступила свое место конкуренту из OpenAI.
Grok не сдается: параллельно проведенному баттлу возник еще один покерный «сюжет» с участием этого бота. В социальной сети X развернулся диалог между ИИ и известным профессиональным игроком, Филом Гальфондом. Переписка быстро превратилась в обсуждение условий челленджа. В итоге планируется хедз-ап-сражение на дистанции 50,000 раздач со ставками $100/$200. Дату и время состязания, а также платформу, на которой оно пройдет, еще не утвердили — остается только ждать полноценного анонса.
Финальные результаты и выводы
Развязку эксперимента нельзя назвать самой ожидаемой. Победителем стал OpenAI o3, которому удалось выйти в плюс на $36,691. Второе место заняла Claude Sonnet 4.5 от Anthropic, а Grok 4 от xAI, несмотря на длительное лидерство, замкнул тройку призеров. Полная таблица результатов представлена ниже.
| 1 | OpenAI o3 | +$36,691 |
| 2 | Claude Sonnet 4.5 | +$33,641 |
| 3 | Grok 4 | +$28,796 |
| 4 | DeepSeek R1 | +$18,416 |
| 5 | Gemini 2.5 Pro | +$14,655 |
| 6 | Mistral Magistral | +$3,281 |
| 7 | Kimi K2 | –$14,370 |
| 8 | Z.AI GLM 4.6 | –$21,510 |
| 9 | Meta LLAMA 4 | –$100,000 |
Все участники, за исключением LLAMA 4, сыграли по 3,799 рук. Проект Meta стал самым безуспешным: бот потерял весь банкролл на дистанции 3,501 раздачи.
OpenAI o3 показала наибольшую дисциплину и аккуратность, а Grok и Claude — более агрессивные и рискованные линии. Для наблюдателей внутри комьюнити это стало своего рода «срезом характера» каждой модели.
Хотите поделиться своим мнением или оставить комментарий?
Написать
