随着人工智能技术的迅速发展，大型语言模型（LLMs）已经开始在多种领域展现出强大的能力。从自然语言处理到复杂问题解决，LLMs的应用不断拓展。最近，一个名为DealBench的新兴评测平台引起了业界的关注，它通过模拟类似Monopoly Deal的策略卡牌游戏，测试前沿语言模型的长期规划与即时应变能力，这一创新方法为评估AI智能水平提供了独特视角。DealBench的核心理念是利用Monopoly Deal游戏中的复杂策略和动态变化，考察AI是否能够像人类玩家一样，在多轮次互动中做出合理决策。相比传统的静态评测，如SWE-bench或Web-Arena，DealBench更注重模型在面对不断变化的游戏状态时，如何调整策略和预测对手行动。Monopoly Deal作为一款快节奏的卡牌游戏，要求玩家不仅要具备长远规划能力，还要能够根据对手的动作灵活应对。
在游戏过程中，玩家可能会经历局势的大幅波动，胜负往往取决于关键回合的精准判断和资源配置。DealBench团队基于这一特点，设计了一个评测框架，允许两台LLM模型进行对战。每局游戏中，模型受到详细的游戏规则约束，系统将当前游戏状态、玩家手牌及对手资产等信息以结构化JSON格式提供给模型。模型必须给出合规的行动方案，否则会被要求重新决策，确保游戏的公正性和策略的严谨性。这种模拟环境不仅考验LLM的逻辑推理能力，也提高了模型对语言和结构化数据的处理精度。迄今为止，DealBench的排行榜显示了不同模型在游戏中的表现差异。
谷歌的gemini-2.5-pro以优异的17胜10负成绩领先排行榜，展现出较强的策略执行能力和稳定的游戏表现。OpenAI旗下的o4-mini和o3模型紧随其后，得分也相对突出，表明这两家在大型语言模型领域的持续竞争力。相对而言，Anthropic的claude-4-sonnet表现欠佳，主要原因是它在游戏策略上频繁出现错误。例如，尝试从对手的资产中收取租金这一违反游戏规则的行为，显著影响了其胜率。此现象部分归咎于Anthropic在强制结构化输出方面的支持不足，限制了模型表达精准指令的能力。此外，一些开源模型如Deepseek-r1和Qwen3-235b在规则理解和输出格式的稳定性方面存在难题。
Deepseek在启用结构化输出时会中断推理，导致生成的决策质量不佳。Qwen3模型甚至在首轮思考过程中消耗了约1.7万标记，最终因超时错误而未能完成有效决策，这种极端的长推理链不仅导致模型响应缓慢，也降低了其实用性。值得注意的是，在DealBench评测中，模型平均需要15至30轮回合来达成游戏胜利，而人类玩家通常可以在10轮左右完成比赛。这一差距清晰反映出目前LLM在策略游戏执行力和效率上的不足，也暗示着未来模型在提升思维速度和优化决策路径方面仍有很大提升空间。DealBench评测流程严谨细致。每局游戏限两名选手进行对抗，每回合最多允许模型操作三次行为。
系统通过精心构建的系统提示框架，向模型提供规则说明、历史操作记录、当前游戏状态及双方持有的手牌和资产状况。此外，设计者为模型提供了详细的行动示例和输出格式要求，所有指令均需要以JSON形式返回。模型若未按规则出牌，有三次机会重试，若仍未成功则被跳过本回合，该机制确保了游戏的合法性和公平性。特殊卡牌“否认卡”的使用也被纳入对抗规则，当对手采取损害行动时，系统会主动询问模型是否使用该卡进行反击。此外，为应对手牌数量超过七张的情况，系统会提醒模型在回合结束时选择弃牌，维持游戏流程的合理性及符合现实规则。这一完整体系不仅模拟了真实游戏的复杂环境，也为后续人工智能在策略规划和对抗竞争中的表现提供了重要参考。
未来的研究方向极具潜力。DealBench团队计划引入人类玩家与模型交互进行实战测试，探讨人机对战中模型适应人类策略变化的能力。同时，多人对局支持也在开发中，将使得AI能够处理更复杂的游戏环境和多路径互动决策。此外，对模型推理速度的优化和结构化输出的精确控制，将继续是提升LLM游戏表现的关键。DealBench项目的积极探索，标志着AI战略游戏测试迈入了新的阶段。借助Monopoly Deal这样兼具策略性和趣味性的游戏载体，可以更细致地挖掘模型在动态环境中的推理潜力和学习能力。
这不仅有助于推动大型语言模型算法的改进，也为未来AI在教育、娱乐和决策支持领域的应用奠定了基础。通过深入研究DealBench的结果和挑战，开发者和研究者能够更精准地把握当前人工智能的优势与不足，打造更加智能、高效且适应性强的语言模型，为实现更广泛的人机协作铺平道路。总之，DealBench用Monopoly Deal这一策略游戏作为试验场，展现了大型语言模型在规划、应变和决策中的实际表现，为AI评测注入了创新元素和实战价值。随着技术的发展，人工智能在游戏领域的突破将进一步推动其在复杂现实环境中的应用，开启智能时代的崭新篇章。
