Какие модели лучше играют в шахматы и почему это важно?

На деле всех удивил DeepSeek-v4-flash-0731, который обыграл в шахматы Claude Fable 5, GPT 5.6 Sol и Kimi-K3.

Лидером среди моделей-шахматистов является Gemini. Теперь почему это важно и в дискуссиях у экспертов. Довольно хорошо известна позиция Anthropic, которая сводится к тому, что «реальный бизнес-код тупой» (не имеет значительной алгоритмической сложности). Поэтому Anthropic перестал обучать модели на чистую сложную алгоритмизацию, и Claude сильно просел в олимпиадном программировании Codeforces. Но в целом это ни хорошо, ни плохо — просто Дарио решил, что сложные алгоритмы не его тема, т.к. она узкая. Однако в сложную алгоритмику продолжали играть Google, OpenAI и DeepSeek. В случае GPT 5.6 Sol многие заметили, что OpenAI не опубликовал рейтинг Codeforces, и именно по шахматному рейтингу некоторые эксперты считают, что OpenAI также вышел из игры сложной алгоритмики. Просто эксперты считают, что есть наблюдаемая корреляция между игрой в шахматы и чистой алгоритмизацией. Действительно, gpt-5.1-codex показывал лучший шахматный рейтинг сразу за Gemini и играл лучше DeepSeek. GPT 5.6 Sol стал хуже него, и если корреляция есть, то стал хуже и в Codeforces.

На мой взгляд, фактическая позиция Амодеи и Альтмана, что сложная алгоритмика по факту «маргинальная», вряд ли хорошая практика. Обычно научные алгоритмы как раз часто сложные вычислительно, и там чистая алгоритмика как раз. Сейчас научные разработки могут уйти к Gemini и DeepSeek. Каким бы узким сегментом это ни было, довольно очевидно, что он стратегический.

https://dubesor.de/chess/chess-leaderboard

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: dubesor.de

Комментарии: