双 GLM 5.1 斗地主实测：评估 AI 真实博弈智商

本文关注社区用户对两个 GLM 5.1 模型进行“斗地主”游戏实测的趣味案例。斗地主作为典型的不完全信息博弈游戏，对 AI 的推理、策略制定及多轮对话上下文理解提出了极高要求。实测展示了 AI 在面对复杂牌局时的逻辑漏洞与“翻车”现场，引发了开发者对大模型在特定规则约束下决策能力的讨论。尽管大模型在自然语言处理上表现优异，但在需要严密逻辑推理和即时策略调整的棋牌博弈中，仍存在对规则理解不深、算力冗余及决策不一致等问题。这一实践为 AI Agent 在复杂多智能体博弈场景下的开发提供了趣味性参考，表明大模型在垂直规则领域的落地仍需配合强规则引擎或强化学习微调。