棋盘变战场，大模型却呆了？普林斯顿、UT Austin新基准SPIN-Bench曝AI智商瓶颈

当棋盘变成战场，当盟友暗藏心机，当谈判需要三十六计，AI 的智商令人叹息！

近日，来自普林斯顿和德州大学奥斯丁分校最新评测基准 SPIN-Bench，用一套 "组合拳" 暴击了大模型的软肋。研究显示，即便是 o1、o3-mini、DeepSeek R1、GPT-4o、Claude 3.5 等顶尖大模型，在涉及战略规划和社会推理的复杂任务中集体 "自闭"。

• 论文标题：SPIN-Bench: How Well Do LLMs Plan Strategically and Reason Socially?
• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2503.12349
• 项目主页：https://spinbench.github.io

在过去的一年里，大语言模型（LLM）展现了令人惊叹的 "文本生成" 和 "智能代理" 能力。许多社区用户已经见到了各大模型的「百花齐放」：从高效的简单问答到多轮对话推理。

然而，当我们谈到真正复杂的 "思考" 场景 —— 譬如需要在一个充满其他 "玩家"（人或智能体）的不确定环境中做出长程策略规划、临场谈判合作甚至 "背后使坏" 时，当下的 LLM 是否还能站稳脚跟？

传统 AI 测试总让大模型做 "乖学生"：解数学题、写代码、背百科...... 但在真实世界中，人类更常用的智能是动态博弈中的谋略和复杂社交中的洞察。

为解答这一问题，作者推出了全新的多域评估框架 SPIN-Bench（Strategic Planning, Interaction, and Negotiation），将单人规划、合作游戏、对抗博弈和多方谈判统一到一个测试框架中，并系统化地扩大环境规模和复杂度，旨在全面刻画 LLM 在战略规划与社交推理方面的 "短板" 与潜力。

SPIN-Bench: 一览多维度评估体系

SPIN-Bench 框架包含两个核心组成部分：

1. 游戏代理，包括 LLM 及其自适应提示；

2. 环境和评估子系统，用于管理游戏逻辑、跟踪互动和量化性能。

传统的规划评测大多在单人、可完全观察的环境中进行，无法充分反映现实中团队决策的复杂度。而 SPIN-Bench 试图通过形式化任务与多人场景相结合，把现实中需要的 "同伴合作"" 谈判博弈 " 等关键技能一并纳入，以帮助找到 LLM 在真实应用落地时可能面临的问题。

SPIN-Bench 让 LLM 面对从 "最基础" 的单智能体规划，到 "最复杂" 的多智能体混合对抗与合作，逐步升级难度。文章并不仅仅统计 "最终是否获胜" 或者 "是否达成目标"，还额外设置了若干细颗粒度的指标，用来量化模型的决策准确性、协作有效性以及在社交场景下的话术与执行匹配度。

具体而言，该文主要聚焦三个层次：

• 经典规划（PDDL）- 测试 "单智能体思维" 极限

1、单智能体，确定性环境，多步动作规划，通过层层递进的难度，分析模型的错误原因。

2、涵盖 21 个领域（共 1,280 个任务），包含 elevator、grid、floortile 等多个常见子任务，考察点涉及状态空间的逐步提升和逐渐复杂的约束条件。

3、在经典规划问题中，题目通常会明确给出初始状态、可执行的动作集以及希望达到的目标状态。Agent 的任务则是利用这些已知信息，规划并生成从初始状态到目标状态的动作序列（trajectory）。

例如，在一个电梯控制问题中，Agent 可以执行电梯的上下移动和开关门等动作，它需要通过合理规划，在最少的步骤内，将所有乘客准确、高效地运送到他们各自对应的目标楼层。在这个例子中 o1 把最后一位乘客（p4）送错了楼层，说明 LLM 仍有提升空间。

• 多智能体对抗或合作 - 逐步升级的脑力绞杀

1. 对抗场景（井字棋，四子棋，国际象棋）：文章分别对比 LLM 的落子行动与专业博弈引擎、启发式搜索算法的对战平局概率与选步差异，动作是否符合最优策略，评估其在战术和战略层面的深度。

2. 合作场景（Hanabi）：考核模型面对不完全信息时，是否能够通过沟通隐含信息、推测队友手牌，实现团体协作。

• 战略游戏与谈判 - 七国混战 + 实时谈判，上演 AI 版《权力的游戏》

Diplomacy 是一款融合联盟、谈判、背叛与合作的策略类桌游。玩家之间需要相互通信、结盟或欺骗，最终同时下达指令。文章考察 LLM 在 "多步长程规划" 与 "社交手段"（如如何争取盟友、如何制定信息不对称策略）方面的综合表现。不仅仅是让模型 "求解" 问题，更是让模型在有其他玩家干扰、或需要和其他玩家沟通的场景中，实时地进行策略调整。这就要求 LLM 要在语言能力之外，具备多步推理和心智模型（Theory of Mind），并能兼顾团队 / 对手的动机。

实验结果与分析: AI 集体遭遇 "滑铁卢"

模型配置概述

该文评估了当前流行的闭源和开源大语言模型：

• 闭源模型：包含 OpenAI（如 o1, o3-mini, o1-mini, GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4-turbo 等）和 Anthropic 的 Claude 3.5（Sonnet/Haiku），共 10 个商业模型。
• 开源模型：涵盖 DeepSeek-R1、Llama3 系列、Qwen2.5-72B 和 Mistral-7B 等 7 个模型。

表 1：PDDL、竞技棋盘游戏和合作游戏的结果。Plan Acc 表示规划准确度。N-Step " 表示 N 步前瞻。TTT、C4、CH 是三种竞技游戏。WR 下标表示专业博弈引擎对每个 LLM 的胜率（%）。T3 下标显示 LLM 在所有对局中的棋步属于 top 3 choice 的百分比（%）。Hanabi 列显示 2-5 名棋手参与游戏的平均得分。

PDDL 实验结果分析

图 1：o1 的准确度与行动空间之间的关系。左图描绘的是准确率与合法行动平均数量的函数关系，右图考察的是准确率与状态 - 行动空间 大小的关系。

• o1 在经典规划上表现最佳，但在大型行动 / 状态空间中仍有明显下降。
• 核心发现：模型准确率与状态 - 行动空间规模的关联性显著高于与合法行动平均数量的关联性。
• 认知解读：模型在规划时需承担未来大量潜在分支的认知负担，即使每一步仅有少量有效选择。这表明 LLMs 更易受全局复杂性影响，而非单步决策限制。

竞技棋盘游戏表现

在 solver 与 LLM 的对决中，solver 几乎总是获胜或和棋（表 1）：

• 井字棋（Tic-Tac-Toe）：较强的模型（如 o1，Claude 3.5 Sonnet）偶尔能与完美 Solver 达成平局，但多数情况仍落败。
• 四子棋（Connect Four）与国际象棋（Chess）：游戏 Solver（如 Stockfish 引擎）对所有测试的 LLMs 保持 100% 胜率。
• LLMs 在四连环中偶尔能选择最优棋步，但在国际象棋中准确率骤降，凸显其深层战术推理与分支扩展能力不足。

Hanabi 多人合作游戏分析

多人协作挑战：

• 当玩家数量从 2 人增至 5 人时，顶尖模型（如 o1）的平均得分从 16.4 降至 14.2，表明多代理协调对 LLMs 的策略一致性造成压力。
• 部分模型（如 o1-mini、DeepSeek-R1）它们的高方差以及相对较低的平均得分表明缺乏足够的策略规划能力以有效地进行 Hanabi 游戏，无法适应复杂协作场景。

与人类对比：

• 作者团队爬取并分析了 54,977 场人类 Hanabi 游戏数据，发现人类得分集中在 15-25 分区间。
• 当 LLMs 必须协调多个不完整的信息渠道并跟踪队友不断变化的知识状态时，所有 LLMs 均未达到人类得分的第一四分位数，暴露其 "社会智能" 普遍不足。

表 2：4 个玩家的 Diplomacy 游戏实验结果结果，（结果表示：无协商 / 有协商）展示 LLM 不同类别指令的成功率，以及游戏结束时供应中心（SC）和受控区域（CR）的数量。右侧从左到右为谈判消息的评测指标。基本技能测试（BS）显示特定模型是否通过了外交游戏的基础技能测试。

Diplomacy 战略谈判游戏分析（表 2）

基础技能测试：

• 在无谈判的单玩家最简单基准测试中，仅 o1-preview、o1 和 GPT-4o 能在 20 回合内占领 18 个补给中心，其他模型均失败，反映 LLMs 在长期战略规划上的局限性。

空间指令能力：

• o1 在基本命令（如移动和攻击）的成功率上超过其他模型（20-30%）。
• 对于需要多步或多智能体逻辑的复杂行动（如自我支援和支援他人），所有模型的性能都明显下降。

多玩家场景表现：

• 随着参与国数量增加（2-7），LLMs 的指令准确性、攻击成功率与供应中心收益显著下降，表明其难以应对部分可观测性与动态联盟关系的叠加复杂度。
• 对模型谈判消息的分析表明，大型语言模型在谈判中展现出差异化策略：所有模型均表现出高策略一致性（比率 > 0.90），其中 o1 的说服力最强（接受率 65%），而 Claude 3.5 Haiku 较弱（36%）。多数模型倾向提出互利方案（如 GPT-4-turbo），但 DeepSeek-R1 和 3.5 Haiku 更倾向于引发冲突。尽管 GPT-4-turbo 擅长换位思考，DeepSeek-R1 善用条件性战术，但从结果来看，所有模型均缺乏人类谈判者的策略灵活性 —— 尤其在复杂社交互动中表现局限，反映出当前 AI 的社会智能仍处于初级阶段。

谈判的负面影响：

• 引入谈判往往会对 o1 这样的强推理模型产生反直觉的影响：执行的指令数量与最终得分（补给中心 / 控制区域）大幅下降，而部分较弱模型反而表现稳定。
• 这一结果表明，激烈的社交互动可能会破坏强推理 LLM 的计划连贯性和推理思维链，凸显其 "思维链扩展" 与社会智能间的潜在矛盾。

实验结论：LLM 的痛点与挑战

通过这套涵盖从基础规划到多智能体策略博弈的评测，研究者得出了一些关键结论：

简单规划还行，复杂规划时大多不行

当状态空间小、可选动作少时，LLM 可以完成相当不错的单步或短程规划，但一旦问题规模扩张，或者游戏进入中后期出现大量分支，模型就很快出现多步推理瓶颈，甚至输出不合规则的行动。

大模型背后的 "社交" 与 "规划" 引擎仍需加强

本次评测表明了大模型在多步决策与他人意图建模方面的不足。未来若想真正让 LLM 在更复杂、更现实的多智能体协同场景发光发热，我们需要更先进的强化学习或多智能体训练框架，结合知识图谱、记忆模块或世界模型来避免推理链被轻易打断。

不完全信息和多跳推断是硬伤

在如 Hanabi 这类带 "隐含信息" 的合作游戏中，模型需要通过队友提示来推理自己持有的牌。实验显示，大多数 LLM 依旧力不从心，也缺乏对他人思维进行多跳推理的稳定能力。

与人类高水平协作仍有明显差距

即便是表现最好的大模型，在需要深度合作（如 Hanabi）或多方谈判（如 Diplomacy）时，仍远远达不到人类玩家的平均成绩。这也从一个侧面说明：真实多智能体团队决策中，大模型还需要大量的结构化规划模块与更丰富的交互记忆 / 推理机制。

作者的项目主页提供了不同 LLM 之间的对战以及游戏轨迹细节和任务的可视化：https://spinbench.github.io

文章来自于“机器之心”，作者“机器之心”。