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Astra 下棋实录：从落败到复仇

MikePFrank 连续多日实测 OpenAI 模型 Astra 下国际象棋：先输给 1300 分的 Nelson 机器人，Ultra 配置加可视化工具后一度反超并疑似纯模型击败引擎，随后又不敌 1800 分的 Wally，最终改进自研 Python 引擎复仇成功。

2026-09-06 ~ 2026-09-08 · 4 集 · 20 条

第 1 集 · Astra 下棋实测：先输 1300 分机器人，Ultra 加可视化工具反超(2026-09-06,7 条)

09-06，MikePFrank 连发多帖实测让 AI 模型 Astra 直接下国际象棋，对手是 chess.com 的 Nelson 机器人（ELO 1300，中级棋力）。结果显示：模型无人辅助时棋力不佳，昏招频出最终落败或认输；即便调高推理档位到 Extra High 仍未取胜；但换到 Ultra 档并配合自建的单步棋盘可视化工具后，Astra 完全压制 Nelson 并取胜。这组实测既暴露了前沿模型长程策略推理的短板，也展示了用编程与代理能力弥补棋力的替代路径。

已确认

  • Astra 在 High 档无人辅助对弈时，开局一度与 Nelson 持平，但中盘多次出现明显昏招，最终投子认输（m1、m6、m7）。
  • 作者将推理档位调到 Extra High 重试，第二局表现稍好，但仍输给了 Nelson（m3、m4、m7）。
  • 模型没有借助外部引擎作弊（m1）。
  • 对局后 Astra 用浏览器现场编写了一个棋局回放应用并截图展示；作者还让它加装「单步棋盘可视化」能力，用于避免犯低级失误（m3、m4）。
  • 关键转折：Astra（Ultra 版）在配合单步棋盘可视化工具后完全压制 Nelson，对方局面崩到「早该认输」的程度，最终取胜并公布完整复盘链接（m5、m6）。
  • 作者指出 LLM 开箱即玩国际象棋的水平历来不佳，但现代模型可以直接写出完整的国际象棋引擎，他让 Astra 实际尝试用代码弥补棋力短板（m2）。

为什么重要

  • 这组实测直观展示了当前前沿模型在长程策略推理（下棋）上的短板：即便调高推理档位到 Extra High，仍不敌 1300 分的中级 bot。
  • 但结局并不只是「翻车」：换到 Ultra 档并让模型自装可视化工具后成功反超，展示了一条替代路径——模型棋艺不行，却可以现场写引擎、写可视化工具，用编程与代理能力弥补原生推理短板，这正是「代理式用 AI」的典型玩法。
  • 这类连续实测也提供了一个观察视角：同一模型在不同档位与外部工具配置下的能力差异可能非常大，单纯一局胜负不足以评判模型水平。

第 2 集 · 疑似首次：GPT-6 Astra 纯模型下棋击败国际象棋引擎(2026-09-06,3 条)

Mike Frank 观察到一局 LLM 与真实国际象棋引擎的对抗，称这可能是首次见到 LLM 不靠作弊（如偷偷内置棋引擎）、不借助任何特殊 harness，直接以纯模型输出正面击败真正的国际象棋引擎。该模型 Astra 完整复原了这盘对局（从 1.d4 d5、2.c4 dxc4 等开局一路列出），全程 41 步以 Qx… 完成将杀，着法已与原始棋谱核验通过。

第 3 集 · OpenAI Astra 下国际象棋不敌 1800 分机器人(2026-09-06,7 条)

Mike Frank 在 9 月 6 日至 8 日连续发帖直播 OpenAI 模型 Astra（Ultra 配置，配备棋盘可视化工具）在 chess.com 上与 ELO 1800 的 Wally 机器人进行国际象棋对局并最终落败，展示了前沿模型在棋类任务上的能力上限。

已确认

  • 同一配置的 Astra 此前曾轻松战胜 ELO 1500 的机器人，Mike Frank 本意是测试其能力上限，结果在 1800 分处翻车；对局前半程双方比分相当接近
  • 对局关键转折：Astra 将象撤到 d3，Mike Frank 当即预言这枚象将被困死；随后 Wally 推进 b 兵并在 b5 交换兵，接着把 c 兵推进到 c4，对象形成直接吃子威胁，该象无路可逃，正式失子
  • Mike Frank 复盘指出 Astra 的早期局面判断与引擎分析不充分，且太晚才意识到这一点；失子后 Astra 一度挽回子力、多出一兵并指望升变，但局势已过于被动，最终在被 Wally 连续将军、判断无法逃脱将死后主动认输

为什么重要

  • Astra 是 OpenAI 的新模型，此前战胜 1500 分机器人表现尚可，此局直观呈现了模型在看似简单的棋类任务上的稳定性短板：开局判断失误叠加对局势发展缺乏预判，最终难以挽回
  • 这类公开的逐步直播复盘（从预言象被困到应验、再到认输）为观察前沿 AI 模型的推理与规划能力边界提供了具体案例

第 4 集 · AI 智能体 Astra 改进引擎后击败国际象棋机器人(2026-09-08,3 条)

Mike Frank 的 AI 智能体 Astra 在国际象棋对决中复仇成功：此前不敌 1800 分的 Wally 机器人后，他改进了自研 Python 引擎，并放宽为 1 小时时钟与更灵活的走子时间，最终 Astra 在第 31 步将杀对手完胜。复盘显示，Astra 早在第 29 回合就算出两步杀路线，作者还公布了附有每步评估分的完整交互式对局记录。