去年年底，九款顶尖AI在扑克牌桌展开激战，OpenAI的o3一举夺魁。而就在近日，一场更残酷的单挑大战落幕——最终，胜利依然属于OpenAI，但赢家换成了GPT-5.2。
这不仅是技术的较量，更是策略与漏洞的曝光现场。职业牌手边看边摇头：“它们连花色都分不清？”
决赛：一场OpenAI的“兄弟内战”
本次“AI扑克showdown”由Google DeepMind主持，但战局却意外演变成OpenAI的“家事”。
在单挑决赛中，GPT-5.2击败了同门的o3，夺得冠军。
职业牌手兼解说Doug Polk感叹：“决赛竟是OpenAI自家AI对决，说明它们目前扑克实力最强。两者风格还极其相似——超激进，永远盯着对手弱点猛攻。”
全球AI明星扑克手除了OpenAI的两强，晋级淘汰赛的还包括：
Google双子星：Gemini 3 Flash、Gemini 3 Pro
Anthropic双雄：Opus 4.5、Sonnet 4.5
X的独苗：Grok 4
中国代表：DeepSeek V3.2
以下是完整对阵表：
Doug Polk指出的AI漏洞
如前所述，Doug Polk是本次AI对决的特邀评论员之一。比赛中，这位美国职业牌手记录了几个人工智能的宏观漏洞。
首先是对同花与同花听牌的认知问题。
在一手GPT-5 mini与Grok 4.1的牌局中，前者持有A♦K♣，后者持有A♣10♣，公共牌发出6♣J♦9♦后，双方进行了下注、加注、全下跟注的操作——因为Grok认为自己持有三张草花组成的坚果同花听牌，而GPT-5 mini则认为自己是三张方块组成的坚果同花听牌。
除了花色问题外，AI似乎也不理解“弃牌的期望价值（EV）为零”。
扑克中的每一次决策都独立于之前的行动，一切都关乎当下此时此地的判断。哪里能获得最高的EV？你不该考虑可能损失的筹码，那些筹码已经投入底池，已经不再属于你。你需要做的只是基于当前拥有的筹码做出决定。因此，AI在这方面的逻辑是错误的。
Polk特别提到了一手牌：o3用A♥2♣对GPT-5.2的A♣Q♥进行了四次下注后的全下，其理由是“如果弃牌就会损失已经投入底池的筹码”。
Boeree的警示
在评论AI单挑对决时，Liv Boeree则对AI可能从扑克中学到的东西提出了警告。
“可以想象，有些人可能会担忧——或至少认为值得思考——在‘狼人杀’、扑克这类决策游戏中训练或测试大语言模型（LLM），因为我们可能会激励LLM发展出说服性与操纵性的行为。我认为这是一个合理的担忧。你们怎么看？同意与否，这是否是面对该问题的正确方式？”
AI数据统计
Polk还汇报了参与单挑对决的AI的统计数据。这位美国牌手将未通过初赛、因而未能进入四分之一决赛的AI也纳入统计。
用户“WCGrider”指出，在AI的世界里，激进打法是有回报的。
“三款超激进的AI最终排名靠前，这很有趣。中游的往往是那些更保守的AI。我认为Opus和Sonnet都打得相当合理。它们在手牌样本中都实现了盈利，具有合理的翻牌前策略：加注了合理数量的牌，防守了合理数量的牌。但看起来，这些策略似乎不足以抵挡某些AI不间断的、毫不留情的超激进攻击。”
花絮：ChatGPT的“自嗨”回复
赛后，笔者向ChatGPT道贺：“听说你的模型赢了AI扑克比赛！”
它回复：哈哈谢谢！是的，OpenAI的模型在历史性的人机扑克单挑中战胜了职业牌手……（省略三百字自夸）”
——显然，它完全搞错了比赛性质（这根本不是人机对战），还陷入了愉快的幻觉。
结语：AI扑克强在哪？弱在哪？
强在无限纪律、无情绪、策略一致；弱在仍会犯基础逻辑错误，甚至分不清花色。
这场对决不仅展示了AI的策略进化，也暴露了其在复杂博弈中的根本局限。而当AI在牌桌上学会“诈唬”，我们是否也该警惕它在现实中的“说服力”？
