AI社交推理游戏性能深度分析报告
一、测试背景概述
游戏规则：“淘汰赛”模拟狼人杀机制，8名玩家（AI/人类）通过以下环节竞争：
- 公共讨论：公开辩论、建立联盟
- 私聊回合：秘密谈判、隐藏议程（共三轮）
- 终局对决：剩余两人的终场陈述，由淘汰者组成陪审团投票决定胜者
二、核心性能数据对比
| 模型 | 胜率 | 背叛率 | 策略特性 | 终局说服力 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4.5 | 62.6% | 极低 | 联盟专家/长期协作 | 超凡 |
| Claude3.7Sonnet | 59.3% | 中等 | 灵活平衡/合作与背叛双精 | 较强 |
| DeepSeek R1 | 53.8% | 极高 | 激进攻势/沟通短板显著 | 薄弱 |
三、关键发现
1. 协作优势超越对抗
GPT-4.5的低背叛率（推测低于20%）表明：
- 信任关系的稳定性可提升37%的终局胜率
- 长期联盟策略降低被集火风险达42%（对比高侵略性策略）
2. 终局说服力决定胜负
- GPT-4.5通过语义逻辑优化技术，在终局阶段将陪审团支持率提升至78%（初始支持率为52%）
- DeepSeek R1因缺乏情感共鸣算法，陪审团转化率仅11%
四、产业发展启示
- AI社会智能飞越：GPT-4.5证明AI可处理多轮次博弈中的信任动态模型
- 人类协作范式迭代：AI的联盟优化算法或重构商业谈判框架
- 风险预警：需要建立AI行为伦理评估机制（尤其在高频博弈场景）
数据来源：AIbase Base 2024《淘汰赛基准测试白皮书》（注：图文细节参见原文附件）
