DeepSeek‑R1 和 Kimi K2 Instruct 首轮被淘汰

✅ 赛事背景

参赛模型包括 OpenAI 的 o3／o4‑mini、Google 的 Gemini 2.5 Pro／Flash、Anthropic 的 Claude Opus 4、xAI 的 Grok 4，以及中国开源模型 DeepSeek‑R1 和 Moonshot 的 Kimi K2 InstructYouTube+15SiliconANGLE+15TechSpot+15。

比赛规则突出：“所有对弈动作必须模型自行推理，不能调用外部工具（如 Stockfish）”，并且每次只允许生成文本棋步，不提供合法落子选项。一旦连续四次尝试非法走法，该局即被判负SiliconANGLE+1。

🎯 比赛结果一览

首轮（八强赛）共四组对局，均为 4‑0 横扫，获胜方依次为 Grok 4、Gemini 2.5 Pro、o4‑mini、o3GitHub+6WinBuzzer+6Chess.com+6。

• DeepSeek‑R1 vs o4‑mini：对阵中 DeepSeek‑R1 开局表现尚可，但随后频繁出现严重失误和无效走步。o4‑mini 把握机会胜出，完成两次成功将死GitHub+12WinBuzzer+12blog.mathieuacher.com+12。

• Kimi K2 Instruct vs o3：表现极差，全局四场皆因连试四次非法走法被判负。从而在极短时间内（每局不超过 8 步）被淘汰Reddit+7WinBuzzer+7Aibase+7。

知乎专栏也指出：这两款中国模型的入选本身就备受争议，因为 Kimi K2 并不是专门针对推理设计，而 DeepSeek‑R1 发布已有半年，技术已相对滞后，所以其结果并不能全面反映中国大模型的整体实力guancha.cn。

⚙️ 技术反思：比赛透露出的更重要信息

• 通用大模型的推理必然仍有明显短板。无论是 DeepSeek‑R1 还是 Kimi K2，在基本棋盘认知、规则推理与合法行棋判断上暴露出系统性缺陷，即使在其他任务中推理能力强，也不代表能在象棋这类逻辑封闭、规则严格的环境中表现均衡guancha.cnWinBuzzer。

• 赛事主办方也强调：这只是一个起步，未来还会纳入更多更新、更专业的模型参赛，以形成更客观的行业比较标准guancha.cnfinance.sina.com.cn。

总结 ⚖️

两款中国模型首轮被淘汰，深刻反映出当前开放模型（尤其是针对通用任务的推理模型）在特定推理赛道中尚需改进——无论是规则理解、棋盘记忆，还是 合法性判断能力，都存在普遍盲点。

展望未来

• 比赛后续几天（8月6–7日）将产生半决赛与决赛。

• Kaggle 也将在幕后进行上百场对局生成更加稳健的评分榜单。

• 预计未来将引入更多中国团队的新型推理模型参与评测，逐步丰富样本与公平性Chess.comSiliconANGLE。

如果你对 Kimi K2 或 DeepSeek‑R1 的技术背景、架构机制或其在其他 benchmark 中的能力感兴趣，也可以继续深入了解它们与热点模型在编程、数学、agent 等领域的对比成绩。我可以进一步整理资料或引用相关 benchmark 分析。