DeepSeek和Kimi首轮就被淘汰？

谷歌发起的“首届大模型对抗赛”，参赛的8个大模型中，包括了OpenAI的o4-mini、o3，谷歌的Gemini 2.5 Pro、Gemini 2.5 Flash，Anthropic的Claude Opus 4，xA的Grok 4，以及来自中国团队的DeepSeek-R1和Kimi K2 Instruct。
比赛项目：大模型两两捉对下国际象棋

比赛结果

早有预料

kimi非推理模型能赢就有点夸张了

llm真能下象棋吗，感觉都很菜啊

上次跟chat玩的时候一直出老千，虽然chat也在出就是了

这博主之前做过一期Deepseek和chatgpt下棋吧

对手都很强，我觉得田忌赛马，让r10528对o3，应该能赢

kimi说话都不利索，能赢就怪事了
话说怎么R2还不更新呢？R2应该有胜算

这个好像正常 ， 我记得之前deepseek和gbt下的时候 DeepSeek赢了的 ，不过现在很久没更新了 ，其他好几个都更新过的 ，等R2 出来估计会不一样 ，而且deepseek直都是第一梯队 并不是说什么 第一的顶尖模型 ，主要是低成本加上覆盖面广 ，有这个结果只能说确实不尽人意吧 ，不过本身这个模型也有很多个月没更新了 能在世界顶尖这一个梯队就不错了 。

deepseek是把成本大幅打下来，才一夜爆火，而且本身实力也还不错。但是现在怎么变成想要deepseek和这些头部模型对抗还要战胜它们。如果真做到了，那到底是这些头部公司太烂还是deepseek太神奇？

不懂就问，这个应该放给术业有专攻的吧
让llm来学这种，成本上是不是不如直接训练对应的专项？有没有懂行的帮我解惑一下

让ds打这种头部的ai还是有点吃力了，谷歌和老马能给到的硬件资源和预算条件不是小公司能比的，ds最大的好处就是让大家用到了便宜而且对中文输入反馈友好的api

既然是比赛，好歹分个量级啊，重量级打轻量级？
有没有把显卡算力弄成一个量级？

象棋是特化训练