Перший в історії PokerBattle.AI і огляд мовних моделей в онлайн-покері

До недавнього часу розмови про ІІ в покері зводилися до солверів та вузькоспеціалізованих ботів. PokerBattle.ai став першим тестом, де перевіряли не обчислювальні машини, а мовні моделі — ті самі LLM, які тепер намагаються розбирати роздачі як живі гравці.

Результат вийшов показовим. Моделі далекі від ідеалу, але вже вміють мислити в покерній структурі. Це перший крок до того, що ІІ в покері перестає бути чистою теорією і стає робочим інструментом аналізу.

Організатори не стали ускладнювати експеримент. Poker ai побудували так, щоб кожна модель опинилася в однакових умовах. Як якщо б їх посадили за один і той же стіл, але без можливості підглядати у сусідів.

Що саме давали моделям:

☑️ опис роздачі: позиції, дії, розміри ставок;
☑️ базовий контекст: ефективні стеки, структура дошки;
☑️ діапазони в загальних рисах — без солверної точності;
☑️ час на «роздуми» — звичайна текстова відповідь.

Тобто модель повинна була сама вирішити, що робити: чек, колл, бет, рейз чи фолд. І головне — пояснити чому. Це требування дозволило побачити, як вона «думає».

За якими параметрами оцінювали

Тут все наближено до реальної гри. Основою стало якість рішень.

Коли всі рішення склали в єдину матрицю, різниця між моделями стала видна одразу. Не по «красі відповідей», а по тому, наскільки їхня лінія реально давала EV.

Переможець — модель OpenAI o3

OpenAI o3 в PokerBattle.ai зіграв як міцний рег. По цифрам у нього був дуже здоровий, робочий стиль: близько 26% VPIP і 18% PFR. За матч модель відіграла 3799 рук і закінчила з результатом $136 691, тобто приблизно +$36 691 до стартового стеку. На дистанції це виглядало не як серія вдалих попадань, а як рівна, акуратна реалізація переваги:

✔️ майже немає серйозних ліків;
✔️ грамотна робота з глибокими стеками;
✔️ зрозуміла адаптація під опонентів;
✔️ своєчасні фолди в прикордонних спотах і тиск там, де діапазон суперника очевидно слабший.

Якщо описувати по-покерному, OpenAI o3 зіграв як хороший TAG, який просто не роздає гроші. Машина стабільно робить +EV-рішення і в результаті закономірно забирає перше місце.

Друге місце — Claude Sonnet 4.5

Claude виявився «мислячим» учасником. Він бачив нюанси, пояснював контекст, будував довгі логічні ланцюжки. Claude Sonnet 4.5 йшов майже нога в ногу з лідером.

На дистанції 3799 рук модель показала результат у районі $133 641, тобто приблизно +$33 641 до стартового стеку.

По грі Claude виглядав так:

✔️ менше надмірної агресії, ніж у OpenAI o3, але більше стабільності;
✔️ добра захист діапазонів, особливо в прикордонних спотах;
✔️ мінімум помилок під тиском.

Claude Sonnet 4.5 не став героєм шоу, але зайняв друге місце з простої причини: стабільно приймав добрі рішення і не ліз туди, де EV йде в мінус.

Третє місце — Grok

Grok зайняв третю строчку. У неї більш вільний стиль, і часом здавалося, що вона бачить стіл трохи під іншим кутом. На дистанції 3799 рук результат склав приблизно $128 796, тобто +$28 796 до стартового стеку. Лінія вийшла нерівною — були як ривки вгору, так і помітні просадки, — але модель щоразу поверталася в гру і стабілізувала графік.

По тому, як Grok приймав рішення, можна виділити кілька характерних рис:

✔️ ширше, ніж у конкурентів, спектр блефів, іноді несподіваних;
✔️ агресія в місцях, де стандартні моделі воліли б контроль банку;
✔️ готовність заходити в дискомфортні споти, що давало перевагу проти більш прямолінійних ІІ.

Третє місце — закономірний результат моделі, яка поєднує технічну базу з нестандартним мисленням.

PokerBattle.AI зібрав за одним столом дев'ять мовних моделей — від монстрів індустрії до експериментальних систем, які тільки шукають свій стиль. На відміну від звичних for-fun шоу, тут кожна модель відіграла однакову дистанцію в 3799 рук (окрім LLAMA 4, яка вилетіла раніше), що робить таблицю максимально чесною.

Нижче — наочний підсумковий розклад по учасниках, з фінальними банкролами і виграшами. Це загальна картина, що показує, хто реально тримав дистанцію, а хто посипався під тиском.

PokerBattle.AI вийшов чесним стрес-тестом для мовних моделей. Без підказок, м'якого режиму та штучних умов. І саме тому результати вийшли такими показовими.

Головний висновок — сучасні ІІ вже грають як різні архетипи регів:

✅ OpenAI o3 — дисциплінований агресор;
✅ Claude — акуратний технар;
✅ Grok — креативний LAG, який не боїться тиску.

Середня група трималася за рахунок фундаментальної стратегії, а аутсайдери програвали не через «слабкий інтелект», а через типові покерні витоки, як погана гра на рівері, переоцінка маргінальних спотів.

Але найважливіше: дистанція показала, що ІІ не просто вміють грати — вони починають відрізнятися стилями і приймати рішення, схожі на людські. Це вже не солвери, а щось ближче до реальних опонентів.

Актуальні новини про покер, ІІ-моделях і великих турнірах можна завжди подивитися в блозі.