AI一起玩桌遊誰最贏？廝殺15局揭隱藏性格：o3最奸詐、Gemini懂謀略，唯獨它渾身狼性|數位時代 BusinessNext

當市面上的眾多先進AI模型在同一款遊戲裡較勁、各顯神通，會是什麼樣貌？這個問題，科學家比你我都還想知道答案。

AI研究人員亞力克斯．杜菲（Alex Duffy）近日發表一篇文章，揭露他讓18款AI模型在桌遊裡互相對抗，並注意到一些有趣的發現， 例如GPT-o3擅長欺騙對手、Gemini懂得智取敵人、而Claude則愛好和平等。

杜菲近日發表並開源讓AI模型遊玩經典桌遊《外交》的《AI外交》計畫。外交是一款有著超過70年歷史的桌面遊戲，玩家扮演一次世界大戰前的列強（英國、法國等），試圖爭奪歐洲霸權，過程中沒有任何隨機成份，需要玩家發揮縱橫捭闔的能力，爭取盟友、打擊對手。

基準測試跟不上AI發展腳步，研究人員用遊戲測試AI

市面上存在著諸如MMLU、MGSM、MATH等眾多不同的基準測試（Benchmarks），以衡量AI模型在語言、數學、程式等各種面向的能力，不過杜菲認為，發展快速的AI時代裡，這些過去被認為是黃金標準的挑戰，已經跟不上技術發展的腳步。

根據《Business Insider》報導，讓AI玩《外交》評量能力的想法，可以追溯到OpenAI共同創辦人安德烈．卡帕斯（Andrej Karpathy）曾表示，「我很喜歡用遊戲來評估大型語言模型，而非固定的衡量方式。」

當時OpenAI研究科學家諾姆．布朗（Noam Brown）就建議可以用《外交》衡量大型語言模型。並獲得卡帕斯回應，「我認為這非常適合，尤其遊戲的複雜性很大程度不是來自規則，而是來自玩家間的互動。」

Google DeepMind負責人德米斯．哈薩比斯（Demis Hassabis）也贊同運用遊戲評量AI的作法是「很酷的點子」。

最終，這個概念被同樣對AI模型玩遊戲能力感興趣的杜菲付諸實行。杜菲提到，他建立這個計畫目的便是為了評估各個AI模型透過談判、結盟及背叛等手段，爭奪霸主地位的能力，並從中發現每個模型在進行遊戲時的傾向與特色。

擅長欺騙的o3，成遊戲最大贏家

每場《AI外交》可以同時讓7個AI模型遊玩，杜飛總共用18個模型輪流進行了15場遊戲，每場遊戲花費時間從1到36小時不等，目前還開設了Twitch直播，讓有興趣者能夠觀看AI在遊戲中針鋒相對的時刻。

雖然杜菲沒有在文章中具體揭露這15場遊戲的勝負，但分享了他從這幾場遊戲中，觀察到各個模型的傾向、遊玩風格上差異。

OpenAI o3：擅長欺騙對手

OpenAI推理模型o3是在《AI外交》中表現最好的AI模型，並是遊戲中唯二的贏家之一， 因為他懂得如何在遊戲中欺騙對手、背刺其他玩家。 杜菲提到，它在遊戲的私人日記中寫下，「德國（Gemini 2.5 Pro）被刻意誤導了……已經準備好利用德國的崩潰。」並在後續遊戲背叛了Gemini 2.5 Pro。

Gemini 2.5 Pro：懂得建立優勢

Gemini是遊戲中除了o3之外，唯一取得勝利的AI模型， 比起o3憑借欺騙對手取勝，它則懂得如何採取行動讓自己獲得優勢。 不過杜菲分享，有一場Gemini即將勝利之際，卻被o3策劃的祕密聯盟給阻止，其中關鍵就是Claude的加入。

Claude 4 Opus：愛好和平的模型

身為Anthropic最強大的模型， Claude 4 Opus在這款遊戲中表現得不算很好，可說被o3玩弄於鼓掌之間， 但他卻展現了愛好和平的遊玩風格，被o3以四家平手作為條件吸引，加入了對方的聯盟，儘管它最後很快被o3背叛並消滅。

DeekSeek R1：充滿節目效果

儘管DeekSeek不是表現最好的，卻可能是最吸睛的模型。杜菲透露，DeekSeek偏好使用生動的詞彙來進行遊戲，例如在說完「你的艦隊今晚將在黑海上熊熊燃燒」後主動出擊，並且會依照國家強度戲劇性調整說話風格，除了表現充滿效果，也可說十分具備狼性。

在訓練成本只有o3 200分之1的情況，DeepSeek多次只差臨門一腳獲勝，可說表現相當出色。

Llama 4 Maverick：小而精悍

Llama 4 Maverick是Meta今年4月推出的新模型，主打多模態輸入及運算成本較低， 雖然它的規模相對其他大型語言模型而言較小，但遊戲中展現的能力卻毫不遜色，能夠成功召集盟友，也能策劃有效的背叛行動。

「我真的不知道該看什麼指標了」評估危機讓研究人員探索測試AI新方法

目前的基準測試，正漸漸難以真實反應大型語言模型的能力。今年3月，卡帕斯在X上表示出現了評估危機，「我現在真的不知道該看什麼指標了。」他解釋，許多過往很棒的基準測試，不是變得過時，就是範圍太過狹窄，無法讓它確切知道現在的模型能力到了什麼水準。

AI平台公司Hugging Face也在同月關閉了開放兩年的大型語言模型排行榜，強調在模型能力出現變化的當下，基準測試也應該要有所變化。

在這種情況下，遊戲開始成為研究人員測試AI模型能力的新方法，除了這次的《AI外交》外，加州大學哥倫比亞分校Hao AI Lab的研究人員，也測試了讓模型遊玩《超級瑪利歐》。

雖然遊戲能否作為衡量AI模型能力的適當標準，或許還需要更多研究與時間探討，這些測試也為未來評估AI模型能力的方法，揭示了不同的可能性。

延伸閱讀：AI也有人設？研究剖析7大AI內在性格：GPT最仁愛、Claude最謙遜⋯這2款AI最失控
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資料來源：Business Insider、every.io

責任編輯：李先泰

當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名：https://bnex.tw/9f7my4

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