为什么新模型发布,都要先做一个游戏?
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终于等到了!《影之刃零》发售了!
这款从 2023 年首次亮相、经过多轮实机演示和跳票(划掉)的国产动作游戏,今天正式登陆 PC 和 PS5。
再过三个星期,另一场持续多年的等待也将结束,《GTA 6》定于 11 月 19 日发售
一款大作面世,人们早已习惯以「年」为单位计算时间。开发团队要搭建城市和关卡,设计战斗规则,让角色、武器、物理与画面在玩家按下每一个按钮时正确合作。
另一边,几乎每款新的 AI 模型发布后,互联网上都会迅速出现一批游戏——速度堪比 Steam 上新。
Claude Opus 5.5 发布时,Anthropic 特意展示了不同模型根据同一条提示词制作游戏的结果,并称 Opus 5.5 在画面和完成度上得分最高。OpenAI 介绍 GPT-6 Astra 的计算机操作能力,也把游戏开发放进重点演示,一位开发者用它制作了一段可以游玩的伦敦历史。
▲ 图片来源:soonlab.ai
Kimi K3.1 Pro 上线后,社区又让它与 Claude、GPT 和 DeepSeek 同场制作第一人称射击、农场、赛车与迷宫游戏,比较生成时间、价格和最终效果。最新推出的 Genie 4,官方用的是「可交互世界」「实时模拟」「可探索原型」,仔细一看——不还是很像游戏嘛。
▲ 图片来源:Google DeepMind
模型发布后的传统节目原本是跑分,现在,越来越多人选择让它做一款游戏。这些当然不是下一部《影之刃零》、《GTA 6》。不过有意思的是,当 AI 公司需要证明一个新模型究竟强在哪里,它们为什么越来越喜欢让模型先做一款游戏?
一只怪鸟,如何变成了模型测试
10 月 28 日,独立开发者 Simon Willison 给这种变化下了一个判断:2025 年 11 月,代码 Agent 跨过了「可以成为程序员日常工具」的门槛;到了 2026 年 10 月,模型又跨过了制作游戏的另一道门槛。
这种展示方法有一个简单的前身。
2024 年,Simon Willison 开始用同一句提示词测试不同模型:「生成一张鹈鹕骑自行车的 SVG」,而且是模型直接写出构成图像的 SVG 代码,不能只是给个图。
任务听起来近乎玩笑,鹈鹕是哪里冒出来的怪鸟?但实际做起来并不容易:自行车需要两个对齐的轮子、相连的车架、车把与踏板;鹈鹕不仅要被画出来,还要坐在车座上,把脚放到踏板附近,身体与自行车保持合理比例。代码只要漏掉一个标签,图像便可能无法渲染;坐标关系稍有偏差,鹈鹕就会悬在车外,车轮和车架各过各的生活。
早期模型画出的结果通常只是两个圆、一个三角形和一只勉强能认出的鸟。到了 2026 年,新模型已经会给鹈鹕补上羽毛、长喙、脚蹬和车链,甚至主动增加鱼篮、帽子与沿途风景,景色要随着动作有所变化。在 Simon 的博客上,因此有了各种各样的鹈鹕。
「鹈鹕测试」并不是严谨 benchmark,它只运行一次,没有统一控制推理档位、成本和工具,也不能证明哪一个模型综合能力最强, 它流行的原因在于不需要解释。空间关系是否合理、代码有没有正确变成图像,一眼就能看见。
游戏延续了同一种逻辑,只是把静止的 SVG 变成了可以操作的系统。如果说鹈鹕测试的是模型能否把一组代码组织成连贯画面。游戏测试的是,当用户有所操作后,模型设计出来的框架和组件,还能不能继续运作。
游戏里藏着多少种能力
以近期常见的「单提示词制作 FPS」为例,玩家拿着武器移动,敌人从远处靠近,开枪后出现命中反馈,击败一波敌人后进入下一关。
▲ Claude of Duty 项目,使用Claude Opus 5 统筹多个 Agent,写出约 5.5 万行 Three.js 代码,模型、纹理、动画和声音均由代码实时生成的仿《使命召唤》游戏。图片来源:Github @Claude of Duty
看着只是十几秒之间的操作,模型实际需要同时搭起许多相互依赖的部分:它首先要建立三维场景和第一人称相机,让鼠标控制视角、键盘控制移动;还要生成武器、敌人与障碍物,并处理它们之间的距离和遮挡。扣下扳机后,程序需要计算射线或子弹轨迹,判断有没有命中敌人的碰撞区域,再扣除生命值、播放动画、更新得分。敌人还要知道怎样寻找玩家,关卡系统则要决定下一波在何时、何处出现。
这些功能单独写对了,游戏仍然可能没法玩:相机转动与角色方向没有同步,玩家会横着滑行;子弹击中模型却没有触发碰撞,枪便只是会发光的装饰;敌人、计分与关卡各自运行,却没有共享同一套状态,游戏就无法形成循环。
▲ GPT-5.2 根据「制作浏览器版《反恐精英》」的提示生成的可玩 FPS。图片来源:instantdb.com
因此,一款简单游戏同时检查代码生成、空间理解、视觉设计、状态管理、物理规则、交互反馈和错误修复。它还要求模型完成最后那一点常被 Agent 忽略的工作:把零散功能接起来,交付一个用户真的可以操作的成品。
这正是游戏比「写一个登录页面」更适合展示模型力的地方。网页可以靠一张漂亮截图遮住按钮失效,游戏却会在玩家第一次移动、射击或撞墙时暴露问题。代码是否运行只是第一关,输入是否改变世界、世界是否及时回应,才决定它是不是真-游戏。
为什么是浏览器游戏
新模型演示里的游戏,大多不是需要安装的完整客户端,而是由 HTML、JavaScript、Three.js 或 Phaser 搭成的浏览器作品。
▲ 由 Claude Chat 制作的 RPG 游戏 Eberwick。图片来源:simonwillison.net
这类游戏对模型格外友好。前端库、教学代码和常见玩法在公开互联网中大量存在,模型熟悉怎样调用它们;浏览器又已经内置图形、声音、输入与网络能力,一份代码便能同时容纳画面和玩法。作品完成后只需放上静态网页,别人点开链接即可运行,不必配置引擎和下载文件。
游戏本身也提供了高度成熟的语言,不管是对于模型,还是用户这一点都成立。看到第一人称镜头,模型知道鼠标通常控制方向;看到赛车,便可以调用加速、碰撞、计时和检查点;看到塔防,则能从射程、冷却、资源和波次开始组织系统。它不必从零发明「什么叫游戏」,而是把训练数据中积累的大量惯例重新拼装起来。
▲由 Claude Chat 制作的 RPG 游戏 Eberwick。图片来源:simonwillison.net
这让游戏成为一种非常高效的模型展示: 技术上足够复杂,传播上又足够轻巧 。几万行代码最终被折叠为一段人物奔跑、车辆转弯或子弹命中的视频。观众不需要理解代码,也能判断画面是否穿帮、操作是否流畅。
但这种优势同样会美化模型。熟悉的玩法拥有大量现成范式,浏览器原型也不必处理账号系统、多人并发、不同硬件、版本更新和数年维护。模型做出一款能跑的射击游戏,与一个团队交付真正的商业游戏,仍然是两种工作。
从「像游戏」到「真能玩」
最近的变化并不只是模型更会写代码,Simon Willison 认为,Claude Opus 5.5 开始表现出一点过去模型缺少的游戏设计能力。
他用普通 Claude 聊天界面,只输入一次提示词,做出了《Tree Appreciator》。画面会并排生成两棵略有差异的三维树,玩家可以旋转和放大场景,找出鸟、松鼠或叶片等细小差别;完成之后,这棵树还会被收入一册虚拟标本集。
▲ 图片来源:simonwillison.net
从代码角度看,它仍然是一款很小的「找不同」游戏。真正让 Willison 意外的,是模型自行补齐了一套温和但完整的体验:如何告诉玩家目标,怎样逐渐增加难度,又如何用标本收集提供继续游玩的理由,组织出了开始、反馈与完成感。
另一个项目《Battle Drones》更能看出差异。早期版本由 Claude Fable 5 制作,已经拥有类似《命令与征服》的采集和战斗,但 Willison 觉得并不好玩。他只要求 Opus 5.5 「让它变得有趣得多」,后来又让模型将游戏迁移到 Three.js。现在,它拥有两至四人对战、七张地图、勋章、录像、随机地图,以及能够改变规则的 mutator。
▲ 由 Claude Chat 制作的 RTS 游戏 Eberwick,左为初代 Fable 5 制作,右边为 Opus 5.5 优化后版本。图片来源:simonwillison.net
模型对于「乐趣」的理解,未必像人一样,甚至不同的游戏玩家对这个词的理解也不尽相同。模型主要是识别出一款即时战略游戏,通常需要怎样的反馈密度、推进节奏和局势变化,再把这些惯例组合起来。但从展示角度看,评价标准已经发生变化:之前模型能不能把游戏做出来,做得出来已经属于是颇有能力。现在,得能实际玩下去。
不过,「一条提示词做出游戏」很容易制造一种错觉,仿佛模型在几分钟内完成了游戏公司多年来的开发心血。实际上,只从演示视频里,只能窥见一点点。
Claude Opus 5.5 制作的三维城市游戏《Neon Palms》,最初也来自一项游戏 benchmark。视频里,玩家可以在霓虹城市中驾驶和探索,所有画面都来自实际运行的程序,并非生成视频。
▲ 三维城市游戏 Neon Palms 实机演示
但它不是「一键直出」的结果,整个项目从 9 月 26 日持续到 28 日,Agent 分十一轮工作,共运行 69 次,最多六个 Agent 并行;按公开记录计算,模型处理了约 40.7 亿 Token,其中绝大部分是缓存上下文,输出约 320 万 Token。按 API 牌价估算,开发成本约为 1512 美元。展示视频还使用了之后加入小幅视觉修复和专门展示模式的版本,benchmark 本身仍记录着不少错误。
从绝对数字来看,这已经相当惊人,数天内完成可以运行的三维城市,成本还不高。不过仍然要记住,一段顺滑的 showcase 视频,只能展出结果,看不到的是提示词长度、重试次数、并行 Agent、人工选择和被毙掉的失败版本。
更系统的 GameCraft-Bench 也给出了相似结论,它要求代码 Agent 根据自然语言,在 Godot 中完成 140 个可游玩的游戏任务;评估不只检查代码,还会真正启动程序、回放操作并观看游戏表现。论文发布时,最强 Agent 的整体完成度仍只有 41.46%。模型很擅长迅速搭出让人惊艳的原型,却还不能稳定完成每一种规则、反馈和视觉要求。
▲ 图片来源:tongxuluo.github.io
模型「秀肌肉」的最佳方式
模型力内卷的下半场,任何新版本推出时都需要考虑,怎么给出一种大众能够看懂的证明方式。跑分、做题,都已经不足够直观,编程任务重,几十万行代码则很难浓缩易懂易传播的素材。
游戏却天然拥有画面、动作、声音与结果,它既是程序,也是成果;既能检查代码有没有运行,也允许观众亲自调试它。模型生成的每一个组件,都要在玩家按下按钮后与其他组件继续合作。
▲ 三维城市游戏 Neon Palms 场景图
如此一来,游戏已经成为比普通网页更密集、比编程项目更直观的能力展示舞台。新模型纷纷开始「做游戏」,并不代表它们已经掌握了完整的游戏工业,模型厂商也未必有这种想法。
它更像一种新的发布仪式,当模型的能力越来越难表现和说明,不如让它交出一个可以被观看、操作和传播的成品——除了游戏,又还能是别的什么呢。
AI 编程
Claude Opus
游戏设计
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