Global Leaders

Global Leaders

在策略游戏里让你带领一位真实的世界领导人度过 2025 年的真实事件，小型语言模型担任游戏主持，代码引擎负责让规则保持公平。

由 build-small-hackathon 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Global Leaders 是一款政治策略游戏。从 2025 年 1 月 1 日开始，你执掌一位真实的世界领导人整整一年，应对那几个月里真实发生的新闻。一个小型语言模型担任游戏主持，作为游戏主持，它设定你的目标，替内阁和对手发言，讲述每一场危机的经过，并决定你的选择会带来什么结果。它是为 Build Small 黑客松做的。

适合谁：它适合喜欢策略和模拟游戏的人，也适合想看小模型如何在不破坏规则的前提下运行游戏的开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
游戏 | 策略游戏爱好者 | 选一位领导人，玩完十二个月的危机 | 在一场贸易争端中执掌法国
教育 | 政治和案例课的老师 | 用这个游戏做没有唯一正确答案的案例式决策 | 一轮结束后讨论同学的选择
AI 开发 | 小模型应用的构建者 | 研究代码引擎和模型是如何分工的 | 阅读 engine 文件夹和游戏设计文件
研究 | 语言模型研究者 | 看模型是如何被限制在 schema 和护栏里的 | 查看失败的输出是如何重试的

如果你想要一个情节固定的游戏，可以跳过它，因为模型会在你行动时即时叙述并评判你的每一步。

用在哪里：

• 网页浏览器：在 Hugging Face 上打开这个 Space 页面，应用在那里运行在 cpu-basic 硬件上。
• Windows、macOS 或 Linux：用 Python 运行一份副本。
• 本地模型部署：README 说这个游戏也可以通过 Ollama 完全在本地运行。

使用场景 | 谁用 | 能得到什么
扮演一位领导人 | 游戏玩家 | 需要应对的危机，以及随你决定变化的分数
输入你自己的行动 | 玩家 | 模型解读它，引擎施加相应的效果
研究设计 | 开发者 | 可以阅读的规则、游戏设计和国家场景文件

如何设置：使用托管页面不需要你做任何准备。本地副本需要先备好下面这些东西。

• Windows、macOS 或 Linux 上的 Python。
• pip，用来安装各个包。
• .env.example 文件里列出的设置。
• 游戏背后的一个模型：README 点名了在 Modal 上自托管，或者通过 Ollama 在本地运行。

1. 用 pip 安装 huggingface_hub 包。
2. 用 hf 命令把这个 Space 的文件下载到一个文件夹里。
3. 进入这个文件夹。
4. 安装 Gradio 6.17.3，再安装 requirements.txt 里列出的包。
5. 填好 .env.example 里的设置，然后用 Python 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download build-small-hackathon/global-leaders --repo-type space --local-dir global-leaders
cd global-leaders
pip install gradio==6.17.3
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：在线使用时，打开 Space 页面，选一位领导人。在自己的电脑上，进入下载好的文件夹运行上面最后一条命令。然后针对每一场危机，选一个建议的行动，或者输入你自己的，让模型来解读。

一共有六位领导人可选。每一位都有一套真实的 2025 年事件，既有国内的也有国际的，还有八到十二位真实人物组成的班底，他们会按自己的利益来奖励或惩罚你。

工具 | 作用
app.py | 启动 Gradio 游戏
engine | 存放确定性的规则引擎
GAME_RULES.md | 游戏的规则
GAME_DESIGN.md | 设计说明
COUNTRY_SCENARIOS.md | 各个国家的场景

示例：你在 2025 年年中坐上法国总统的位子。一条新闻说，一项贸易协议在新关税下破裂了，你的对手和盟友把你往不同的方向推。你选一个建议的行动，或者输入你自己的，引擎随后施加相应的效果。

新手与专家：如果你是新手，打开托管页面，选一位领导人，用其中一个建议的行动玩完第一场危机。输入你自己的行动放在这之后。

如果你熟悉这个领域，这个设计把真相交给代码，只把故事交给模型。一个确定性的 Python 引擎掌管八个指标、隐藏的派系计量、骰子以及输赢逻辑。模型通过经过验证的 JSON schema 提出效果，失败时会重试，引擎再把它们限制在合法范围内，并强制执行一个取舍。内置的假模型让演示在没有密钥时也能运行。点名的模型是 NVIDIA Nemotron 30B-A3B，活跃参数约 3B。

一场真实的 2025 年危机出现
模型叙述它并提出效果
引擎检查并限制这些效果
你的行动和骰子决定结果
指标更新，下一场危机开始

注意事项：模型被限制在 schema 和规则引擎里，所以它可以在故事上发挥，但不能破坏游戏。推理功能是关闭的，历史会被压缩以节省 token，页头会显示实时的 token 数。

• License: mit
• Cost to run: 实时模型自托管在 Modal 上，或者你可以用 Ollama 在本地运行，没有密钥时由内置的假模型运行演示
• Data it reaches: 你输入的行动，以及你连接的模型服务
• Coverage: 六位领导人，只覆盖 2025 年

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：7
• 构建方式：gradio
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/build-small-hackathon/global-leaders
• 文件：https://huggingface.co/spaces/build-small-hackathon/global-leaders/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。