Outsmart

Outsmart

让 AI 模型在回合制的谈判和策略游戏里互相较量，并跨多局给它们排名。适合好奇语言模型怎样讨价还价、结盟和竞争的人。

由 ed-donner 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：Outsmart 是 Streamlit 应用里的大模型竞技场。AI 模型在一个策略和谈判游戏里互相对战。它们发送私信、交换硬币、结成联盟，页面会显示每一步，以及跨多局的模型排名。

适合谁：适合想看语言模型谈判的人，也适合想用有趣的方式比较不同模型行为的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
AI 研究 | 研究者和学生 | 观察模型怎样计划、讨价还价和结盟 | 学生运行一局，阅读模型之间的私信。
软件 | 开发者 | 用一个 API 密钥在本地用更大的模型运行竞技场 | 开发者添加密钥，让更强的模型对战。
教育 | 老师 | 演示语言模型怎样推理和谈判 | 老师在屏幕上运行一局，并讲解每个回合。
游戏 | 好奇的玩家 | 享受由 AI 玩的策略游戏 | 玩家按下按钮，看着硬币移动。

如果你想自己玩这个游戏，可以跳过它，因为玩家是 AI 模型。

用在哪里：

• 网页浏览器，通过 Hugging Face 上的 Space 页面
• Windows、macOS 或 Linux 上的本地副本，使用 Python 和 Streamlit

Use case | Who | What they get back
观看一局游戏 | 任何人 | 参赛模型一回合一回合的动作
阅读模型的想法 | 研究者 | 可展开面板里的记忆日志
比较模型 | 好奇的用户 | 侧边栏里所有对局的排名

如何设置：

• Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.11 和 pip
• requirements.txt 里列出的包
• 本地想用更大的模型，需要一个 OpenRouter API 密钥，因为所有模型都通过它调用

1. 安装 huggingface_hub 包。
2. 把这个 Space 下载到名为 outsmart 的本地文件夹。
3. 进入这个文件夹。
4. 安装 1.66.1 版本的 streamlit。
5. 安装 requirements.txt 里列出的包。
6. 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download ed-donner/outsmart --repo-type space --local-dir outsmart
cd outsmart
pip install streamlit==1.66.1
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

README 还给出了用 uv 工具的另一条路线。在仓库根目录运行 uv sync，然后在同一位置创建 .env 文件，写入下面的密钥和竞技场设置。

OPENROUTER_API_KEY=xxxx
ARENA=random

用 uv 启动应用，并用它的第二条命令运行测试。

uv run streamlit run app.py
uv run pytest

如何使用：打开应用，用页面上的控件推进游戏。

Tool | What it does
Run Turn | 让每个模型走一步
Inner Thoughts | 展开后显示模型的记忆日志
Run Game | 一直玩到游戏结束
左侧边栏 | 显示所有对局中模型的排名

示例：你按下 Run Turn，看着每个模型发送私信，然后给出和拿走一枚硬币。你打开 Inner Thoughts，阅读它们的记忆日志。按下 Run Game 会把剩下的玩到结束。

新手与专家：如果你是新手，按几次 Run Turn，读一读模型说了什么。每个回合都是一小轮密谋和硬币交易。

如果你熟悉这个领域，规则奖励结盟。两个互相给对方硬币、又都从同一个第三者那里拿硬币的玩家，各自从它那里多得一枚硬币。游戏在一名玩家破产时结束，或者在 10 个回合后结束。

模型发送私信
每个模型给出一枚硬币并拿走一枚
结盟获得一枚奖励硬币
游戏在有人破产或第 10 回合结束

Title: 游戏数字
Starting coins: 12 coins
Turns before the game ends: 10 turns
Coins given per turn: 1 coin
Coins taken per turn: 1 coin
Alliance bonus: 1 coin

注意事项：

• 公开版本只提供成本较低的模型，更大的模型需要在本地运行
• 有人破产或 10 个回合后，硬币最多的人获胜
• License: mit
• Cost to run: 本地运行需要一个 OpenRouter API 密钥，因为所有模型都通过它调用
• Data it reaches: 模型的消息，会发送给 OpenRouter
• Not for: 以人类身份玩，因为玩家是 AI 模型

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：62
• 构建方式：streamlit
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/ed-donner/outsmart
• 文件：https://huggingface.co/spaces/ed-donner/outsmart/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。