Um desenvolvedor que passou dez meses construindo um bot de xadrez afirma que ele joga de forma mais parecida com uma pessoa real do que os principais modelos semelhantes a humanos, e publicou benchmarks para sustentar a afirmação. O bot, chamado Chessbook-1, alimenta os jogos de treino do Chessbook, um site onde os jogadores podem praticar contra um adversário projetado para jogar como um jogador típico do Lichess, em qualquer nível e com qualquer controle de tempo.

O desenvolvedor disse que as opções existentes não atendiam à necessidade. Allie 2.0 e Maia-3 eram os melhores modelos semelhantes a humanos disponíveis, escreveu ele, mas nenhum dos dois era exatamente adequado. O Maia-3 não reproduz bem a força de jogo, joga com força excessiva em níveis baixos e não foi treinado em situações de pouco tempo nem em controles de tempo diferentes do blitz. O Allie 2.0 foi o melhor previsor de lances humanos no geral, mas estima o uso de tempo separadamente da escolha do lance, e sua força de jogo se desvia tanto em níveis baixos quanto altos.

Como o Chessbook-1 foi treinado?

O Chessbook-1 tem 199 milhões de parâmetros e foi treinado com um ano de partidas do Lichess, de agosto de 2025 a julho de 2026. As partidas incluíam apenas jogadores com classificação entre 600 e 3.000 pontos que estivessem a no máximo 400 pontos uns dos outros, e excluíam contas de bots. A principal etapa de treinamento levou 24 horas em oito processadores gráficos H100, seguida de um ajuste fino de oito horas em oito A100. O desenvolvedor disse que o bot roda em uma única GPU T4 e devolve uma previsão em bem menos de um segundo.

Para testar o modelo, o desenvolvedor usou posições de setembro de 2026, um mês depois do fim dos dados de treinamento do Chessbook-1. O primeiro teste sorteou 30.000 posições de todas as partidas classificadas daquele mês, em todos os controles de tempo e faixas de classificação. O segundo usou 28.000 posições apenas de partidas de blitz, já que o Maia-3 foi treinado exclusivamente com esse formato. O Stockfish 18 avaliou todos os lances legais em cada posição, e as previsões dos modelos foram comparadas com os lances que os jogadores humanos de fato escolheram.

Como o Chessbook-1 se compara ao Maia-3 e ao Allie 2.0?

No teste de blitz, os três modelos ficaram praticamente empatados. O Allie 2.0 acertou o lance do humano em 57,5% das vezes, enquanto o Maia-3 e o Chessbook-1 marcaram 57,3% cada. O desenvolvedor afirmou que as diferenças ficaram dentro da margem de erro. No conjunto aleatório mais amplo, o Allie 2.0 ficou cerca de um ponto à frente na maioria das faixas de classificação. O Chessbook-1 e o Maia-3 empataram abaixo de 1.800 pontos, e o Chessbook-1 passou à frente a partir daí. A diferença foi maior nas partidas de bullet e nos segundos finais do relógio, onde os dados de treinamento do Maia-3 se esgotam.

A pressão do tempo produziu a diferença mais clara. Em posições nas quais o jogador tinha menos de 20 segundos restantes, o Chessbook-1 previu o lance do humano em 54,8% das vezes, contra 51,9% do Maia-3. O Allie 2.0 manteve sua vantagem sobre o Chessbook-1 nesse cenário.

O Chessbook-1 comete menos erros grosseiros do que os modelos de xadrez semelhantes a humanos?

O desenvolvedor também mediu a força de jogo observando com que frequência cada bot cometia erros em comparação com humanos da mesma classificação. O Maia-3 e o Allie 2.0 acompanharam os jogadores humanos até cerca de 2.200 pontos, escreveu o desenvolvedor, e depois caíram. A partir de 2.600 pontos, ambos cometem erros grosseiros quase duas vezes mais do que os jogadores que imitavam. O Chessbook-1 manteve-se a até 9% das taxas de erros grosseiros humanos em todas as faixas, e a até 18% em 2.600 pontos ou mais. Segundo os números do desenvolvedor, o Maia-3 e o Allie 2.0 cometeram 63% e 75% mais erros do que um jogador de 2.600 pontos ou mais.

O bot também prevê quanto tempo um humano gastaria em um lance. O Chessbook-1 estimou que os jogadores gastam 5,4% do tempo restante no relógio em cada lance, igualando os 5,4% medidos em partidas humanas. O Allie 2.0 estimou 4,9%. O desenvolvedor disse que o Chessbook-1 também prevê o resultado das partidas com mais precisão do que uma avaliação do Stockfish que ignora a classificação, a qual acertou o vencedor final entre 63% e 66% das vezes, contra 66% a 71% do Chessbook-1 e do Allie 2.0.

O desenvolvedor afirmou que os scripts de benchmark, os conjuntos de avaliação e os resultados brutos por posição estão disponíveis mediante solicitação. O Chessbook-1 também pode ser jogado no site do Chessbook, onde os usuários podem escolher uma classificação entre 600 e 2.800 pontos e um controle de tempo.

Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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