1,2B Lokales Modell schlägt 1T Clouds beim Poker: Aggression übertrumpft Wissen im Shove-or-Fold-Format

Ein Entwickler ließ 6 LLMs durch 5 Texas Hold'em-Turniere auf einem 16GB MacBook mit einem benutzerdefinierten Framework laufen (Hive). Die Aufstellung: Liquid lfm2.5 (1,2B, LM Studio, ~5s/Entscheidung), Qwen3 (1,7B, LM Studio, ~2,5 min), Claude Haiku 4.5, GPT-OSS (120B, Fireworks), MiniMax M2 (230B, Fireworks) und Kimi K2 (~1T, Fireworks). Lokale Modelle liefen aufgrund von RAM-Begrenzungen nacheinander.

Ergebnisse

• Turnier 1: Qwen (1,7B lokal)
• Turnier 2: MiniMax (230B Cloud)
• Turnier 3: Liquid (1,2B lokal)
• Turnier 4: Kimi (~1T Cloud)
• Turnier 5: Liquid (1,2B lokal)

Durchlauf 3 verdeutlichte die Dynamik: Liquid spielte 6 Hände mit 19 Erhöhungen und 0 Folds und verwandelte einen Startstack von 1 Mio. $ in 5,98 Mio. $. GPT-OSS (120B) führte hingegen 0 Erhöhungen und 5 Folds in 6 Händen aus und wurde durch die Blinds eliminiert. Das Format (25 Hände, 5K/10K Blinds + 1K Ante) ist effektiv ein Shove-or-Fold-Format, das Aggression über theoretisches Pokerkönnen belohnt.

Wichtige Erkenntnis

Liquid erkennt keine schlechten Hände und erhöht daher alles. Gegen Gegner, die zu oft folden, bringt das Geld. Der Autor merkt an: „Ich behaupte nicht, dass kleine Modelle klüger beim Pokern sind. In diesem speziellen Format ist es von Vorteil, nicht zu wissen, wann man folden sollte.“ Größere Modelle ‚verstehen‘ Poker genug, um schwache Hände zu folden, aber in einem Short-Stack-Turnier wird Geduld bestraft.

Was kommt als Nächstes

Geplant sind längere Turniere (100+ Hände, niedrigere Blinds), bei denen das Lesen von Händen wichtig ist. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Persönlichkeiten (Persönlichkeitsmerkmale, Risikobereitschaft, Ängste). Anfragen für Mistral, Llama, Gemma 3 sind willkommen. Code und vollständige Ergebnis-JSONs sind auf GitHub: https://github.com/chiruu12/Hive (hive-arena/ für den Runner, tournaments/results/ für die Daten).