1.2B Modelo Local Vence a 1T Nubes en Póker: La Agresión Supera al Conocimiento en Formato Todo o Nada
Un desarrollador ejecutó 6 LLMs en 5 torneos de Texas Hold'em en una MacBook de 16GB usando un framework personalizado (Hive). La alineación: Liquid lfm2.5 (1.2B, LM Studio, ~5s/decisión), Qwen3 (1.7B, LM Studio, ~2.5 min), Claude Haiku 4.5, GPT-OSS (120B, Fireworks), MiniMax M2 (230B, Fireworks) y Kimi K2 (~1T, Fireworks). Los modelos locales se ejecutaron secuencialmente debido a las limitaciones de RAM.
Resultados
- Torneo 1: Qwen (1.7B local)
- Torneo 2: MiniMax (230B cloud)
- Torneo 3: Liquid (1.2B local)
- Torneo 4: Kimi (~1T cloud)
- Torneo 5: Liquid (1.2B local)
La ejecución 3 destacó la dinámica: Liquid jugó 6 manos con 19 subidas y 0 retiros, convirtiendo un stack inicial de $1M en $5.98M. Mientras tanto, GPT-OSS (120B) ejecutó 0 subidas y 5 retiros en 6 manos, quedándose ciego. El formato (25 manos, ciegas 5K/10K + ante 1K) es efectivamente de shove-or-fold, recompensando la agresividad sobre la habilidad teórica del póker.
Conclusión Clave
Liquid no reconoce las manos malas, por lo que sube todo. Contra oponentes que se retiran demasiado, esto genera dinero. El autor señala: "No afirmo que los modelos pequeños sean más inteligentes en el póker. En este formato específico, no saber cuándo retirarse es una ventaja." Los modelos más grandes 'entienden' el póker lo suficiente para retirarse con manos débiles, pero en un torneo de stack corto, la paciencia se castiga.
Próximos Pasos
Se planean torneos más largos (100+ manos, ciegas más bajas) donde la lectura de manos importa. El framework admite personajes personalizados (rasgos de personalidad, tolerancia al riesgo, miedos). Se aceptan solicitudes para Mistral, Llama, Gemma 3. El código y los JSON completos de resultados están en GitHub: https://github.com/chiruu12/Hive (hive-arena/ para el ejecutor, tournaments/results/ para los datos).
📖 Lee la fuente original: r/LocalLLaMA
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