Сравнительный анализ моделей ИИ крайне непрост, а их создателей часто обвиняют в предвзятости, пристрастности и усложнении понимания результатов тестов для обычных людей. Поэтому вместо того чтобы зацикливаться на абстрактных математических и логических испытаниях, исследователи предложили протестировать ИИ при помощи классического платформера Super Mario Bros. от Nintendo.

Больше кадров — больше лага: тестирование латентности с генерацией кадров DLSS и FSR

Компьютер месяца — май 2026 года

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Можно ли экономить на DDR5 для Ryzen? Сравниваем дешёвую память с дорогой

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Источник изображения: Hao AI Lab

В эксперименте использовалась эмулированная версия Super Mario Bros., которая была интегрирована с пользовательским фреймворком GamingAgent от исследователей Hao AI Lab из Калифорнийского университета в Сан-Диего. Эта система позволяла моделям ИИ управлять Марио, генерируя код Python. Все модели получали одинаковые базовые инструкции вроде «Перепрыгни через этого врага», а также визуализации состояния игры в виде скриншотов.

Хотя со стороны Super Mario Bros. кажется простым двухмерным платформером, исследователи обнаружили, что классическая игра Nintendo бросает серьёзный вызов ИИ, заставляя планировать сложные последовательности движений и на лету адаптировать стратегии игрового процесса.

Лучшей моделью в освоении Super Mario Bros. исследователи признали Claude 3.7 от Anthropic, которая продемонстрировала впечатляющие рефлексы, связав точные прыжки и умело избегая врагов. Её предшественница, Claude 3.5, также показала достойные результаты, тогда как GPT-4o от OpenAI и Gemini 1.5 Pro от Google отстали от конкурентов.

Как оказалось, логическое мышление не является ключом к успеху в Super Mario Bros. — важен расчёт времени. Даже небольшая задержка может отправить Марио на предыдущую контрольную точку. Исследователи предполагают, что более «сознательные» и склонные к рассуждению модели, вероятно, слишком долго рассчитывали следующие шаги, что приводило к частым неудачам.

Конечно, использование ретроигр для оценки ИИ — это по большей части эксперимент. Способность ИИ победить Super Mario Bros. не определяет степень его реальной пользы, хотя наблюдать, как обученные на миллиардах параметров модели сражаются (и часто проигрывают) с детской, казалось бы, игрой несомненно увлекательно.

Для желающих поставить самостоятельный эксперимент Hao AI Lab открыла исходный код своей GamingAgent на GitHub.

Проходить видеоигры на скорость — дело и без того непростое, но для спидрана платформера New Super Mario Bros. Wii на фестивале Awesome Games Done Quick 2025 стример FunkopotamusWes решил усложнить себе задачу ещё больше.

Компьютер месяца — май 2026 года

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Больше кадров — больше лага: тестирование латентности с генерацией кадров DLSS и FSR

Можно ли экономить на DDR5 для Ryzen? Сравниваем дешёвую память с дорогой

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Источник изображения: Nintendo

В отличие от обычного спидрана, скоростное прохождение New Super Mario Bros. Wii в исполнении FunkopotamusWes сопровождалось одновременной игрой на пианино — энтузиаст параллельно воспроизводил саундтрек платформера.

Для этого FunkopotamusWes (или просто Wes) написал собственные аранжировки музыкальных композиций из New Super Mario Bros. Wii (ознакомиться с ними можно по ссылке), соответствующие его уровню овладения инструментом.

Источник изображения: X (Games Done Quick)

Так как руки Wes заняты игрой на пианино, контролировать персонажа New Super Mario Bros. Wii энтузиасту пришлось необычным способом — привязав контроллеры (спидраннер адаптировал для игры пару Joy-Con от Switch) к своему телу.

Система управления выглядит следующим образом:

• первый Joy-Con (привязан к голове) — Wes управляет Марио, наклоняя голову в разные стороны;
• второй Joy-Con (привязан к ступне) — бампер (бег) спидраннер прожимает пальцем ноги, а для прыжка (нажатие на стик) наступает на контроллер.

Хотя итоговое время прохождения оказалось далеко от мирового рекорда, присутствующие на Awesome Games Done Quick 2025 зрители в едином порыве повставали со своих мест, чтобы отметить достижение Wes овациями.

Как будто прохождения на скорость, параллельно играя на пианино и управляя персонажем головой и ногой, было мало, после завершения спидрана Wes перепрошёл в такой же манере первый уровень, но уже с завязанными глазами.