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.

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

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

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

Компьютер месяца — май 2026 года

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

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.

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

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

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

Компьютер месяца — май 2026 года

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

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.