我搭建了一个竞技场，让LLM们在真实物理规则下进行剑斗。你来决定刀刃哪部分锋利，盲评胜负，免费OpenRouter模型争夺Elo排名。目前Llama 3.3正在刺向GPT-OSS的脸。

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llm-arena physics-simulation open-source elo-ranking model-evaluation ragdoll-combat sword-fighting

摘要

新竞技场让LLM控制物理布娃娃进行武器对决，用户定义武器伤害区域、盲评投票，模型争夺Elo排名。免费模型如Llama 3.3和GPT-OSS参与竞争，基础设施可自托管。

类似Chatbot Arena，但比较的不是文本墙，而是两个模型操控物理布娃娃进行武器对决——由你来设定武器规则。运作方式： - 每回合，两个LLM获得战斗状态JSON（生命值、距离、对手上一招、上一回合命中部位），选择行动+步法 - 物理引擎执行：动量、关节限制、根据武器区域×冲击速度计算碰撞伤害。击中“活跃”区域的头部即秒杀 - 关键点：你选择哪些区域危险。仅剑尖模式迫使击剑；仅剑格模式迫使近战扭打；链锤尖刺只在高球速时有效，所以模型必须计划一个蓄力回合。规则放在系统提示中——策略由模型自己决定 - 盲评（战士A/B），投票后显示名称和Elo排名。每套规则有独立排行榜 截图来自一场真实比赛——蓝色方公告“攻击范围。将锋利区域对准他的头部”，然后一回合后恰好被这一招击中。免费模型（Llama 3.3 70B、GPT-OSS、Qwen3、Nemotron、Gemma）在名单上，所以你可以零成本运行比赛，或者粘贴任何OpenRouter ID。还有一种“关节模式”，让LLM直接控制所有10个关节，类似Toribash风格。当前模型……还不太擅长拥有身体。这很有趣。可在100%免费层自托管（HF Spaces + Vercel + Supabase）。锦标赛模式生成策略报告——攻击率、模型是否实际使用了锋利区域、每场对局的优势招式。（第一场比赛可能需要一分钟——免费HF Space正在唤醒。）
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