Stockfish 19

# Stockfish 19 来源：https://stockfishchess.org/blog/2026/stockfish-19/ 今天，我们很高兴地宣布**Stockfish 19**，这是一个新的主要版本。一如既往，您可以从 stockfishchess.org/download (https://stockfishchess.org/download) 免费下载，并将其直接用作您选择的象棋软件（GUI）的替代引擎 (https://official-stockfish.github.io/docs/stockfish-wiki/Download-and-usage.html#download-a-chess-gui)，从而获得更强的棋力和更精准的分析。 无论您能贡献数小时还是数天的CPU时间，您的帮助对Stockfish的持续开发都至关重要。了解如何参与贡献请访问 stockfishchess.org/get-involved (https://stockfishchess.org/get-involved/)。加入我们的 Discord 服务器 (https://discord.gg/GWDRS3kU6R)，与项目的开发者和用户社区取得联系！ ## 棋力表现 在与Stockfish 18的测试中，这个新版本获得了高达44分的等级分提升 (https://tests.stockfishchess.org/tests/view/6a85df4c5b1b38ebda864ccd)，其赢得的对局数量超过输掉数量的三倍多 (https://tests.stockfishchess.org/tests/view/6a85df595b1b38ebda864ccf)。 Stockfish继续为引擎强度设定标准。在最强的竞争中，它始终在引擎锦标赛中稳居榜首，持续在该领域保持统治地位 (https://en.wikipedia.org/wiki/Stockfish_(chess)#Competition_results)。 ## 更新亮点 ### 通用二进制文件 我们已将发布版本过渡为通用二进制文件，简化了下载过程。这些通用二进制文件会自动检测您CPU的特性并运行最优代码，无需在AVX2、AVX-512等指令集之间手动选择。 ### 升级的NNUE架构与训练 此版本引入了SFNNv16网络架构，通过移除冗余的威胁特征来减小二进制文件体积，同时通过引入新的兵对特征来增强实力。Stockfish 16.1中引入的辅助神经网络已被移除，这提升了小网络之前表现不佳的局面的棋力。 训练流程通过引入新技术（如量化感知训练 \(QAT\)）以及进一步的参数调整得到了进一步改进。这些技术已应用于数千亿个训练局面，所有局面均使用强大的Leela (https://lczero.org/) 网络进行了持续重新评分。 ### 扩展的平台支持 我们新增了对RISC-V \(RVV\)和龙芯 \(LSX/LASX\) 的原生支持、1GB Linux大页，以及WebAssembly目标。同时，还对Linux、macOS和BSD的共享内存实现进行了重大改进。 ### 严格的位置验证 我们对棋盘局面、FEN串和UCI命令实施了更严格的验证。引擎现在会输出 `info string CRITICAL ERROR`，后跟出错的具体命令及原因，然后立即终止进程。一个优秀的象棋软件可以确保您永远不会遇到这些错误。 ## 致谢 Stockfish项目建立在一个充满活力的爱好者社区之上（感谢所有人！），他们贡献专业知识、时间和资源，共同打造了一个健壮、广泛可用且非常强大的免费开源国际象棋引擎。 我们要衷心感谢为我们的GitHub项目点亮的1.64万颗星。感谢您的支持和鼓励——您的认可对我们意义重大。程序员可以为以下项目做出贡献：直接贡献于 Stockfish (https://github.com/official-stockfish/Stockfish)（C++），贡献于 Fishtest (https://github.com/official-stockfish/fishtest)（HTML、CSS、JavaScript和Python），贡献于我们的训练器 nnue-pytorch (https://github.com/official-stockfish/nnue-pytorch)（C++和Python），或贡献于我们的网站 (https://github.com/official-stockfish/stockfish-web)（HTML、CSS/SCSS和JavaScript）。 Stockfish团队