刚看到 @SentientAGI 发布的 SPIN-Bench，正好补上了AI评估里最容易被忽视的一块。

很多基准只考单个模型做短平快的事，但真正智能的系统要能做长期规划、在不确定里合作，甚至看懂别人想干什么。SPIN-Bench 把这些难点用“可控难度阶梯”与“多智能体交互”组织起来，让进步能被丈量出来。

为什么说它统一？
—————————————————————————

SPIN-Bench 既是标准化的测试集，又是一个可跑智能体的模拟环境。可以系统地调取三样关键维度：动作/状态有多复杂、任务要走多长、需要和多少个体互动。

覆盖四类代表性场景：

PDDL 规划:给到目标和规则，规划出可行的长计划。要会拆目标、记约束、验证整条链路能走通。

竞技棋类：不能只按剧本走，需要搜索、评估、随对手招法及时改。

合作卡牌：信息不全、沟通受限。关键在于和队友配合、猜隐藏信息、用有限的信息传达意图。

外交场景：像 Diplomacy 一样有利益冲突。要会提议、结盟、识别错误信息等。

模型最容易“掉链子”的地方
—————————————————————————

LLM 做查资料、列短计划没问题，一旦需要做多步推理、面对更大的状态空间、同时还要顾及更多对手或队友，表现就会急转直下。

尤其在带社交关系的任务上要协同、要暗示、要谈判。

SPIN-Bench 把这些环节进行拆解。定位哪里出错、为什么出错，就能更有针对性地改进。

—————————————————————————

当我们能够稳定地测出“计划得多深、配合得多好、沟通多有效”，改进也就有了清晰刻度。 @SentientAGI SPIN-Bench 提供的是一把能指向下一个突破口的标准尺。
用这把尺子去优化长期规划与社会推理，AI 距离更通用、更可靠的智能形态就会更进一步。