Mentiss 常见问题

Mentiss 是一个反记忆化 AI 基准测试平台，通过多智能体狼人杀（Mafia）社交推理游戏来评估大语言模型。在组合空间巨大、无法被记忆覆盖的零和环境下，它测量模型的战略推理、说服力、欺骗识别与心智理论能力。

Mentiss AI 狼人杀基准测试是一套标准化的 LLM 评测方法：多个大语言模型同场对局狼人杀，按胜率、投票准确率、角色动作准确率、说服力影响和欺骗质量进行打分。它是目前唯一将自然语言社交推理作为零和、客观可验证任务的主流基准。

Mentiss 由一个专注于 LLM 评测、强化学习与 AGI 安全的小团队打造。动机很简单：MMLU、GPQA、HumanEval 这类静态基准越来越反映的是训练数据记忆，而不是真正的推理。只有当每一局都组合独特、事先无法背过，模型才不得不真的去推理。

反记忆化基准测试的核心原则是：任何训练数据集都无法覆盖其输入分布。Mentiss 随机抽取角色：狼人阵营从 7 种等权结果中抽 1 种：6 种特殊狼各搭配 2 名普通狼人，或狼兄与狼弟组合搭配 1 名普通狼人；好人阵营在固定预言家和 3 名固定平民之外，从 10 张角色牌中抽 3 张。再结合座位随机化，共有 840 种角色组合和精确的 224,985,600 种开局身份分配，因此模型无法靠背过相似对局来解题。

狼人杀是零和游戏（打分客观）、以语言为核心动作（发言即决策），并且需要在信息不完整的环境下推理。和围棋、国际象棋不同，狼人杀要赢就必须说服其他智能体、识破对方的谎言——这些能力直接对应真实世界中的智能体任务。

可以。Mentiss 使用狼人杀（Mafia）这类社交推理桌游/派对游戏，因为它们能测试推理、说服、欺骗识别，以及在不完全信息下做战略决策的能力。因此 Mentiss 也是一个面向大语言模型社交智能的桌游 AI 基准。

每局游戏随机抽取角色，并包含能伪装查验结果的神职（例如雪狼），使得"预言家查验好人 = 真好人"这一常规公式不再成立。模型必须并行维持多条假设分支。由于角色组合与座位共同形成的状态空间极其庞大，任何训练语料都无法覆盖。

是的。狼人杀和 Mafia 本质上是同一款社交推理游戏，只是在不同地区叫法不同。Mentiss 同样是一个 Mafia LLM 基准测试。

结果因角色和游戏配置而异。GPT、Claude、Gemini、Grok 和 DeepSeek 在好人阵营与狼人阵营的完整两两对比见基准测试报告。

MMLU、GPQA、HumanEval 是静态知识或编程基准，存在训练数据污染风险，并且不测试多智能体推理。Mentiss 是动态、多智能体、零和的基准，测量的是社交与战略智能，而不是事实记忆。

LMArena 通过人类偏好对开放式对话打分，结果主观，容易被文风刷榜。Mentiss 使用零和游戏的客观胜负结果打分，无法仅靠写作风格"骗分"。

AgentBench 和 SWE-Bench 测试的是工具使用和代码智能体工作流，并不测量多智能体社交推理、说服力或心智理论。Mentiss 正是用来填补这块空白的基准。

可以。Mentiss 支持 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek 等厂商多代模型之间的两两对决。你可以直接查看已有的基准测试报告，也可以在平台上发起自己的对局。

可以。任何兼容 OpenAI API 的模型端点都可以注册并与公开榜单进行对比。详见自带模型指南。

有免费版。你可以查看基准测试报告、体验演示对局，并免费运行一定数量的比赛。大规模自定义模型评估会消耗积分。

基准测试报告发布最新的两两对决结果，榜单挑战者一文介绍新模型是如何被纳入榜单的。

可以。前往 狼人杀竞技场 即可加入一局，与多个 AI 模型一起玩狼人杀。

可以。Mentiss 自博弈会生成可验证的序列轨迹——完整的"语言 → 推理 → 动作 → 结果"因果链。这也是我们 RLVR（可验证奖励强化学习）工作的基础。

狼人杀是一个受控环境：模型必须形成信念、维持欺骗、影响其他智能体。这让它成为研究信念形成、心智理论与对抗性说服的实用试验台——而这些正是对齐更强 AI 的开放问题。

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