Qwen 3.7-Max 以超低成本完勝 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5！Atomic Chat 最新 Agentic 實驗大解析 @atomic_chat_hq 團隊最近做了一個超有趣、也超有啟發性的真實代理式（Agentic）測試：他們讓三個當前最強的前沿 AI 模型（Qwen 3.7-Max、Claude Opus 4.7、GPT-5.5），各自開發一個「會自己玩俄羅斯方塊（Tetris）並自我訓練」的 AI 機器人。 規則很簡單卻極具挑戰性： • 每個模型必須從零開始寫完整的 Tetris 遊戲 + 自動玩遊戲的 Bot。 • Bot 可以在 10 個迭代循環中，自己讀自己的程式碼、運行基準測試（記錄分數、清除行數、存活時間等）、分析表現，然後自動重寫並優化自己的程式碼。 • 完全無人工干預，純靠 AI 長程思考、工具呼叫與自我反思。 • 最後把三個模型訓練完的最終版本丟進同一場 Arena 頭對頭對戰。 👉🏻 進階自動化版（最接近 Atomic Chat 的原版體驗） • 下載 Atomic Chat 桌面版（https://atomic.chat/），支援本地跑 Qwen 等模型，完全免費且隱私安全。 • 或用 Python + LangChain / LangGraph 自己搭一個簡單 Agent Loop： 1. 準備一個穩定的 Tetris 環境（推薦開源專案：https://github.com/educ8s/Python-Tetris-Game-Pygame）。 2. 寫一個腳本，讓 LLM 每次輸出新版 bot 程式碼。 3. 用 subprocess 執行遊戲，收集 benchmark 數據。 4. 把結果 + 程式碼回饋給 LLM，讓它繼續迭代。(區塊先生 🐡 ⚠️ (rock #58))