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AI围棋最强棋力排行榜：深度解析数字棋圣的实力格局

来源：AI门户网时间：2026/4/13 11:22:42 共 2315 浏览

说到围棋AI，这十年来的变化，真可以用“翻天覆地”来形容。还记得2016年AlphaGo战胜李世石那会儿，全世界都震惊了——机器居然能在人类最复杂的智力游戏上赢过顶尖高手？而现在，围棋AI早已不是稀罕物，甚至成了棋手们日常训练、复盘离不开的工具。那么问题来了，如今市面上这么多强大的围棋AI，比如大名鼎鼎的AlphaGo Zero、绝艺、KataGo、星阵，到底谁才是真正的“天下第一”？今天，我们就来好好盘一盘这个AI围棋最强棋力排行榜。

当然，要排这个名次，得先明白一件事：AI的“棋力”不像人类棋手有明确的段位证书，它更像一个动态的、受多种因素影响的综合指标。我们得从算法先进性、实战表现、持续进化能力，还有，嗯……在同等顶尖硬件算力下的稳定性这几个维度来看。

一、王者之争：顶尖AI的实力剖析

如果非要用一句话概括当前（以2026年初为参考）的格局，那大概是：KataGo与绝艺在最高算力配置下处于第一梯队，难分伯仲；星阵紧随其后；而AlphaGo Zero作为开创时代的宗师，其历史地位无可撼动，但以纯棋力论，可能已稍逊于最新的后起之秀。

这么说可能有些抽象，我们一个个来看。

1. AlphaGo Zero：不朽的传奇与时代的背影

*开发者：DeepMind（谷歌）。

*核心特点：从零开始，完全通过自我对弈强化学习成长，不依赖任何人类棋谱。它不仅是技术里程碑，更在哲学上颠覆了人们对智能学习的认知。

*棋力定位：它是所有现代围棋AI的“祖师爷”。在2017年横空出世时，其棋力对任何人类棋手乃至其他AI都是碾压级的。但是，技术迭代太快了。距离它发布已经过去近十年，后续的开源项目（如KataGo）和商业项目（如绝艺）在算法和训练上都有了新的探索和优化。因此，在同等顶级算力的假设下，纯粹比拼当前版本的棋力，AlphaGo Zero可能已不再是绝对的最强者。它的强大，更多是一种象征和起点。

2. KataGo：开源社区的荣耀王者

*开发者：开源社区（David Wu等）。

*核心特点：开源、高效、持续进化。它继承了AlphaGo Zero的核心思想，但在工程实现和算法细节上做了大量优化。支持多种围棋规则和棋盘尺寸，配置灵活，是广大爱好者和研究者最常用的强力引擎。

*棋力定位：目前普遍认为，在充分的高算力（尤其是GPU算力）支持下，KataGo的棋力极有可能站在世界之巅。它的神经网络参数量大（例如b40c256、b60c320等权重），搜索效率高，且社区持续训练出更强的权重版本。许多职业棋手和AI对弈平台都将其作为基准或主要分析工具。它的强大在于其开放性和可复现性，任何人都能体验到接近巅峰的棋力。

3. 绝艺（FineArt）：深藏不露的顶级高手

*开发者：腾讯。

*核心特点：商业化投入、实战检验丰富。绝艺早期通过吸收人类棋谱和自我对弈训练，在中国围棋界进行了大量实战测试，曾让众多职业棋手感到“绝望”。虽然其完整技术细节未完全公开，但它的实力在腾讯野狐围棋平台等实战中得到了充分证明。

*棋力定位：绝艺是KataGo最强劲的对手。有观点认为，在受限的、短时间的对弈（即“低V”或“超低V”设置，意味着每步棋计算量较小）中，绝艺的“直觉”和策略可能更高效，表现略优于KataGo。但在不限时、算力拉满的“高V”对局中，KataGo凭借更深更广的搜索可能占据上风。绝艺代表了大规模商业投入能达到的高度，其棋力绝对属于最顶尖行列。

4. 星阵（Golaxy）：稳扎稳打的实力派

*开发者：深客科技。

*核心特点：较早实现商业化落地，专注于围棋AI应用。星阵同样基于深度学习与蒙特卡洛树搜索，在国内多个赛事和平台提供AI分析服务，棋风稳健。

*棋力定位：星阵的棋力同样远超人类顶尖职业棋手。不过，在多数评测和棋手反馈中，其棋力被认为略逊于KataGo和绝艺。可以把它理解为顶尖职业棋手中的“强九段”，但与前面两位“拥有冲击世界冠军绝对实力”的超级棋手相比，可能还存在一丝细微的差距。但这差距，对人类来说早已是鸿沟。

为了更直观地对比，我们可以看看下面这个基于综合评估的简表：

AI名称	核心优势	当前棋力定位（推测）	关键特点
:---	:---	:---	:---
KataGo	开源最强，社区驱动持续进化，高算力下搜索深度惊人	顶级，与绝艺并列第一梯队	配置灵活，规则支持全，是研究和实战的标杆
绝艺(FineArt)	大量实战淬炼，腾讯资源支持，短时限决策可能更优	顶级，与KataGo并列第一梯队	商业化成熟，棋风全面，曾是许多职业棋手的“噩梦”
星阵(Golaxy)	商业化应用成熟，棋风稳健可靠	顶尖，仅次于第一梯队	在国内平台普及度高，服务稳定
AlphaGoZero	开创性算法，纯自我学习，历史地位崇高	宗师级，当前纯棋力或稍逊	技术里程碑，启发了后续所有AI

（注：此排名基于公开资料、社区讨论及技术分析推测，因AI配置、权重版本、对局条件不同，结果会有浮动。）

二、超越棋力：AI如何改变了围棋？

聊完排名，我们得思考一个更深层的问题：当AI的棋力都远超人类时，我们比较它们的意义何在？其实，这种比较本身，反映的正是人类对“绝对真理”的追寻和敬畏。

首先，AI彻底重构了围棋理论。很多人类棋手千百年来信奉的“棋理”、“感觉”，被AI证明并非最优，甚至可能是错的。AI下出了大量“离经叛道”却又效率极高的棋，迫使人类重新理解围棋的本质——它更像一场精确的数学博弈，而非纯粹的艺术表达。你说这让人有点沮丧？确实。但反过来想，这也打开了全新的视野。

其次，AI成为了前所未有的超级教练。以前棋手涨棋，靠名师指点、自己琢磨、打高手棋谱。现在，任何一个爱好者，都能请动“KataGo老师”给自己复盘，每一步的胜率变化、最佳选点一目了然。这种高浓度的“知识灌溉”，让围棋学习和研究的效率呈指数级提升。职业棋手的训练模式也因此彻底改变，研究AI棋谱成了必修课。

不过，这里也有个有趣的悖论。AI越强，人类在实战中与其差距就越大。有测试表明，最强的围棋AI（如KataGo）在让顶尖人类棋手（如柯洁、申真谞）3-4子的情况下，依然能保持很高的胜率。让到5-6子，胜负才可能接近平衡。这意味着，在AI眼中，人类顶尖棋手之间的那点差距，可能远远小于人类自己所以为的。AI用一种近乎残酷的精确度，丈量出了人类智慧的极限所在。

三、未来已来：通用大模型的“跨界”挑战

就在我们以为围棋AI的战场将永远是这些“专用引擎”的天下时，新的变量出现了——通用大模型。

没错，就是像GPT、Gemini、或者国内的书生·思客（InternThinker）这类模型。它们本不是专为围棋而生，但通过海量文本训练和特定的强化学习，竟然也具备了惊人的棋力。比如，有评估指出，某些通用大模型的围棋水平已经达到了人类职业3-5段的水平。

这可就太有意思了！专用围棋AI就像“剑圣”，毕生修炼，剑法通神。而通用大模型则是“武学宗师”，博览群书，融会贯通，虽然剑法不是专精，但靠着深厚的“内功”和理解力，也能使出一手好剑。更重要的是，通用大模型能用人类语言解释它为什么这么下，把思考过程“说”给你听，打破了传统AI的“黑箱”。这意味着，它不仅能对弈，还能当“讲解员”，这对于围棋教学和普及的意义，可能比单纯一个无敌的棋手更大。

当然，就目前而言，通用大模型在棋力上还无法撼动KataGo、绝艺这些“剑圣”的地位。职业九段对它们的胜率依然很高。但它的出现提示我们，AI在围棋领域的发展，可能正从“追求极致棋力”的单一路径，走向“棋力与可解释性、通用性结合”的新阶段。