详细介绍
BALROG（Benchmarking Agentic LLM and VLM Reasoning On Games）是一个由 Balrog AI 开发并开源的基准套件，旨在系统评估具备 agentic 能力的模型在游戏环境中的推理与决策表现。项目通过一系列设计良好的游戏任务和评测指标，考察模型在多步推理、视觉 - 语言理解与行动规划等方面的能力，便于研究者对比不同大语言模型（LLM）与视觉语言模型（VLM）的行为差异。
主要特性
- 多任务基准：包含多种游戏场景，覆盖从策略推理到视觉理解的任务维度。
- 可复现评测：提供标准化数据、评测脚本与评估指标，便于复现实验结果。
- 支持多模型：兼容各种 LLM 与 VLM 接入，可对比不同模型与配置的性能。
- 开源与可扩展：以 MIT 许可开源，社区可扩展新任务与指标。
使用场景
研究团队可使用 BALROG 在可控游戏环境中评估模型的推理链条与决策稳健性；工程团队可借助基准识别模型在特定任务下的短板，从而指导模型选择与微调策略；学术工作可利用该套件进行可比实验与方法论研究。
技术特点
BALROG 基于 Python 实现，采用模块化评测架构，包含任务定义、环境交互、模型接口与评分模块。它聚焦于序列化决策过程的可测量性，并支持将视觉输入与语言策略融合以评估 VLM 的跨模态推理能力。