米哈游联合清华、北大等高校开源 GameScaling 游戏模型，覆盖 0.8B 至 27B

米哈游崩坏 AI 团队联合清华大学、北京大学、中国科学院大学、香港大学、新加坡国立大学发布了开源的 GameScaling 系列，共 8 个模型检查点，参数规模覆盖 0.8B、2B、9B 和 27B。模型基于 Qwen3.5 视觉语言模型继续预训练，使用 1600 小时键盘和鼠标操作游戏数据，可接收游戏画面与操作记录并生成后续操作指令。任务覆盖《我的世界》采矿合成、《毁灭战士》战斗寻路以及密室解谜逃脱等场景，每次调用生成约 200 毫秒的操作序列。0.8B 至 9B 版本可在单张 GPU 上部署，27B 需要两张 GPU 做张量并行，代码与权重采用 Apache 2.0 许可证。