有用户发现，米哈游崩坏 AI 研发团队、清华大学、北京大学、中国科学院大学、香港大学、新加坡国立大学等机构联合推出了 GameScaling 系列游戏模型并已经开源。

　　该模型能够接收当前游戏画面及此前的部分画面、操作记录，并生成后续的键盘和鼠标操作指令，以控制游戏角色行动。

　　在游戏场景方面，GameScaling 支持

　　根据项目提供的技术说明，模型每次调用会生成覆盖约 200 毫秒的操作序列，其中包含 6 个、每个持续 33 毫秒的操作步骤，以及鼠标移动和滚轮指令。项目介绍还提到，该系列模型面向实时游戏交互设计，具体运行速度会受到模型规模、硬件配置和推理负载等因素影响。

　　该系列共开源 8 个模型版本，分别为 0.8B、2B、9B 和 27B 四种参数规模，每种规模各有 S1、S3 两个版本。其中，S1 仅使用

　　在硬件需求方面，项目仓库列出了不同模型的显存占用及推理部署方式。0.8B、2B 和 9B 版本的权重均可在单张 GPU 上部署；27B 版本则需要两张 GPU 进行张量并行推理。

　　项目提供推理客户端、提示词模板、操作解析代码和示例程序，并支持通过 vLLM 部署模型服务。代码与模型权重采用 Apache 2.0 许可证。

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