VINCO

VINCO（拉丁语“我赢了”）是初创 Distributed Cognition（dcog）于 2026 年 11 月公开的卡坦岛 1v1 专科模型，参数量约 0.5M。技术报告：https://distributed.inc/research/solving-1v1-catan/ ；对战页：https://catan.dcog.com/ 。

官方说法：

• 2026-11-01 两个分布式账号占据 Colonist.io 1v1 全球榜 第 1、第 2，总对局不到 24 小时后主动停止以免过度影响赛季；
• 训练用离线强化学习 + 自对弈，不用人类对局数据；两张 RTX PRO 6000 Blackwell；
• 对阵 Opus 5.5 / Fable 5.1 / Astra / Kimi K3 等前沿 LLM 自称 40 局赢 36（自报）；
• 风格上更爱发展卡与最大军队，建城优先于盲目扩张，港口使用少于人类高手。

团队叙事：这是卡坦的 “AlphaGo 时刻”，也支撑其“超智能将是专科模型舰队”的主张。

为什么有意思

卡坦混合不完全信息、骰子随机与对抗，通用 LLM 常能猜意图却难稳定决策。VINCO 用极小专科模型冲击人类天梯，呼应扑克/围棋上“专科 RL > 通用大模型”的历史。

可信度

榜单位次与对 LLM 战绩主要来自团队自报；Colonist 与公开对战页可供外部挑战。

局限

• 仅 1v1、无交易规则变体；
• 0.5M 专科不可直接迁移到开放域任务；
• 需关注对人类天梯的干扰伦理（团队称已早停）。

适合谁

• 关注不完全信息博弈、专科 RL 与“小模型打大模型”叙事的研究者；
• 卡坦 / Colonist 玩家想挑战 AI；
• 追踪 Distributed Cognition 产品线的人。

如何上手

1. 读 https://distributed.inc/research/solving-1v1-catan/ ；
2. 打开 https://catan.dcog.com/ 直接对战 VINCO；
3. 对照报告中的策略统计（发展卡、建城、港口）观察差异；
4. 对自报 LLM 对局保持独立复现心态。