Проект GameScaling, созданный командой разработки ИИ miHoYo совместно с Университетом Цинхуа, Пекинским университетом и другими вузами, стал доступен в формате открытого исходного кода. Разработчики представили восемь моделей с количеством параметров от 0,8B до 27B, построенных на базе визуально-языковой модели Qwen3.5.
Обучение моделей проводилось на 1600 часах игровых записей с использованием команд клавиатуры и мыши. Система анализирует текущие и предыдущие кадры игры для генерации действий персонажа. Версии S1 обучались только на данных Minecraft, тогда как в версиях S3 использовались смешанные данные, где доля Minecraft составляет 27 процентов.
Модели спроектированы для взаимодействия в реальном времени: за один вызов генерируется последовательность действий длительностью около 200 миллисекунд, состоящая из шести шагов по 33 миллисекунды. Для запуска версий 0,8B, 2B и 9B достаточно одного графического процессора, а для 27B требуется две видеокарты с поддержкой тензорного параллелизма.
Инструментарий включает клиент для вывода, шаблоны промптов и код для парсинга команд, поддерживается развертывание через vLLM. Модели и исходный код распространяются по лицензии Apache 2.0. Исследование возможностей моделей описано в научной работе Scaling in Games: Continued Pre-Training for Embodied Agents in Diverse Virtual Worlds.
