HakkoAI est alimenté par LynkSoul VLM v1, un modèle de langage visuel développé par notre équipe et formé sur d'énormes quantités de données de jeu. Cela permet à l’IA de véritablement voir et comprendre les scénarios de jeu avec une conscience visuelle exceptionnelle. Grâce à sa formation hautement spécialisée, LynkSoul VLM v1 s'impose comme le modèle de langage visuel le plus efficace conçu pour les jeux.
Expertise
Dans les scénarios de test League of Legends, nous avons construit un ensemble de tests d'images contenant plus de 500 échantillons, couvrant la grande majorité des scénarios clés. Les résultats démontrent que LynkSoul VLM v1 surpasse considérablement les modèles de vision générale en termes de précision de reconnaissance, de praticité des suggestions et de naturel de l'expression du langage.


Généralisation
Pour évaluer la capacité de généralisation de notre modèle, nous avons construit un ensemble de données de test contenant plusieurs jeux exclus de la formation. Compte tenu de la disponibilité limitée des données en ligne pour certains titres, nous avons intentionnellement sélectionné ces jeux rares en données pour évaluer les performances du modèle sur du contenu inédit.
Les résultats expérimentaux montrent que LynkSoul-VLM-v1 atteint de fortes performances de généralisation. Sur trois indicateurs clés (précision de la compréhension visuelle, compréhension du gameplay et expression du langage naturel), il surpasse systématiquement les modèles de base, notamment OpenAI-4o-Latest, Claude-4-Sonnet et Gemini-2.5-Flash.
Les résultats confirment que LynkSoul-VLM-v1 présente une généralisation robuste dans les environnements de jeu à faibles ressources et démontre un transfert efficace de connaissances entre domaines.


Vitesse et coût
En plus de la précision, nous nous concentrons également sur la vitesse d'inférence. Grâce à la sélection dynamique du chemin du système de modèle hybride, LynkSoul-VLM-v1 démontre des avantages significatifs en termes de vitesse d'inférence.
Résultats de comparaison de latence d'inférence :






