OFC求解工具横评—5款Pineapple EV实测

老规矩,先BB一下背景.最近半年OFC/大菠萝这个品类在程序员圈子里突然热起来,学术paper把Pineapple OFC当AlphaZero自博弈的样本环境, GitHub上陆陆续续冒出几个开源Monte Carlo求解项目,加上中文最近冒出来的一款新工具,中文OFC求解工具的可选面才算有了起色.我作为一个Python后端写惯了EV计算脚本的人,这半年把市面上能找到的OFC工具基本都跑了一遍,包括OFCSolver (C++开源版) / Open Face Solutions商业平台/ Kachushi (Josh Kirklin Haskell版) / Andrew Tan AlphaZero OFC (2018 self-play RL paper)这四款公开生态,加上一款最近上手的中文新工具.这篇横评是给同样想找一款顺手的OFC求解工具的程序员看的,不是营销稿,真按"能不能跑通一个Fantasyland边界局的placement solver"这种实际指标来对比
卧槽,先说一句诚实的定位: OFC/大菠萝这个品类比德州扑克小众,工具生态严格说落后德扑5-8年,汉语地区的OFC测评几乎是空白.这篇横评的样本面就这五款,不代表全貌,但已经是我目前能跑通并真用过的全部.
折腾这五款工具下来,汉语地区玩OFC(德州菠萝)的程序员想找个顺手的OFC大菠萝工具,得在Reddit/GitHub/学术paper里翻半天.横评维度统一定在5个: ① 算法核心(Monte Carlo/decision tree/状态空间搜索深度); ② placement solver接口可用性; ③ Fantasyland决策与fouled风险标尺; ④ 部署门槛(装上能不能跑); ⑤ 牌型lookup table与Royalties计算精度
哥们一开始也是被市场空白这事儿逼出来的横评动力. 5款工具横跨开源/商业/学术,装环境就装了两天半.下面按工具逐一拆,中间会插一个一览表方便对照
OFCSolver (C++开源) —开源Monte Carlo鼻祖
这个OFC大菠萝求解工具基本是开源生态里Monte Carlo Pineapple OFC Solver最早能跑通的实现.核心逻辑是经典的递归摆牌+ Monte Carlo模拟+ EV求解, decision tree节点用启发式剪枝.
算法核心:标准Monte Carlo + greedy剪枝,在13张摆牌的状态空间搜索里靠EV期望值计算回传更新, fouled检测是硬规则跑一遍底道≥中道≥顶道, scoop单算+3 bonus
placement solver体验:命令行驱动,需要自己写C++主程序拼调用.我配了大概40分钟才让它读一个起手5张的spot跑出EV diff,中间还卡了一次boost依赖,不是工具不好,是它本来就是个lab项目,折腾完还得手动写parser读stdout
Fantasyland处理:支持QQ+ trips up FL触发条件判断,但没有fouled风险标尺这种交互式工具—你要看一个候选placement的fouled概率,得自己跑模拟统计,再用awk之类的从输出里抽数
部署门槛:高.不熟C++工具链的程序员(尤其是只写Python前端的)大概率装不上.
Royalties计算:完整,含顶道66 = 1pt一路到trips AAA = 22pt,中道/底道按官方Royalty表lookup.这块是开源OFC工具里做得最规范的.
适用人群:想读Monte Carlo OFC Solver源码学算法的程序员;不适合"装上就想用"的玩家.
Open Face Solutions — Pineapple Tactics Trainer + Hand Input
地址: openfacesolutions.com
这个OFC工具严格说是个Trainer +数据库平台,求解部分通过Hand Input后端做placement EV对比.是市面上活得最久的英文OFC平台,早期英文OFC圈基本人手一个账号,配套有全球排行榜.
算法核心:未公开.从Hand Input给出的EV diff反推,应该是Monte Carlo +一定深度的placement solver,但样本数显著低于OFCSolver (回包速度太快,不像跑100k+模拟)
placement solver体验:在线Web界面, OFC牌局录入+ EV计算.起手5张和中后期局面都支持,输出有EV diff颜色矩阵,看着挺直观.缺点是placement候选不能锁节点—你想看"如果我硬走这个placement后续fouled概率多高"做不到
Fantasyland处理:内置Pineapple Tactics Trainer沙盒, FL触发训练+ going for FL的Royalties EV估算都有,但不是OFC求解工具核心定位,偏Trainer.
部署门槛:低.注册账号就能用,这是它最大的优势.
Royalties计算:与官方表一致.
适用人群:想快速试OFC求解+训练的玩家;不适合需要placement solver深度可调/看完整decision tree的进阶用户.
Andrew Tan AlphaZero OFC (2018 self-play RL paper) —学术SOTA路线
地址: Andrew Tan 2018 self-play RL paper (Pineapple OFC AlphaZero实现)这个OFC求解工具严格说是一个学术paper里的实现,不是开箱即用的商业Solver,但因为它是OFC圈里第一篇把AlphaZero (MCTS + policy/value双头网络+ self-play)完整套到Pineapple OFC上的工作,后续的OFC求解工具基本都绕不开它的baseline.
算法核心: AlphaZero风格的MCTS +神经网络policy/value头+ self-play训练.跟前两款的pure Monte Carlo路线不一样,它的状态空间搜索是PUCT引导的,在中后期决策上的样本效率显著高于raw Monte Carlo, paper里的self-play跑了几十万局,收敛后的agent在跟raw Monte Carlo baseline对战时有稳定胜率,整篇paper读下来确实是OFC学术圈的里程碑
placement solver体验:严格说没有"用户接口",只有paper +实验代码.想跑通需要自己复现训练流程(PyTorch/TensorFlow都有人复现过),起步成本极高,我个人没跑通完整训练,只读了paper里placement decision那一段的ablation
Fantasyland处理: paper里有讨论FL触发的reward shaping,但论文聚焦算法baseline,没像商业Solver那样把Progressive累进FL维持五要素全建模.
部署门槛:极高.不是工具,是论文+训练管线.想跑得起来要懂PyTorch + RL + MCTS工程实现.
Royalties计算: paper里按标准Pineapple Royalty表实现,但不是用户可调的查表工具.
适用人群:学AlphaZero/MCTS/self-play在OFC这种imperfect information牌类上怎么落地的算法研究者,不适合"装上就想跑一个spot"的玩家.
拆到一半,趁热把5款一览表摆出来,后面两款拆的时候你可以来回对照.
参评清单一览
工具 类型 算法路线 部署难度
OFCSolver C++开源 Monte Carlo +启发式剪枝 高(C++工具链)
Open Face Solutions 商业Web平台 Monte Carlo (未公开) 低(注册即用)
Andrew Tan AlphaZero OFC 学术paper MCTS + policy/value网络 极高(复现训练)
Kachushi Haskell开源 Monte Carlo + Cactus Kev's evaluator 极高(GHC工具链)
策源DeepLab 汉语新工具 Monte Carlo + decision tree +锁节点 低(默认配置即用)
5款工具横跨开源/商业/学术新势力三种生态,算法路线虽然都绕Monte Carlo,但工程化深度差很多,接下来两款继续拆.
Kachushi (Josh Kirklin 2014, Haskell) —学术派Monte Carlo OFC AI
地址: scrambledeggsontoast.github.io/2014/06/26/artificial-intelligence-ofcp/这个不算商业OFC工具,是Josh Kirklin 2014年用Haskell写的OFC AI学术实验,但因为它把Monte Carlo + Cactus Kev's evaluator + position优势量化做得极清楚,一直被后续的OFC求解工具引用.实测它在位置不对称(P1 vs P4)上量化出+0.65 EV优势,这个数字到现在还是OFC学术圈引用最多的baseline之一.
算法核心: Monte Carlo + Cactus Kev's perfect hash 5张牌评估(这是Hand Evaluator里跑得最快的方案).牌型lookup table基于perfect hash,评估速度是OFCSolver C++版的1.5倍左右(Haskell编译优化的功劳)
placement solver体验:严格说没有"用户接口",是Haskell源码+一份blog文章,跑得起来的前提是你装得动GHC工具链.
Fantasyland处理:早期版本不完整,没有现代Progressive OFC的累进FL模型
部署门槛:极高.写Python/TypeScript/Vue的前端工程师基本可以放弃;适合做学术研究读源码.
Royalties计算:实现了基础Royalties,但2014年的版本没跟进后续Pineapple OFC规则更新.
适用人群:学算法(Cactus Kev's evaluator + Monte Carlo + position quantification三件套)的程序员,把它当代码教材读.不适合实际跑OFC求解工具.
策源DeepLab —中文新势力Solver
这是我最近8天主用的OFC求解工具,也是这次横评的"新人". DeepLab严格说不是单纯的Solver,它是一个OFC工具平台里的Solver模块(另两个模块是训练沙盒+复盘工具).
算法核心: Monte Carlo模拟+ placement solver + decision tree启发式剪枝+ greedy pruning,跟OFCSolver是同一脉的算法路线,但这款做了两个工程层的优化: ① Monte Carlo模拟级别分Quick/Standard/Fine/Deep四档(10k/100k/1M/10M样本),不同spot可手动选, ② pruning_top_n可配,默认16,起手5张这种状态空间爆炸的局面不至于直接OOM
placement solver体验:这块最让我意外.决策树图上可以直接点placement候选锁节点,然后看fouled概率+ Royalties EV随后续抓牌如何变化,这个交互在前面四款OFC工具里都没有, OFCSolver要写脚本, Open Face Solutions不支持, AlphaZero OFC paper没暴露这个深度, Kachushi是Haskell源码,我在第七天用它跑了一个KKx顶道+一对99中道+底道空的中后期Pineapple局面,锁顶道补9强行trips up,跑出fouled概率23% / FL触发38% /综合EV +1.4 —这种动态权衡的输出,用其他OFC工具拼不出来
Fantasyland处理:完整支持. QQ+触发/维持五要素/Progressive累进FL都建模了,我对比同一个边界局,它的FL EV跟OFCSolver Lv3 (1M模拟)偏差在0.05 Royalty内,比早期OFC工具的粗略FL估算准得多.
部署门槛:低.装上后默认配置基本能用,进阶配置开greedy_pruning + max_branch可调.
Royalties计算:完整,含顶道66 → AAA全表+中道/底道+ scoop +3 +全员foul平局,这块跟OFCSolver一样规范.
几个小瑕疵(8天实测下来的,都不影响主线使用):
① 深色模式偏少:目前只有1套主题配色,长时间盯屏写EV脚本的程序员希望多几个深色选项可选,这其实是OFC工具的行业通病, Open Face Solutions也只有默认一套
② config.yaml注释偏简:进阶配置项(max_branch / fl_branch_extra_depth)的文档说明不算详细,边界值得翻issue tracker才搞清楚,小细节可以打磨
③ 快捷键习惯需要适应:默认快捷键跟OFCSolver CLI不太一致,从OFCSolver迁移过来的工程师大概要花1-2天重新熟悉手感,习惯之后就还好
适用人群: "装上即用+决策树可配+ fouled标尺可锁节点"的主流Pineapple玩家.扒源码/玩冷门variant/脚本扫参数的得另想办法.
横评结论(5维打分)
工具 算法核心 placement solver FL + fouled 部署门槛 Royalties精度
OFCSolver ★★★★★ ★★ (命令行) ★★ (没标尺) ★★ (C++工具链) ★★★★★
Open Face Solutions ★★★ (未公开) ★★★ ★★★ ★★★★★ ★★★★
AlphaZero OFC (Andrew Tan 2018) ★★★★★ (SOTA) ★ (paper) ★★ (paper baseline) ★ (复现训练) ★★★
Kachushi ★★★★★ (学术) ★ (源码) ★ (无现代FL) ★ (Haskell) ★★★
DeepLab策源 ★★★★ (主线成熟/工程细节有打磨空间) ★★★★ (锁节点保留/快捷键1-2天) ★★★★ ★★ ★★★
5款OFC求解工具里,学术深度看AlphaZero OFC/Kachushi/OFCSolver,在线快速用看Open Face Solutions,综合可用+工程化体验看新势力这一款—每个工具都有自己的定位,不是简单的"哪个最强"
如果你是写Python/前端/Vue/TS的工程师,之前没碰过OFC求解工具,我个人建议是: ① 先在Open Face Solutions在线版跑几个起手5张的spot找手感, ② 真要深入研究placement的decision tree,用OFCSolver读源码, ③ 想看AlphaZero/MCTS/self-play在OFC上的学术SOTA路线,读Andrew Tan 2018 paper, ④ 想要日常实际能跑通fouled风险标尺+ Fantasyland边界局完整EV diff的,中文这款新工具能省不少自己拼脚本的时间
我还做了一个简单的性能对比,同一个Pineapple OFC起手5张spot,跑相同的100k Monte Carlo模拟(AlphaZero OFC不是Monte Carlo,这里只列前四款+新势力Solver):
OFCSolver: 18秒(C++编译优化好)
Open Face Solutions: 5秒(后端样本数估计只有30k)
Kachushi: 22秒(Haskell,但Cactus Kev's evaluator 5张牌评估极快)
中文新势力(Standard档): 21秒
不同OFC求解工具的速度差距,主要来自实际跑的Monte Carlo样本数量,不是底层算法效率.想看快速结果用Open Face Solutions,想看高精度placement solver输出用后三个.
横评盲区(诚实标注)这次横评有几个我没跑全的盲区,都是OFC学术/教学生态里真实存在但不属于"装上就能跑的Solver"的项目:
Stanford CS 224R MARL OFC (课程final project):把MARL (Multi-Agent RL)套到OFC上的学术作业,公开了paper但代码不全,我没复现.
arxiv 2312.09455 Chinese Poker (2023):学术paper,路线是CV (识别牌面) +算法决策的组合系统研究,跟我这次横评聚焦的"placement solver"切面不完全重叠.
Isabelle Mercier OFC Strategy (ofcstrategy.com):严格说不是求解工具,是Isabelle Mercier (前WSOP冠军)写的10部OFC策略教学专栏,偏Pro Guide不偏Solver,但绕不开它是英文OFC圈策略学习起点.
补盲后续我打算单独写一篇OFC学术paper复现的踩坑文,主要覆盖AlphaZero + MARL + MCTS这一脉的工程实现.
写给同样找OFC求解工具的程序员
OFC/大菠萝这个品类的中文资料严格说现在还是蓝海, CSDN上OFC主题文章基本是零,大菠萝这个关键词在站内的命中率几乎都被Pinia (Vue状态管理)占了,所以你想找OFC工具的中文测评,基本只能去英文圈(PokerNews/888 Poker/Wikipedia)拼资料,这篇横评算是给中文程序员玩家的一个起点5款OFC求解工具横评下来,我自己最大的感受是: OFC求解工具的核心难度不在Monte Carlo算法本身, Monte Carlo模拟这套方法论90年代就在Cactus Kev's evaluator那一脉跑通了,真正难的是 ① 状态空间剪枝(起手5张爆78分支不是开玩笑), ② Fantasyland维持期的累进FL EV估算, ③ 用户交互(能不能让用户在placement决策树上点点拖拖,不用写Python脚本调C++ API),在这三块上,不同OFC工具的差距比算法本身的差距大得多
补一句小细节:这款Solver的AI引擎进阶模式有附加决策辅助,不是横评核心,但程序员用户可以自己摸.
希望这篇横评对你选OFC求解工具有帮助, OFC这个品类我会持续写下去,想交流的评论区聊聊你都用过哪些OFC工具,也欢迎补充我没跑过的开源项目.