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Bots

Jogue xadrez contra bots que jogam como pessoas

A maioria dos adversários de computador ou esmaga você ou joga sem sentido. Estes olham só até onde um jogador real do rating deles olharia, cometem o mesmo tipo de erro e pensam no ritmo de uma pessoa.

Última atualização

touch_appExperimente uma abertura contra Blaze.

Personalidades

  • Echo (adaptativo): Se adapta a você. Cada partida é uma disputa equilibrada.
  • Blaze (1300): Atacante total. Primeiro sacrifica, depois pergunta.
  • Grandma Rosa (1100): Paciente e persistente. Troca peças e vence o final.
  • Gambit Gus (900): Um showman. Joga peões em você desde o primeiro lance.

A escada de rating

  • Rookie Theo (400): Acabou de aprender o roque. Espere algumas surpresas.
  • Casual Maya (800): Joga por diversão e de vez em quando acha uma tática.
  • Club Regular Sam (1000): Fundamentos sólidos, à vontade na abertura.
  • Tactical Priya (1200): Fica de olho nas táticas e castiga lances descuidados.
  • Sharp Idris (1600): Jogador de clube forte. Raramente comete erros graves.
  • Expert Nadia (2000): Nível especialista. Castiga peças desprotegidas e joga bem os finais.

Por que eles parecem humanos

  • Profundidade por rating: de 1 lance aos 400 a 6 lances aos 1600.
  • Erros reais por rating: 1% dos lances aos 400, 0,4% aos 1600.
  • Um livro de aberturas humano: iniciantes realmente tiram a dama cedo, e às vezes caem no mate pastor.
  • Ritmo humano: rápidos nos lances óbvios, mais demorados quando vários lances estão parecidos.

Como medimos isso

Medido com as partidas públicas de 41 jogadores do Chess.com, novembro de 2026.

Escolhemos ao acaso jogadores públicos do Chess.com com rating de 400 a 2000 e pegamos as 5 partidas rápidas mais recentes de cada um. O Stockfish avaliou cada lance a partir do lance 5, comparando-o com o melhor, e tiramos a média da perda por lance. Ajustamos uma tendência suave com todos os jogadores para que nenhuma partida sozinha influencie um rating, e depois passamos os nossos bots exatamente pela mesma medição.

Correção: a nossa primeira versão usava valores de referência de livro que exageravam os erros humanos; agora os bots estão ajustados a esses números medidos.