遊戲新創公司 Latitude 推出專為遊戲敘事優化的 AI 模型 Equinox-31B，透過結合多元風格的訓練素材，旨在提供更深層次的遊戲沉浸感，同時拓展其 Voyage 平台功能，以克服通用型 AI 在遊戲互動上過於「友善」的限制，並將模型開源至 Hugging Face 供開發者測試。
遊戲新創公司 Latitude 近日推出專為遊戲敘事設計的 AI 模型 Latitude Equinox-31B，旨在提供更具沉浸感的遊戲體驗，挑戰目前市場上主流通用型 AI 模型的局限性。此舉預計將對人工智慧遊戲開發領域帶來新的突破。
Latitude Equinox-31B 是基於 Gemma 4 模型進行微調的版本，其獨特之處在於，它並非像通用大型語言模型（LLM）那樣，傾向於優化為「有助益」或「避免衝突」的對話模式。相反地，Equinox-31B 透過整合不同敘事風格的訓練素材，力求在遊戲中呈現更為豐富且深刻的情節。其訓練資料包含了《Wayfarer 2》中偏向黑暗與危險的冒險情節，以及來自《上古卷軸V：天際·爐火》中偏重人際關係、日常場景與細膩角色發展的寫作風格，讓 AI 能夠處理從道德模糊到細微情感變化的多樣化敘事。
Latitude 執行長 Nick Walton 接受《TechCrunch》採訪時表示，該公司正將旗下的最新 AI 角色扮演遊戲平台 Voyage 推進至超越原始 AI Dungeon 模式的階段。Voyage 平台在 AI Dungeon 的開放式文字冒險基礎上，新增了確定性系統、挑戰、進程與持續性等遊戲層面。此外，Voyage 也具備持久記憶、角色追蹤、雲端存檔、跨裝置遊玩以及受管理的遊戲世界引擎等功能，這些都是單純透過本地端模型難以實現的特色。
根據數據，Voyage 的早期測試玩家已與超過 16 萬個獨特的 AI 生成角色進行互動，平均每位玩家進行了近 3,000 次遊戲決策。Latitude 強調，通用型 LLM 在遊戲應用上的主要問題在於，它們通常被訓練成「友善」、善於「澄清」、「緩和」並避免「不必要摩擦」的語氣，這與遊戲敘事中所需的冒險、危險和道德兩難情境背道而馳。
Latitude 已將 Equinox-31B 以 GGUF 格式發布至 Hugging Face 平台，這是一種為本地端運行優化的模型檔案格式。此舉的目的，是讓開發者與本地模型使用者能夠下載並透過 llama.cpp 等工具進行測試，親自判斷 Latitude 的專精化方法，是否比使用通用型託管 API 更有意義地提升遊戲沉浸感。目前，訂閱 AI Dungeon 的用戶已可使用 Equinox 模型，而 Voyage 則以其獨特的遊戲功能，持續吸引玩家。