Maia-3, die menschliche Engine
Maia-3: Neue KI-Engine simuliert menschliches Schachspiel
Lichess, 24. Mai 2026, Ashton Anderson
Das Maia Chess-Projekt der Universität Toronto veröffentlicht Maia-3, eine neue freie und quelloffene Schach-Engine, die menschliches Spielverhalten modelliert statt optimale Züge zu berechnen. Das berichtet Lichess. Ziel der Engine ist es, den Zug vorherzusagen, den ein menschlicher Spieler in einer gegebenen Stellung tatsächlich spielen würde. Maia-3 erreicht dabei eine Trefferquote von 57,1 Prozent auf einem Standardtestset, gegenüber 52,0 Prozent bei Maia-2 und 51,6 Prozent bei Maia-1. Das Konkurrenzmodell ALLIE erzielt 55,7 Prozent, benötigt dafür aber eine fast zehnmal größere Architektur.
Neue Architektur: Chessformer
Maia-3 basiert auf einer neuen Transformer-Architektur namens Chessformer, die die 64 Felder des Schachbretts als Token behandelt und mit einem sogenannten Geometric Attention Bias ausgestattet ist. In die Schach-Engine Leela Chess Zero integriert, erzielte Chessformer ohne Suchfunktion einen Zugewinn von 100 Elo-Punkten. Die Architektur wurde auf der Konferenz ICLR 2026 veröffentlicht.
Anwendungen und Plattform
Maia-3 bildet die Grundlage der Plattform maiachess.com, auf der Nutzer gegen die Engine spielen, Partien analysieren, Eröffnungen und Endspiele trainieren sowie an einem Turing-Test namens Bot-or-not teilnehmen können. Die Analyse kombiniert Maia-3 mit der klassischen Engine Stockfish: Nutzer sehen dabei, welche Züge Spieler verschiedener Elo-Stufen in einer Stellung wählen würden, welche Fehler bei welchem Spielniveau typisch sind und wie wahrscheinlich ein Sieg für Spieler unterschiedlicher Stärke ist.
Maia-3 wurde mit Daten von Lichess trainiert. Modelle und Quellcode stehen kostenlos zum Download bereit. Das Entwicklerteam besteht aus Daniel Monroe, George Eilender, Philip Chalmers, Zhenwei Tang und Ashton Anderson.
