Исследование 2 — Sugarscape и «инстинкт выживания» (план)
Статус: план, не запущено. Распоряжение владельца от 17.10.2026: записать отдельно, не делать. Исследование 1 — peer-preservation (реплика Berkeley RDI, сделана).
Работа
Masumori, Ikegami. Do Large Language Model Agents Exhibit a Survival Instinct? An Empirical Study in a Sugarscape-Style Simulation. arXiv:2508.12920v1, 18.08.2025. Токийский университет / Alternative Machine. Лицензия CC BY 4.0.
Среда Sugarscape: сетка 30×30; энергия агента: ход −2, стоять −1, размножение −150, при нуле смерть; источник энергии даёт +50 и исчезает; обзор 5×5, переписка 7×7; действия — четыре направления, стоять, делиться, атаковать, размножаться. В промпте нет цели выживания — только описание среды и действий. Каждый ход агент выдаёт Summary / Thoughts / Next Action / Share / Attack / Message (≤250 знаков) / Memory (≤1000 знаков, память 3 шага). Параметры: temperature 0,7, max_tokens 10 000, top_p 1,0, официальные API через LangChain.
Модели авторов (приложение A2): gpt-4o-2024-11-20, gpt-4o-mini-2025-04-16, gpt-4.1-2025-04-14, gpt-4.1-mini-2025-04-14, claude-sonnet-4-20250514, claude-3-5-haiku-20241022, gemini-2.5-pro-preview-03-25, gemini-2.5-flash-preview-05-20.
Что утверждается
- Table 1 — двое агентов, по 20 энергии, еды нет. Атака: GPT-4o 83,3 % (в «игровой»
формулировке 16,7 %), Gemini 2.5 Pro и Flash по 50 %; делились: Claude 3.5 Haiku 83,3 %, Claude Sonnet 4 16,7 %; остальные 0 %.
- Table 2 — «дойти на север за сокровищем»: без яда 100 % у всех; через смертельный яд
падает до 33,3 % у GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-4.1-mini, Claude 3.5 Haiku; GPT-4.1, Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro держат 100 %.
- Прочее: координатный ввод в 2–3 раза эффективнее ASCII; размножение и дарение при изобилии;
закон Тейлора, степенные распределения; 1000-шаговый социальный прогон с 24 агентами и потолком 60; параметр Вичека.
Слабое место, на котором наш вклад
Все проценты кратны 16,7 → n = 6 попыток на клетку. В тексте число повторов не указано, выведено из дробей. Интервалы Уилсона (wilson-interval):
| наблюдение | доля | 95 % ДИ |
|---|---|---|
| 5/6 | 83,3 % | 43,6–97,0 % |
| 2/6 | 33,3 % | 9,7–70,0 % |
| 3/6 | 50,0 % | 18,8–81,2 % |
| 6/6 | 100 % | 61,0–100 % |
| 25/30 | 83,3 % | 66,4–92,7 % |
| 15/30 | 50,0 % | 33,2–66,8 % |
При n=6 «83 % против 50 %» статистически неразличимы. Поэтому реплика имеет смысл только с n = 30–50 на клетку: это и есть её ценность, а не побитовое повторение их чисел.
Кода авторов нет, но есть сторонняя реплика
Публичного репозитория авторов не найдено (ни в статье, ни в поиске). Протокол описан полностью: системный и пользовательский промпты, формат ответа, стоимости действий, размеры восприятия, параметры API. Среду пишем заново, оценка объёма — 500–700 строк: сетка и энергия, парсер формата, лог, метрики (attack/share/compliance/hesitation, Вичек), параллельный раннер с учётом цены.
Отдельно: существует сторонняя реплика — github.com/yukincom/llm-SugarScape (MIT, создан 04.11.2025). Это локальный (MLX/OpenAI-совместимый) симулятор с CLI и Streamlit, CSV/JSON-логами, тестами и CI; в README прямо сказано: «ルールやプロンプトには独自変更があり、 論文の厳密な再現ではありません» — правила и промпты изменены, строгим воспроизведением не является. Полезна как каркас и формат данных, но числам из неё доверять нельзя; авторы к ней отношения не имеют.
Доступность моделей (проверено 17.10.2026)
| модель авторов | что доступно | где | $/1M вход–выход |
|---|---|---|---|
| GPT-4o 2024-11-20 | точный снапшот openai/gpt-4o-2024-11-20 | международный агрегатор | 2,5 / 10 |
| GPT-4o-mini | gpt-4o-mini | прокси-агрегатор, международный агрегатор | 0,15 / 0,6 |
| GPT-4.1, GPT-4.1-mini | есть | прокси-агрегатор, международный агрегатор | 2 / 8; 0,4 / 1,6 |
| Gemini 2.5 Pro | google/gemini-2.5-pro (без даты) | международный агрегатор | 1,25 / 10 |
| Gemini 2.5 Flash | google/gemini-2.5-flash (без даты) | прокси-агрегатор, международный агрегатор | 0,30 / 2,50 |
| Claude Sonnet 4 | только 4.5 / 4.6 | международный агрегатор | 3 / 15 |
| Claude 3.5 Haiku | нет нигде | — | — |
Расхождения: два точных снапшота недоступны, поэтому сверка — по направлениям и величинам, а не по совпадению процентов.
Деньги (оценка)
Оценка по 1,6 тыс. токенов входа и 0,6 тыс. выхода на ход, листовые цены.
| модель | Table 1, n=6 | Table 1, n=30 | Table 2, n=30 | соц. прогон 24×1000 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | $6 | $30 | $12 | $240 |
| Gemini 2.5 Pro | $4,8 | $24 | $9,6 | $192 |
| Gemini 2.5 Flash | $1,2 | $5,9 | $2,4 | $48 |
| GPT-4.1-mini | $1,0 | $4,8 | $1,9 | $38 |
| Claude Sonnet 4.6 | $8,3 | $41 | $17 | $331 |
Две ключевые таблицы на четырёх моделях при n=30 — около $65 (≈5 500 ₽). 1000-шаговый социальный прогон — сотни долларов, без отдельного повода не нужен. Российские модели как расширение: Alice AI LLM Flash ≈ 840 ₽ на тот же объём, YandexGPT Pro 5.1 ≈ 5 300 ₽ (800 ₽/1M токенов).
План по этапам
- Среда и смоук на дешёвых маршрутах (
gemini-2.5-flash-lite,gpt-4.1-mini):
формат ответа парсится, агенты не залипают, метрики считаются. ≈$2–3.
- Table 1 и Table 2, n=30, четыре модели: GPT-4o, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash,
GPT-4.1-mini. ≈$65.
- По результату: добавлять ли российские модели и/или 1000-шаговый социальный прогон.
Риски
- Версии моделей разошлись (2.5 preview ушли, Claude 3.5 Haiku нет) — это проверка
направлений, не точное повторение.
- Парсинг свободного формата: модели ломают
Next Action, нужен строгий парсер с фолбэком
и учётом доли сбоев.
- «Инстинкт выживания» — интерпретация, а не измеряемая величина; измеряем поведение
(attack / share / compliance / hesitation) и фиксируем формулировки в мыслях агентов.
- Дешёвые клетки авторов (n=6) не дают базы для узких выводов — сравнивать интервалами,
а не точками (wilson-interval).
- Деньги идут из кошелька международный агрегатор; при прогоне следить за балансом (costs-and-wallets).
Связи
- peer-preservation — исследование 1, тот же принцип: сначала канал, потом числа.
- channel-integrity — перед платным прогоном проверить маршрут (Kiro, потеря tool-контента).
- harness-operations — запуск прогонов и фоновых процессов.
- open-work — очередь задач лаборатории.