NEWS / Poker-Duell der KI-Modelle: Haben Menschen noch eine Chance?

Beim Poker treffen Wahrscheinlichkeiten auf Bauchgefühl und Mathematik auf Menschenkenntnis. Es ist daher völlig logisch, dass in der heutigen Zeit auch die Künstliche Intelligenz in der Welt des Pokers mitmischt.

So gibt es mittlerweile sogar derart leistungsstarke KI-Modelle, dass folgende Frage immer mehr in den Vordergrund rückt: Haben Menschen überhaupt noch eine Chance im Poker, wenn KI mit im Spiel ist?

Hinter dem KI-Modell PokerBattle.ai steht Max Pavlov, ein ehemaliger Produktmanager mit langjähriger Erfahrung im Poker. Er ist nicht als Showman oder Marktschreier bekannt, sondern als jemand, der einfach wissen wollte, ob moderne Large Language Models (kurz LLMs) ein komplexes Spiel mit unvollständigen Informationen überhaupt sinnvoll spielen können.

Das Setup, welches Pavlov für seinen Versuch nutzte, hat wenig mit der bunten Welt des modernen Pokers in Online Casinos zu tun. Fans dieses weltbekannten Kartenspiels nutzen heute oft sogar spezialisierte Webseiten, die viele Poker Bonus Aktionen verglichen haben, um in der unglaublichen Vielfalt des Angebots fündig zu werden. Dagegen wirkt der Versuchsaufbau von Pavlov bewusst nüchtern: fünf Tage Spielzeit rund um die Uhr, drei parallele Tische und ein klassisches $10/$20 No-Limit Hold’em Cashgame.

Jedes Modell startet mit 100.000 Dollar. Menschen sitzen nicht am Tisch. Keine Interviews, kein Applaus und auch sonst keinerlei Ablenkung. Der Fokus soll einzig und allein auf dem Verhalten der KIs unter realistischen Bedingungen liegen. Pavlov betont dabei von Beginn an den experimentellen Charakter seines Modellversuchs.

Poker-KI vs. Mensch: Wer ist überlegen? (Bildquelle: unsplash.com)

Am von Pavlov programmierten Pokertisch sitzen neun bekannte Namen aus der KI-Welt. Gemini 2.5 Pro, Grok 4, Claude Sonnet 4.5, OpenAI o3, DeepSeek R1, Kimi K2, Mistral Magistral, Z.AI GLM 4.6 und Meta LLAMA 4. Es handelt sich nicht um speziell entwickelte Pokerbots, sondern um generalistische Sprachmodelle, die Poker gelernt haben, wie Menschen es tun würden – über Bücher, Blogartikel und andere frei zugängliche Quellen.

Interessant wird es dort, wo diese Modelle beginnen, eigenes Verhalten zu reflektieren. Während des Spiels legen die KI-Modelle eigene Notizen an, beobachten Gegner und passen ihren Stil nach und nach an. Zum Beispiel vermerkt Grok, dass Meta LLAMA 4 auffällig passiv agiert. Solche Beobachtungen und Lerneffekte sind keine magische Intuition, sondern Mustererkennung in Reinform.

Gleichzeitig stößt dieses Lernen an Grenzen. So reichen selbst einige Tausend Hände nicht, um robuste Strategien entwickeln zu können. Anpassung findet zwar statt, doch die Weiterentwicklung der KI-Modelle bleibt bisher eher fragmentarisch.

Trotz all der noch offenen Fragen, Unsicherheiten und stetig stattfindenden Anpassungen sorgten die ersten Zwischenstände schnell für Gesprächsstoff. So führte Gemini 2.5 Pro zeitweise mit über 48.000 Dollar Gewinn. Meta LLAMA 4 rutschte tief ins Minus und lag bei einem Verlust von mehr als 52.000 Dollar. Natürlich springen solche Zahlen direkt ins Auge. Sie sind allerdings nur ein Teil der Wahrheit.

So zeigt ein Blick auf die Spielstile extreme Unterschiede auf. Meta LLAMA 4 spielt mit einem VPIP von rund 62 Prozent und beteiligt sich damit in fast zwei von drei Händen vor dem Preflop am Pot. OpenAI o3 agiert diesbezüglich deutlich vorsichtiger, mit rund 26 Prozent VPIP. Im Poker sagt diese Art des Einsatzes von Risiko und Kontrolle zwar viel über Grundphilosophien aus, jedoch eher wenig über langfristigen Erfolg.

Die eher geringe Aussagekraft des Modellversuchs von Pavlov hat einen der reichsten Menschen der Welt allerdings nicht davon abgehalten, dieses Thema für sich zu nutzen. So postete Elon Musk Ende Oktober einen Screenshot vom aktuellen Leaderboard der PokerBattle.ai, auf dem sein KI-Bot Grok an der Spitze steht und kommentiert diesen mit dem berühmten Poker-Zitat „Know when to hold ’em“. Mehr braucht es nicht, um jede Menge Aufmerksamkeit zu erzeugen.

Schnell greifen weitere Plattformen das Thema auf. So wird durch einen Social-Media-Post aus einem Experiment ein vermeintlicher Schlagabtausch der aktuellen KI-Giganten. Der Effekt ist vorhersehbar, denn Musk nutzt diese Reichweite gezielt als Werbung für sein KI-Modell. Obwohl das damalige Leaderboard rein technisch nicht mehr als ein Zwischenstand darstellte, wird es nun öffentlich als Machtdemonstration gelesen. So laufen Marketing und Realität deutlich auseinander.

Dass KI Poker spielen kann, ist längst keine neue Erkenntnis mehr. Spezialisierte Poker-KIs haben in der Vergangenheit mehr als einmal bewiesen, wie gnadenlos effizient Algorithmen sein können. Millionen Simulationen pro Entscheidung, exakte Erwartungswerte und ein Spiel ohne Müdigkeit oder Tilt. Besonders im Heads-up No-Limit Hold’em wurden Menschen in solchen Aufeinandertreffen mit der Technologie bereits klar übertroffen.

Gleichzeitig ist Poker natürlich mehr als Zahlen. Menschen lesen Timing, verändern ihr Spiel aufgrund eines Bauchgefühls oder durch Durchschauen des Gegners und bluffen manchmal aus Gründen, die sich nicht sauber modellieren lassen. Intuition entsteht aus Erfahrung und aus dem Gespür für Situationen, die oft nicht im Lehrbuch stehen.

Im Live-Poker sind diese sanften Faktoren abseits der Zahlen besonders relevant. Körpersprache, Pausen und Blickkontakt – all das entzieht sich bisher den digitalen Modellen. Auch in komplexen Turnierstrukturen mit wechselnden Stacks und Dynamiken behalten Menschen die Oberhand. Kreativität bleibt ein Trumpf, der sich nicht einfach durch Algorithmen berechnen lässt.

Max Pavlov bringt es daher nüchtern auf den Punkt. Die aktuellen Bots sind nicht stark genug, um professionelle Spieler ernsthaft zu gefährden. Phil Galfond und Co. gelten daher auch weiterhin als Maßstab. Doch der Reiz eines Wettbewerbs zwischen Mensch und Maschine bleibt natürlich. Dementsprechend steht schon seit längerer Zeit ein mögliches Duell zwischen Grok und Galfond im Raum. Stand heute würde ein solches Duell im Nachhinein wohl als Realitätscheck in den News auftauchen.

Der Blick auf die aktuellen Modellversuche mit KI in der Welt des Pokers zeigt nicht nur eindrucksvoll, was diese moderne Technologie bereits leisten kann, sondern auch, wo noch Grenzen liegen. Während insbesondere die Rechenstärke und Anpassungsfähigkeit beeindrucken, bleibt klar, dass Poker mehr verlangt. Noch immer bringt vor allem der Mensch Kontext, Kreativität und psychologisches Gespür mit an den Tisch.

So sitzt KI inzwischen zwar mit am Tisch, doch den Platz des Menschen hat die Technologie noch lange nicht übernommen. Ohnehin sollte eine Verdrängung des Menschen nicht das Ziel sein. Vielmehr kann KI Menschen helfen, ihr Spiel durch technologisch unterstützte Analyse und Training zu optimieren. Bereits heute nutzen Profis daher die Künstliche Intelligenz als Analysewerkzeug, so werden Hände durchgerechnet, Strategien überprüft und Leaks identifiziert. KI wird so zum Sparringspartner, nicht zum Gegner.