4月10日，由青干工作室开发的《历史模拟器：崇祯》正式开启第三次公测，并宣布接入千问模型。目前，《历史模拟器：崇祯》的留存率达到78.3%，平均单日游戏时长达到5小时，超过策略类游戏平均水平。
《历史模拟器：崇祯》是国内首款AI原生历史策略游戏。它以明朝真实史料为基础，依托千问模型重构明末系统，玩家需通过自然语言拟写诏书、颁布政令。面对流民暴动、东林党争、辽东战事交织的复杂局面——玩家的每个决策都将触发AI模拟的连锁历史反应，亲历“裁撤驿站逼反李自成”、“加征辽饷激化民变”等关键节点的抉择困境。
不同于传统的策略游戏，玩家不再面对预设的游戏脚本、不再需要点击固定的游戏选项，而是自己写诏书或者接纳千问给出的诏书建议。下诏后，千问需要在短时间内完成“意图解析——调用当前系统数据——逻辑推演——数据更新与玩家反馈”的一系列复杂操作。这种完全由大模型驱动的游戏架构对基础模型和数据库等技术提出巨大挑战：
首先，模型需要“懂历史”。《历史模拟器：崇祯》还原了海量历史细节，对模型的历史知识厚度提出较高要求。在实测中，千问以极低的推理成本和较高的历史测试得分从众多模型中胜出。在议政场景中，千问能够结合不同大臣的个人身份设定，踊跃进谏、影响游戏走向。
其次，模型还要“能推演”。作为游戏背后的“世界引擎”，千问的超强逻辑能力能将用户的自然语言转化为国家运转所需参考的国库、民心等上千个维度的数据，并根据这些数据推演接下来的历史走向。
最后，模型还要“记得住”。玩家与大臣的每次议政、拟诏，以及下诏后的历史推演，都需要超长的上下文窗口。以下诏书场景为例，千问首先需要分析复杂的文言文内容，结合接诏大臣自身特性、当前游戏状态（包括国库、边境等游戏数值）和真实历史规律等，进行全局推演。千问的超长上下文和推理、Agent能力，配合阿里云缓存命中方案，让它能记住你几十回合前下过的诏书，跨越漫长的游戏时间线依然保持逻辑自洽，同时把响应时间控制在极低水平。
在游戏架构层面，作为AI原生游戏，《历史模拟器：崇祯》的创新之处在于使用数据库进行稳定的数值存储：以PolarDB为代表的数据库不再只是“仓库”，而是支撑AI思考和决策的数据中枢。它需要将自然语言实时转换为结构化数据，从而记住每个玩家的游戏世界状态，追踪每位大臣不断变化的长期记忆；不仅如此数据库还要在极短时间内完成向量检索等任务，把正确的数据喂给大模型，驱动下一步推演。通过数据压缩等技术优化，《历史模拟器：崇祯》实现了数据的快速召回和精准推理，在提升模型处理效率的同时，将存储成本降低了50%以上。
此外，阿里云的全栈AI能力加速了游戏开发，相比传统游戏开发模式，《历史模拟器：崇祯》的开发时间大幅缩短。未来面向AI原生游戏，双方还将探索更多有趣的基于UGC的游戏玩法。
