据IT之家报道，米哈游崩坏AI研发团队与清华大学、北京大学、中国科学院大学、香港大学、新加坡国立大学等机构联合推出并开源了GameScaling系列游戏模型。团队发布了0.8B、2B、9B和27B四种参数规模共8个检查点，每种规模各有S1、S3两个版本：S1仅用《我的世界》数据训练，S3使用多游戏混合数据、《我的世界》占比27%，各版本均使用1600小时游戏数据训练。项目GitHub页面称，该系列基于Qwen3.5视觉语言模型继续预训练，可接收当前及此前部分游戏画面和操作记录并生成键盘鼠标指令，每次调用生成约200毫秒的操作序列，包含6个各33毫秒的步骤；任务覆盖《我的世界》中的采矿、合成和对抗僵尸、《毁灭战士》中的战斗与寻路，以及密室解谜逃脱。报道称代码与权重采用Apache 2.0许可证，支持通过vLLM部署，0.8B、2B和9B权重可在单张GPU部署，27B需两张GPU张量并行推理。