Anchornode et Upstage développent un benchmark open source pour les assets de jeux
Les deux entreprises veulent évaluer la capacité des modèles d'IA à comprendre et vérifier les spécifications de production des assets de jeux vidéo.
Anchornode et Upstage ont annoncé le 20 octobre 2026 le développement conjoint d'un benchmark open source destiné à évaluer la capacité des modèles d'intelligence artificielle à comprendre et vérifier les spécifications de production des assets de jeux vidéo, rapporte game.donga.com.
Le benchmark sera construit à partir de problèmes d'évaluation et d'un système de notation fondés sur les exigences de la production de jeux. Les résultats seront publiés en open source avant la fin de l'année.
Le projet s'inscrit dans le programme de collaboration « DIP-Spot Open Innovation in Dongjak » de la Seoul Economic Promotion Agency (SBA), avec Upstage comme entreprise demandeuse et Anchornode comme partenaire sélectionné. Anchornode définira les spécifications que l'IA doit contrôler et concevra les problèmes d'évaluation ainsi que les données de réponse ; Upstage fournira son modèle Solar, son API et son savoir-faire en conception de benchmarks.
Lors d'un contrôle préliminaire réalisé par Upstage, Solar Pro 4 a lu des fichiers de configuration d'assets du moteur Unity et produit une liste formatée de règles à respecter. Le benchmark mesure la capacité d'un modèle à identifier les points de contrôle, à sélectionner et appeler les outils de mesure et à juger si un asset respecte les spécifications — et non la qualité esthétique.
Selon les deux entreprises, les studios pourront utiliser ce benchmark pour choisir des modèles d'inspection d'assets, tandis que les développeurs de modèles pourront s'en servir pour vérifier et améliorer la compréhension de leur modèle des exigences de production de jeux.
En bref
Qu'est-ce que ce benchmark évaluera ?
La capacité d'un modèle d'IA à identifier les points de contrôle, à sélectionner et appeler des outils de mesure et à juger si un asset respecte les spécifications de production, sans évaluer la qualité esthétique.
Quand sera-t-il publié ?
Les résultats doivent être publiés en open source avant la fin de l'année.
Quel modèle a été utilisé lors du test préliminaire ?
Solar Pro 4, le modèle d'Upstage, qui a lu des fichiers de configuration d'assets du moteur Unity.