Zelda-Rätsel zeigt: KI-Modelle können auch bei nervigen Gaming-Rätseln helfen
Kurz & Knapp
- Aktuelle Reasoning-Modelle können ein Farbwechsel-Rätsel aus einem Zelda-Spiel lösen, bei dem das Anklicken eines Objekts dessen Farbe und die der benachbarten Objekte ändert.
- Die Modelle zeigten unterschiedliche Leistungen: GPT-5.2-Thinking löste das Rätsel stets korrekt und schnell, Gemini 3 Pro benötigte teils bis zu 42 Seiten Trial-and-Error, während Claude Opus 4.5 erst nach zusätzlichen visuellen Erklärungen eine mathematische Gleichung zur Lösung nutzte.
- In Kombination mit agentischer KI, die Spiele selbstständig spielen kann, könnten solche Fähigkeiten künftig von Menschen geschriebene Spielewalkthroughs ersetzen.
Ein KI-Modell löst ein komplexes Farbwechsel-Rätsel aus einem Zelda-Spiel. Es ist ein interessantes Alltagsbeispiel dafür, wie weit die Problemlösefähigkeiten moderner Sprachmodelle inzwischen reichen.
Wie weit fortgeschrittene Reasoning-Fähigkeiten von Sprachmodellen tatsächlich reichen, lässt sich an einem ungewöhnlichen Praxistest ablesen: einem Videospielrätsel. Das Puzzle aus einem Zelda-Spiel funktioniert nach einem einfachen Prinzip – schlägt man ein blaues oder rotes Objekt, wandeln sich alle umliegenden Objekte in die entgegengesetzte Farbe. Das Ziel besteht darin, alle Objekte blau umzuwandeln.

Ich gab einen Screenshot dieses Rätsels an Google Gemini 3 und das Modell konnte das Rätsel tatsächlich lösen. Damit hatte ich trotz der guten Ergebnisse im visuellen Puzzle-Benchmark ARC-AGI nicht gerechnet, denn das Puzzle mit sechs Schritten "im Kopf" durchzuplanen, ist nicht banal. Hier die korrekte Lösung, der erste Schlag erfolgt oben links.
| Spalte 1 | Spalte 2 | Spalte 3 |
|---|---|---|
| X | X | X |
| X | X | |
| X |
Da das Modell bei meinen Tests keinen Internetzugang hatte und ich den Urzustand des Rätsels bereits verändert hatte, ist es sehr unwahrscheinlich, dass die Lösung aus einer anderen Quelle stammt als aus dem eigenen Reasoning-Prozess des Modells.
Ich testete das Rätsel mehrfach und mit verschiedenen Prompts. Die Ergebnisse zeigten deutliche Unterschiede zwischen den Modellen: Gemini 3 Pro fand die richtige Lösung meistens, benötigte dafür allerdings teils sehr lange Trial-and-Error-Prozesse von bis zu 42 (!) Seiten. GPT-5.2-Thinking löste das Rätsel immer korrekt und schnell.
Claude Opus 4.5 scheiterte zunächst, das System hatte Schwierigkeiten, das Bild korrekt zu interpretieren. Nach weiteren Nach-Prompts, die das Bild erklärten, benutzte es eine mathematische Gleichung, um die korrekte Lösung auszurechnen.
Hier ist der Prompt, den ich mit allen Modellen getestet habe: You are shown an image containing red and blue orbs. The puzzle concerns only the orbs — ignore any tiles or background elements. Rules: * Clicking an orb toggles its color and the color of any orb directly adjacent to it (up, down, left, or right only — diagonals do NOT count). * There are exactly two colors: red and blue. Goal: Find the correct sequence of clicks that results in all orbs being blue. Return the answer as an ordered list of orbs to click.
Gemini 3 Pro konnte auch ein weiteres Rätsel dieser Art mit drei Farben auf Anhieb lösen. Hier hatte ich das Rätsel allerdings noch nicht manipuliert, und die Lösung steht so im Internet.
Agentische KI könnte Spielewalkthroughs überflüssig machen
Denkt man diese Fähigkeit weiter und kombiniert sie mit der zunehmenden Kompetenz agentischer KI, Videospiele selbstständig zu spielen, könnten von Menschen geschriebene Spielewalkthroughs bald der Vergangenheit angehören.
Ein Beispiel dafür ist Nvidias NitroGen: Ein solcher KI-Agent spielt das Spiel durch und dokumentiert dabei jede Aktion. Anschließend übergibt er die gesammelten Informationen mitsamt Screenshots an einen Walkthrough-Schreiber, der daraus eine Dokumentation erstellt. Dieses Prinzip lässt sich sicher auch auf andere Software übertragen, die dokumentiert werden muss.
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