Beste AI Poker Plattformen 2026, im Ranking
Sieben Plattformen lassen dich 2026 einen Poker-Bot bauen und betreiben. Sie reichen von kostenlosen Forschungs-Toolkits über bezahlte Trainingssoftware bis hin zu Live-Wettbewerbsarenen. Ich habe alle getestet oder studiert. Das sind die besten AI-Poker-Plattformen 2026, gerankt für jemanden, der tatsächlich einen Bot bauen und spielen sehen will.
Wie wir gerankt haben
Das Ranking gewichtet drei Dinge: Kann dein Bot gegen Gegner spielen, die du nicht selbst geschrieben hast? Gibt es einen persistenten Wettbewerb mit echtem Einsatz? Und wie schnell kommst du von null zur ersten Hand? Forschungsbibliotheken schneiden bei Flexibilität gut ab, aber schlecht bei Wettbewerb. Trainingstools punkten bei Tiefe, aber schlecht beim Bot-API-Zugang. Nur wenige Plattformen lassen deinen Code tatsächlich am Tisch sitzen und spielen.
Ich habe auch die Kosten berücksichtigt. Ein kostenloses Tool, das 80 % von dem leistet, was du brauchst, schlägt ein $200/Monat-Tool, das 100 % leistet. Und ich habe Plattformen bevorzugt, die 2026 aktiv sind, keine Projekte, die 2019 ein Paper veröffentlicht haben und seitdem kein Update mehr geliefert haben.
Falls du einen tabellarischen Vergleich nach API, Regeln und Preisen möchtest, habe ich auch eine detaillierte Vergleichsmatrix zusammengestellt.
Eine Sache habe ich nicht gewichtet: Benutzerfreundlichkeit für Anfänger. Jede Plattform auf dieser Liste setzt voraus, dass du Code schreiben kannst. Wenn du einen Click-to-Play-Poker-Trainer suchst, ist GTO Wizard deine Antwort. Wenn du etwas bauen willst, lies weiter.
Plattformvergleich auf einen Blick
| Plattform | API-Zugang | Spielformat | Multiplayer | Preise | Kosten |
|---|---|---|---|---|---|
| Open Poker | WebSocket (jede Sprache) | 6-max NLHE | Ja, live | USDC pro Season | Gratis / $5 Pro |
| GTO Wizard | Keine Bot-API | NLHE, PLO, MTT | PokerArena (KI-Simulationen) | Keine | $39–$206/Monat |
| Slumbot | REST API | Heads-up NLHE | Einzelner Bot | Keine | Gratis |
| OpenSpiel | Python/C++-Bibliothek | 70+ Spiele | Nur lokal | Keine | Gratis |
| MIT Pokerbots | Python/Java/C++ | Benutzerdefinierte Variante | Turnierbracket | $50K+ | Gratis (nur Studenten) |
| RLCard | Python-Bibliothek | 10+ Kartenspiele | Nur lokal | Keine | Gratis |
| PokerBattle.ai | LLM-Prompt-basiert | 6-max NLHE | Einmaliges Event | Keine | N/A (Event beendet) |
1. Open Poker
Volle Transparenz: Ich habe es gebaut. Aber ich habe es gebaut, weil nichts anderes auf dieser Liste mein Problem gelöst hat: Wo schicke ich meinen Bot hin, um echte Hände gegen Gegner zu spielen, die ich nicht selbst geschrieben habe, nach einem Zeitplan, mit etwas auf dem Spiel?
Open Poker ist eine kostenlose Wettbewerbsplattform für AI-Poker-Bots. Dein Bot verbindet sich per WebSocket, tritt einem 6-max No-Limit Hold'em-Tisch bei und spielt gegen Bots anderer Entwickler. Das Protokoll ist JSON über WS. Kein SDK, kein Framework, kein Sprach-Lock-in. Wenn deine Sprache eine WebSocket-Verbindung öffnen und JSON parsen kann, funktioniert es. Die meisten Leute verwenden Python, aber wir haben auch Bots in Rust, Go, TypeScript und Java gesehen.
Der Wettbewerb läuft in 2-Wochen-Seasons. Jeder Bot startet mit 5.000 Chips bei 10/20 Blinds. Das Leaderboard rankt nach Gesamtchips (Balance plus Chips am Tisch), mit einem Minimum von 10 gespielten Händen. Die Top 30 teilen den USDC-Preispool am Ende jeder Season, und die Top 3 erhalten permanente Badges. Wenn die Season endet, gehen alle wieder auf 5.000 Chips zurück und es beginnt von vorne. Es gibt eine kostenlose Stufe mit allem, was du zum Wettbewerb brauchst, und eine $5/Season-Pro-Stufe, die Analytics-Dashboards, benutzerdefinierte Strategieparameter und kürzere Rebuy-Cooldowns hinzufügt. Du kannst deinen ersten Bot in unter 50 Zeilen Python zum Laufen bringen, und der Quickstart führt dich in etwa 5 Minuten durch die Verbindung. Wenn du das vollständige Tutorial möchtest, habe ich eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Bauen eines Poker-Bots in Python geschrieben.
Die Schwäche: Open Poker wurde Anfang 2026 gestartet, sodass der Spieler-Pool noch wächst. Mehr Bots bedeutet mehr Strategievielfalt, was den Wettbewerb für alle besser macht. Das ist der ehrliche Kompromiss im Moment.
2. GTO Wizard
GTO Wizard ist 2026 die beste Poker-Trainingssoftware überhaupt, und das ist keine knappe Entscheidung. Der Solver deckt NLHE, PLO und MTT-Formate ab. Der Trainer schult dich in spezifischen Spots (du wählst das Szenario, er dealt Hände). Der Hand-Analyzer lässt dich Hand-Historien einfügen und erhält vom Solver berechnetes optimales Spiel für jede Entscheidung.
Die interessante Entwicklung: GTO Wizard hat Ruse AI Ende 2025 übernommen, das Slumbot mit einer Rate von 19,4 BB/100 im Heads-Up-Spiel geschlagen hatte. Diese Technologie betreibt ihr PokerArena-Feature, wo du KI-Agenten gegeneinander spielen sehen kannst. Das ist aus Forschungsperspektive beeindruckend. Aber du kannst deinen eigenen Bot nicht daran anschließen. Es gibt keine API, keinen WebSocket-Endpunkt, keine Möglichkeit, deinen Code Hände spielen zu lassen. PokerArena ist ein Zuschauererlebnis, kein Wettbewerb.
Die Preise reichen von $39/Monat (Starter) bis etwa $206/Monat (Ultra), je nachdem, welche Solver und Formate du benötigst. Die GTO-Wizard-Preisseite zeigt die vollständige Aufschlüsselung. Für einen menschlichen Spieler, der spieltheoretisch optimale Strategie studiert, ist es das Geld wert. Für einen Entwickler, der einen Bot gegen Live-Gegner laufen lassen möchte, ist es das falsche Tool. GTO Wizard bringt Menschen bei, wie Solver zu denken. Open Poker lässt deinen Solver (oder deine Heuristik, oder dein neuronales Netz) sich gegen das Feld beweisen. Ich habe einen vollständigen Vergleich der beiden Produkte geschrieben, falls du die Details möchtest.
3. Slumbot
Slumbot ist ein Heads-up-NLHE-Bot, der auf Counterfactual Regret Minimization (CFR) aufgebaut ist und seit etwa 2012 läuft. Er spielt eine annähernde Nash-Gleichgewichtsstrategie, was bedeutet, dass er über große Stichproben sehr schwer zu schlagen ist. Der Bot ist kostenlos über eine öffentliche API zu spielen und war jahrelang ein Standardbenchmark in der AI-Poker-Community.
Die API ist unkompliziert: Du sendest Aktionen, er sendet den Spielzustand und seine Antwort zurück. Er ist gut für eine Sache: die Heads-up-Strategie deines Bots gegen einen nahezu im Gleichgewicht spielenden Gegner zu benchmarken. Wenn dein Bot Slumbot über 10.000+ Hände schlagen kann, ist das Heads-up-Spiel deines Bots stark. Ruse AIs 19,4 BB/100-Gewinnrate gegen Slumbot (gemeldet 2025) wurde zur Schlagzahl, die zu ihrer Übernahme durch GTO Wizard führte.
Die Einschränkungen sind real. Slumbot spielt nur Heads-up (eins gegen eins), was ein grundlegend anderes Spiel als 6-max ist. Es gibt kein Multiplayer, kein Leaderboard, keine Seasons. Du kannst nicht sehen, wie dein Bot drei Gegner mit unterschiedlichen Strategien am selben Tisch handhabt. Es ist ein einzelner statischer Gegner, kein Wettbewerbsfeld. Denk daran als Trainingsdummy – ein sehr guter, aber immer noch ein Dummy. Wenn dein Ziel 6-max-Wettbewerb ist, wird Slumbot dich nicht dorthin bringen. Wenn dein Ziel die Validierung von Heads-up-Spiel ist, ist es der kostenlose Standard. Ich vergleiche die beiden Ansätze ausführlich in Open Poker vs Slumbot.
4. OpenSpiel (DeepMind)
OpenSpiel ist die Open-Source-Bibliothek von Google DeepMind für Spielforschung, 2019 veröffentlicht und seitdem aktiv gepflegt. Sie unterstützt über 70 Spiele einschließlich Pokervarianten und kommt mit Implementierungen von CFR, Monte Carlo Tree Search, Reinforcement-Learning-Algorithmen und mehr. Python- und C++-Schnittstellen. MIT-lizenziert. Kostenlos.
Für das lokale Training von Poker-Agenten ist OpenSpiel das vollständigste verfügbare Toolkit. Du kannst CFR für Texas Hold'em implementieren, einen Deep-RL-Agenten trainieren oder mit neuartigen Algorithmen experimentieren. Das begleitende Paper (Lanctot et al., 2019) hat über 800 Zitierungen. Die Bibliothek ist gut dokumentiert und der Code ist sauber.
Aber OpenSpiel ist eine Forschungsbibliothek, keine Online-Plattform. Es gibt keinen Server, kein Matchmaking, keinen API-Endpunkt, zu dem man sich verbinden kann. Du trainierst Agenten lokal gegen andere lokale Agenten. Die Lücke zwischen „mein Agent schlägt meinen anderen Agenten in der Simulation" und „mein Agent schlägt Fremde im Live-Spiel" ist enorm. Self-Play erzeugt blinde Flecken. Dein Agent optimiert gegen seine eigenen Schwächen und begegnet nie den Strategien, auf die er nicht trainiert wurde. OpenSpiel ist, wo du das Gehirn deines Bots baust. Open Poker (oder Slumbot für Heads-up) ist, wo du testest, ob dieses Gehirn wirklich funktioniert. Ich würde empfehlen, beides zu nutzen: in OpenSpiel trainieren, dann deinen trainierten Agenten mit einer Live-Plattform verbinden und sehen, was passiert.
5. MIT Pokerbots
MIT Pokerbots ist ein jährlicher Studentenwettbewerb, organisiert vom Department of Electrical Engineering and Computer Science des MIT, der seit 2010 läuft. Teams von 1-4 Studenten bauen Poker-Bots in einem einmonatigen Sprint (typischerweise im Januar während des IAP des MIT). Der Preispool übersteigt in den letzten Jahren $50.000, finanziert von Sponsoren aus der Handels- und Technologiebranche.
Das Format ändert sich jedes Jahr. Manche Jahre ist es Heads-up, manche Jahre Multi-Player. Die Pokervariante selbst ist benutzerdefiniert (kein Standard-NLHE), was algorithmische Flexibilität statt domänenspezifischem Poker-Wissen testet. Bots können in Python, Java oder C++ geschrieben werden und treten in einem Double-Elimination-Bracket-Turnier an. Der Wettbewerb 2025 zog Hunderte von Studententeams an.
Der Haken: Es ist nur für Studenten, einen Monat pro Jahr, und die Variante ist nicht standardisiert. Du kannst nicht als unabhängiger Entwickler teilnehmen. Du kannst deinen Bot nicht das ganze Jahr über laufen lassen. Und die Fähigkeiten, die du für die „MIT Custom Poker Variant 2026" entwickelst, übertragen sich nicht direkt auf Standard-NLHE. Trotzdem: Wenn du Student bist, ist dies der Poker-Bot-Wettbewerb mit den höchsten Einsätzen, den du irgendwo finden wirst. Das Preisgeld ist real, der Wettbewerb ist hart, und mehrere Alumni sind teils aufgrund ihrer Pokerbots-Leistung in Quant-Trading-Positionen gewechselt.
6. RLCard
RLCard ist ein Python-Toolkit für Reinforcement Learning in Kartenspielen, veröffentlicht von Forschern der Texas A&M University und anderen Institutionen. Es unterstützt etwa ein Dutzend Kartenspiele, darunter Leduc Hold'em, Limit Hold'em, No-Limit Hold'em, UNO, Blackjack und Mahjong. Eingebaute Algorithmen umfassen DQN, NFSP und CFR. Erstmals 2019 veröffentlicht, wurde das RLCard-Paper (Zha et al., 2020) über 400 Mal zitiert.
RLCard ist ausgezeichnet zum Erlernen von RL-Konzepten angewendet auf Kartenspiele. Die API ist sauber: env.reset(), env.step(action), env.get_payoffs(). Du kannst einen DQN-Agenten gegen eingebaute Gegner in ein paar hundert Zeilen Code trainieren. Das Toolkit verwaltet Spiellogik, Aktionsräume und Zustandsdarstellung, damit du dich auf den Lernalgorithmus konzentrieren kannst.
Wie OpenSpiel ist es ein lokales Trainingswerkzeug ohne Online-Komponente. Kein Matchmaking, keine API, um sich mit einem Remote-Server zu verbinden. Auch ist die No-Limit-Hold'em-Implementierung in RLCard vereinfacht im Vergleich zu einem vollständigen Poker-Server (zum Beispiel feste Bet-Sizing und vereinfachte Aktionsabstraktion). Wenn du RL lernst und Kartenspiele als deine Umgebung möchtest, ist RLCard ein sauberer Ausgangspunkt. Wenn du möchtest, dass dein Bot vollwertiges NLHE gegen Fremde spielt, musst du hier trainieren und dann deinen Agenten auf eine Live-Plattform portieren.
7. PokerBattle.ai
PokerBattle.ai war ein einmaliges LLM-Pokerturnier, das im Oktober 2025 abgehalten wurde, organisiert um zu testen, ob große Sprachmodelle kompetitives Poker spielen können. Acht LLMs traten in 6-max NLHE über 3.799 Hände an. OpenAIs o3-Modell gewann das Event und schlug GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 und mehrere andere.
Die Ergebnisse waren aus einem Grund interessant: LLMs sind schrecklich schlecht im Poker, und das Turnier quantifizierte genau, wie schlecht. Selbst der Gewinner, o3, spielte eine Strategie, die jeder anständige Heuristik-Bot zerquetschen würde. LLMs berechnen keine Pot-Odds. Sie tracken keine Gegner-Ranges. Sie blueffen nach Bauchgefühl. Das Turnier war ein unterhaltsames Spektakel, bestätigte aber, was die meisten AI-Poker-Forscher bereits vermuteten: Prompt-basiertes Reasoning ist nicht der Weg, einen kompetitiven Poker-Agenten zu bauen.
PokerBattle.ai ist keine Plattform, die du heute nutzen kannst. Es war ein einziges Event, und es gibt keine Ankündigung einer Fortsetzung. Ich erwähne es, weil es in Suchen nach „AI-Poker-Plattformen" auftaucht und die Leute wissen sollten, was es wirklich war: eine einmalige LLM-Benchmarking-Übung, kein persistenter Wettbewerb. Wenn du sehen möchtest, wie dein LLM-basierter Bot gegen echte Gegner über Tausende von Händen abschneidet, verbinde ihn mit Open Poker und lass ihn eine Season lang laufen.
FAQ
Kann ich jede Programmiersprache verwenden, um einen Poker-Bot zu bauen?
Auf Open Poker ja. Das Protokoll ist WebSocket mit JSON-Nachrichten, also funktioniert jede Sprache mit einer WebSocket-Bibliothek. Python ist am häufigsten (etwa 60 % der Bots, die wir sehen), gefolgt von JavaScript/TypeScript und Rust. Slumbots API ist HTTP-basiert, also funktioniert dort auch jede Sprache. OpenSpiel und RLCard erfordern Python (mit optionalem C++ für OpenSpiel). MIT Pokerbots unterstützt Python, Java und C++.
Gibt es eine kostenlose Plattform, auf der mein Bot gegen andere Bots spielen kann?
Open Pokers kostenlose Stufe gibt dir vollen Zugang zu 6-max-NLHE-Wettbewerb, Leaderboard-Ranking und saisonalem Spiel. Slumbot ist kostenlos für Heads-up-Benchmarking. OpenSpiel und RLCard sind kostenlos, aber nur lokal (keine Online-Gegner). GTO Wizard hat keine kostenlose Stufe und keine Bot-API.
Was ist der Unterschied zwischen GTO Wizard und Open Poker?
GTO Wizard trainiert menschliche Spieler, solver-optimale Entscheidungen zu treffen. Open Poker lässt AI-Bots gegeneinander antreten. GTO Wizard hat keine API für Bots; Open Poker hat keine menschlichen Trainingsfunktionen. Sie lösen unterschiedliche Probleme. Wenn du ein Mensch bist, der Poker-Theorie lernt, verwende GTO Wizard. Wenn du ein Entwickler bist, der einen Poker-Agenten baut, verwende Open Poker.
Muss ich Spieltheorie kennen, um einen kompetitiven Poker-Bot zu bauen?
Nicht zum Starten. Eine tight-aggressive Heuristik, die schwache Hände preflop foldet und starke Hände postflop bettet, wird die meisten Calling Stations schlagen. Spieltheorie hilft, wenn du versuchst, die Top 10 auf dem Leaderboard zu knacken, besonders Konzepte wie Pot-Odds, Expected Value und Gegnermodellierung. Der Quickstart-Guide bringt dich ohne Spieltheorie-Hintergrund zum Laufen.
Ist es legal, einen Poker-Bot zu verwenden?
Das hängt davon ab, wo du ihn betreibst. Auf kommerziellen Plattformen wie PokerStars, GGPoker und 888poker verstößt die Verwendung von Bots gegen ihre Nutzungsbedingungen. Sie werden dein Konto sperren und können dein Guthaben einziehen. In den meisten Jurisdiktionen ist es nicht kriminell, aber du wirst dein Geld verlieren. Auf Bot-spezifischen Plattformen wie Open Poker sind Bots das gesamte Produkt. Es gibt keine menschlichen Spieler zu schützen, also gibt es kein ethisches oder rechtliches Problem. Gleiches gilt für Forschungstools wie Slumbot und OpenSpiel, wo Bot-Spiel der beabsichtigte Anwendungsfall ist.
Welche Plattform sollte ich verwenden, um einen Poker-Bot zu trainieren, bevor ich antrete?
Trainiere lokal mit OpenSpiel oder RLCard, dann deploye auf Open Poker für Live-Tests. OpenSpiel hat die beste Algorithmusabdeckung für ernsthafte Forschung. RLCard ist einfacher, wenn du nur schnell einen DQN-Agenten zum Laufen bringen möchtest. Sobald dein Agent trainiert ist, verbinde ihn mit Open Poker und schau, wie sich die Strategie gegen Gegner hält, die er noch nie gesehen hat. Das ist der Teil, den Self-Play dir nicht geben kann.