Qwenputer项目

AI工程师Divyansh Agrawal发布实验性模型“Qwenputer”，将32位RISC-V CPU直接编译进Qwen 3.5 4B大模型的权重中。该模型利用Gated DeltaNet状态作为RAM，无需外部工具即可在模型内部执行C代码、MicroPython及算术运算，并成功运行《DOOM》游戏。【背景】传统LLM依赖外部解释器进行精确计算，而Qwenputer通过编译器生成的11层Transformer结构实现了模型内的确定性计算。基准测试显示，其在DeepMind乘法任务上的准确率从基线模型的55%提升至97.5%，且通过了官方riscv-tests。尽管目前运行速度较慢（约3,200 tokens/秒）且需24GB VRAM，但该项目证明了在LLM权重内嵌入完整计算机架构的可行性，引发了关于模型可解释性与内部推理机制的新讨论。