Qwenputer Arrives: Packing the RISC-V CPU Instruction Set into a Model, AI Arithmetic No Longer Relies on External Tools
English text is being prepared.
Developer Divyansh Agrawal released the experimental model Qwenputer on October 22. Built on Alibaba's Qwen3.5-4B, it implements a 32-bit RISC-V CPU and memory functions inside the model, enabling it to execute programs and perform precise calculations without calling external tools. In tests, large-integer multiplication accuracy rose from 55% to 97.5%, and the long-integer arithmetic benchmark NUPA reached 100%, compared with only 48.6% for the standard version. The cost is that the model size grows to about 18.8GB, each instruction requires generating multiple tokens and thus takes several seconds, and a dedicated driver is needed. The project has been open-sourced on Hugging Face and GitHub.
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The original text provides comparative figures for multiple arithmetic benchmarks along with the costs in size and speed, which can be used to judge the feasible boundaries of encoding an instruction set into model weights.
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Qwenputer 问世：把 RISC-V CPU 指令集塞进模型，AI 算数不再靠外部工具
2026-10-30 14:12 IT之家 - 故渊
IT之家 10 月 30 日消息，开发者 Divyansh Agrawal 于 10 月 22 日发布实验性模型 Qwenputer，基于阿里 Qwen3.5-4B 构建，在神经网络内部实现了 32 位 RISC-V CPU 与内存功能，让大语言模型无需调用 Python 等外部工具，也能执行程序和精确计算。
IT之家援引博文介绍，传统 AI 大模型依靠预测下一个词元（Token）生成回答，遇到大整数乘除、长链运算时容易出错，通常需要调用外部计算器或代码解释器。
而 Qwenputer 的解决思路是将 RISC-V 的 RV32IM 指令集及相关扩展“编译”进模型权重，并利用 Qwen3.5 的门控 DeltaNet 内部状态充当 RAM，从而在模型中构建可执行算术、条件分支和程序的 CPU。
测试结果显示，在大整数乘法中，原版 Qwen3.5-4B 准确率为 55%，Qwenputer 提升至 97.5%；大整数除法从 72.5% 提升至 97.5%；涉及多次乘除的测试则达到 100%。
在长整数运算基准 NUPA 上，Qwenputer 达到 100%，而标准版仅 48.6%。开发者称，该 CPU 已通过官方 RISC-V 测试，连续执行约 1,800 万条指令未出现错误。
项目还实验性地加入“模型内文件系统”，可在门控 DeltaNet 状态中保存最多 512 个文件、约 5.3 万个词元，并在后续对话中加载。测试中，利用先前对话保存信息的回答准确率达 90%，而直接把先前对话内容输入模型的对照方式仅为 30%。
不过，Qwenputer 仍有明显代价：模型体积增至约 18.8GB，接近原版两倍；每条 CPU 指令需生成多个词元，原本几毫秒的计算可能耗时数秒；运行还需要专用驱动，不能像普通大模型那样直接加载。
项目已在 Hugging Face 和 GitHub 开源，可在配备 24GB 显存的单张 GPU 上运行。
参考
Qwenputer: a fully functioning, deterministic RISC-V CPU inside Qwen3.5
点此访问 Hugging Face 上的 divagr1925/Qwen3.5-4B-Qwenputer
点此访问 GitHub 项目
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