先了解这件事
开发者Divyansh Agrawal发布实验性模型Qwenputer,基于阿里Qwen3.5-4B构建,在模型内部实现32位RISC-V CPU与内存功能,无需调用外部工具即可执行程序和精确计算。据IT之家报道,测试中大整数乘法准确率从55%提升至97.5%,长整数运算基准NUPA达到100%,标准版仅48.6%;代价是模型体积增至约18.8GB、每条指令需生成多个词元导致耗时数秒,且需专用驱动,项目已在Hugging Face和GitHub开源。后续报道进一步称,Qwenputer通过编译器把RISC-V CPU写进约11层额外权重,并把模型自带的Gated DeltaNet状态当作可寻址RAM,在前向中运行C和MicroPython;约23万个CPU输出位置与参考机零失配,检查点约18.8GB,需通过RvChat驱动而非裸generate()。
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事件进展
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10月31日
邵猛精选
Qwenputer 在 Qwen3.5-4B 权重中嵌入 RISC-V CPU 并用 GDN 状态作内存
Qwenputer 在 Qwen3.5-4B 上通过编译器把一台 32-bit RISC-V CPU 写进约 11 层额外权重，并把模型自带的 Gated DeltaNet 状态当作可寻址 RAM，在前向中运行 C 和 MicroPython，不调用外部 runtime。测试中 DeepMind 算术集达到约 97.5–100%，NUPA 长整数从基座 48.6% 提升到 100%，约 23 万个 CPU 输出位置与参考机零失配。代价是检查点约 18.8 GB、每条 CPU 指令需数个 decode token，且需通过 RvChat 驱动而非裸 generate()。
Simon Willison
Drew Breunig 将 NES 模拟器写入 Qwen3.5-4B 权重
Drew Breunig 受 Divyansh Agrawal 的 qwenputer 启发，把可运行的 NES 6502 CPU 模拟器写进了 Qwen3.5-4B 的权重，现在可以在 Qwen 里（很慢地）运行 Super Mario Bros 等 NES ROM。他在 Hacker News 评论中公开了用 Opus 5.5 构建该系统时的提示词，其中提到 Opus 找到并使用了 Christopher Pow 15 年前发布的 NES CPU 一致性测试集。
10月30日
IT之家·人工智能
Qwenputer 问世：把 RISC-V CPU 指令集塞进模型，AI 算数不再靠外部工具
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，在模型内部实现 32 位 RISC-V CPU 与内存功能，无需调用外部工具即可执行程序和精确计算。测试中大整数乘法准确率从 55% 提升至 97.5%，长整数运算基准 NUPA 达到 100%，标准版仅 48.6%。代价是模型体积增至约 18.8GB、每条指令需生成多个词元导致耗时数秒，且需专用驱动，项目已在 Hugging Face 和 GitHub 开源。
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