Un ingeniero mete una CPU RISC-V en los pesos de un modelo de IA y ejecuta Doom

Imagen: Derrick Coetzee, CC0, vía Wikimedia Commons

El ingeniero de IA Divyansh Agrawal ha presentado Qwenputer, un modelo experimental que combina el Qwen 3.5 4B de serie con una CPU RISC-V de 32 bits compilada e insertada directamente en sus pesos. El resultado es un modelo de lenguaje que lleva su propio procesador dentro y que lo usa sin recurrir a ningún entorno de ejecución externo ni a herramientas.

Según cuenta Tom’s Hardware, Qwenputer puede ejecutar operaciones aritméticas de procesador, código en C y en MicroPython y hasta Doom, aunque este último va muy lento. El propio autor ha mostrado el juego funcionando sobre la CPU RISC-V del modelo.

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La CPU son 11 capas que no se entrenan, sino que calcula un compilador

A diferencia de la creación habitual de un modelo de lenguaje, añadir esta CPU no implica entrenamiento. Según la explicación del proyecto, la implementación RISC-V «son 11 capas de transformer delante de las del propio Qwen, y ninguno de sus pesos se aprende: un compilador calcula cada uno de ellos».

Agrawal presume de que la CPU integrada «supera las riscv-tests oficiales, sus programas coinciden con qemu y ha ejecutado 18 millones de instrucciones de forma continua sin un solo error». El desarrollador insiste en que Qwen usa esta CPU para enviar instrucciones y leer los resultados sin llamadas a herramientas externas.

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El estado de Gated DeltaNet hace de memoria RAM

Una de las soluciones más curiosas del proyecto es usar el estado de Gated DeltaNet de Qwen como RAM, algo que Agrawal considera «un truco bastante ingenioso». El autor reconoce que emplear estos «pesos rápidos» (fast weights) como memoria no es una idea original, pero modificar Qwen 3.5 de esta manera sí parece ser algo inédito.

Con la memoria ya resuelta, Agrawal decidió darle también un sistema de archivos, una ampliación que describe como relativamente trivial. El almacenamiento también tira del estado de DeltaNet y ofrece 1.024 huecos con capacidad para hasta 512 archivos. Además, es persistente si se guarda el estado al terminar una conversación con el modelo.

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Cálculos exactos donde los modelos de lenguaje suelen fallar

En la práctica, el sistema funciona como se pretendía. Usar la CPU de Qwenputer permite obtener cálculos exactos, superando las carencias aritméticas de muchos modelos de lenguaje. En lugar de que el modelo «adivine» el resultado de una operación a partir de patrones, la cuenta la hace un procesador que ejecuta instrucciones de verdad.

El usuario también puede ejecutar código directamente en esa CPU interna, con compatibilidad con C y con MicroPython. Todo ocurre dentro del propio modelo, que hace de procesador, de memoria y de almacenamiento a la vez.

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Probarlo exige unos 24 GB de VRAM porque el modelo ronda ya los 19 GB

Por el mayor uso de recursos, Qwenputer prácticamente duplica el tamaño del Qwen 3.5 4B original y llega a casi 19 GB. Por eso Agrawal recomienda una estación de trabajo con 24 GB de VRAM o más para probar la versión actual.

La otra pega es la velocidad: Doom funciona, pero muy despacio, y el autor trabaja en hacer el modelo más rápido y en simplificar la programación sobre él. Lo que sí está al alcance de cualquiera es el código: se publica en GitHub con licencia MIT y el modelo se puede descargar desde Hugging Face, junto a un blog donde Agrawal detalla el proyecto.

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Un experimento para ver qué es posible, no un producto

Qwenputer es un proyecto experimental. Da la impresión de que Agrawal lo construyó sobre todo para explorar qué se puede hacer, más que para resolver un problema concreto.

Eso no le quita interés. La idea de un modelo que lleva su propio procesador compilado, sin entrenar, y que lo usa como herramienta interna plantea preguntas sobre cómo podrían resolverse algún día las debilidades aritméticas de estos sistemas. Por ahora, lo que hay es una demostración que funciona, que pasa las pruebas oficiales de RISC-V y que, como manda la tradición, ejecuta Doom.

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Escrito por Eloy Andrade