En un artículo publicado el 25 de octubre de 2026, Adam Conway describió Qwen 3.8 Flash Next ejecutándose en local mientras Minecraft rondó los 120 fotogramas por segundo (FPS) durante buena parte de una sesión. El ensayo se hizo en un HP OmniBook Ultra 16 con Nvidia RTX Spark; el modelo elegía las acciones de un bot y otro software las ejecutaba.
Qué hacía Qwen y qué hacía el bot
Qwen elegía y narraba las acciones, pero Mindcraft y su dependencia Mineflayer se ocupaban del movimiento, la minería y el inventario. Mindcraft conectaba con el modelo servido localmente mediante llama.cpp y una API compatible con OpenAI, en el puerto 9931; la integración de Mindcraft con LM Studio apuntaba a ese servidor.
El sistema se ejecutaba con Windows on Arm, Java Arm64 y bibliotecas gráficas Arm64. Según la configuración descrita por Conway, el equipo reunía una CPU Arm de 20 núcleos, una GPU Blackwell de 6.144 núcleos y 128 GB de memoria unificada.
Qwen 3.8 Flash Next se describe como un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 125.000 millones de parámetros en total y alrededor de 6.000 millones activos por token. También empleaba una incrustación n-grama de 51.000 millones de parámetros que se transmitía desde el almacenamiento.
El bot recogió materiales, pero se perdió
En la sesión, el bot reunió troncos de abedul y dejó caer ocho plantones. También tuvo errores de inventario, acabó en agujeros y llegó a desconectarse antes de volver a intentarlo. Conway atribuyó los problemas de navegación al sistema de rutas de Mineflayer y a la lógica de recuperación de Mindcraft.
La diferencia entre elegir una acción y llevarla a cabo ayuda a entender estos tropiezos: el modelo proponía y narraba lo que debía hacer el bot, mientras que las herramientas del agente gestionaban su movimiento y sus objetos.
Qué dice la cifra de 120 FPS
Los 120 FPS corresponden a buena parte de una sesión de Minecraft con la inferencia local en marcha en el mismo sistema. Conway advirtió que un juego más exigente podría rendir peor con el modelo ejecutándose a la vez.
Antes de iniciar Minecraft, Conway midió la velocidad de inferencia por separado: unos 46 tokens por segundo con un contexto corto y algo menos de 42 tokens por segundo con un contexto de 32.000 tokens. Los tokens por segundo indican la velocidad de generación del modelo; los FPS, la frecuencia de actualización del juego.
Controlar un bot y programar una demo son tareas distintas
La prueba de Conway consistía en controlar un bot dentro de un mundo de Minecraft conectado por LAN. Otro reto, descrito por Nichonauta, pedía generar una demo funcional inspirada en Minecraft con HTML5, CSS y JavaScript en un único archivo. Una tarea opera dentro del juego; la otra genera código para crear una experiencia parecida.
| Tarea | Qué hacía Qwen | Entorno descrito |
| Control de un bot | Elegía y narraba acciones para un bot en un mundo activo de Minecraft. | Mindcraft y Mineflayer ejecutaban movimiento, minería e inventario. |
| Generación de una demo | Debía crear una demo funcional inspirada en Minecraft. | Un único archivo con HTML5, CSS y JavaScript. |
