Una publicación en X del 29 de octubre de 2026 mostró Doom E1M1 ejecutándose en la CPU RISC-V integrada experimentalmente en Qwen 3.5 4B. Divyansh Agrawal, creador de Qwenputer, había publicado la explicación técnica del proyecto el 22 de octubre: las instrucciones se ejecutan en las pasadas del modelo, aunque la configuración actual necesita el controlador RvChat. Qwenputer es un experimento, no una función estándar de Qwen.
Cómo ejecuta Qwenputer una CPU dentro del modelo
La CPU es un núcleo de 32 bits basado en RV32IM, con la extensión Zba y una pequeña unidad para operaciones con números grandes. Agrawal explica que sus pesos se generan con un compilador y ocupan 11 capas añadidas antes de las 32 capas de Qwen. Los pesos originales de Qwen permanecen intactos.
La memoria también aprovecha una parte del modelo. Qwen 3.5 usa Gated DeltaNet en tres de cada cuatro capas de atención; Agrawal configuró ese estado con la compuerta y la intensidad de escritura a 1 y empleó claves one-hot. Así, las filas del estado pueden funcionar como posiciones de memoria RAM direccionables, con lecturas y escrituras exactas, según la descripción del creador.
Las instrucciones de la CPU se representan mediante tokens de traza generados durante las pasadas del modelo. Qwen emplea un formato parecido al de una llamada a herramienta para comunicarse con la CPU, pero el cálculo ocurre dentro de esas pasadas, no en un servidor externo. La configuración actual sí necesita RvChat para cargar el firmware y gestionar los tokens de traza; no basta con ejecutar generate() sin más.
Este artículo de NeoTeo sobre RISC-V en sistemas de IA ofrece contexto sobre la combinación de núcleos y aceleradores.
Qué resultados aritméticos comunicó el creador
Agrawal publicó estas puntuaciones para cinco pruebas aritméticas, comparando Qwenputer con Qwen 3.5 4B base y con el modelo base conectado a una herramienta de Python:
| Prueba | Qwen 3.5 4B base | Qwen 3.5 4B con Python | Qwenputer |
div_big | 72,5 % | 95 % | 97,5 % |
mul_big | 55 % | 100 % | 97,5 % |
mul_div_multiple_longer | 90 % | 97,5 % | 100 % |
add_or_sub_big | 87,5 % | 97,5 % | 97,5 % |
| NUPA | 48,6 % | 100 % | 100 % |
El resultado cambia según la operación: Qwenputer alcanza el 97,5 % en div_big, por encima del 95 % de la configuración con Python, pero en mul_big se queda en el 97,5 %, frente al 100 % de esa configuración. Son puntuaciones comunicadas por Agrawal para esos conjuntos concretos, no una medida de la calidad general del modelo.
Agrawal también afirma que la CPU superó las pruebas oficiales riscv-tests, que sus programas coincidieron con QEMU y que ejecutó 18 millones de instrucciones seguidas sin errores. En otra comprobación, reprodujo unas 230.000 posiciones de salida frente a una máquina de referencia y no encontró discrepancias, según su descripción.
Requisitos de ejecución, velocidad y almacenamiento
El checkpoint ocupa 18,8 GB y, según Agrawal, funciona en una GPU de 24 GB. Las instrucciones requieren varios tokens decodificados, así que los cálculos grandes tardan segundos en lugar de milisegundos. Para el ejecutor por lotes de sus pruebas, el creador cifra el rendimiento en unos 3.200 tokens de CPU por segundo en una L4; esa cifra corresponde a tokens del ejecutor, no a instrucciones por segundo.
El proyecto también incluye un sistema experimental de archivos basado en el estado de Gated DeltaNet: admite hasta 512 archivos en 1.024 espacios de directorio, con una capacidad aproximada de 53.000 tokens de texto. Al guardar ese estado y cargarlo en otra conversación, los archivos pueden conservarse entre sesiones, según Agrawal.
