> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fomoera.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Qwen3.8-27B identifica tres juegos al leer pesos de redes en una laptop - URL: https://fomoera.com/qwen-local-identifica-juegos-pesos-redes/ - Published: 2026-11-04T14:20:00.000Z - Updated: 2026-11-04T14:20:00.000Z - Description: Simon Willison probó en su computadora un modelo local con las redes publicadas por investigadores del MIT. Acertó tres juegos y confundió el cuarto. - Author: Gerardo Pavez - Tags: Tecnología y Ciencia, IA El desarrollador Simon Willison ejecutó Qwen3.8-27B en su laptop y obtuvo respuestas correctas sobre tres de cuatro juegos a partir de los pesos de pequeñas redes neuronales. La prueba utilizó archivos de una investigación del MIT y pidió al modelo responder sin herramientas ni ejecución de código. El cuarto intento falló. Las redes que Willison examinó habían sido entrenadas para versiones simplificadas de Pac-Man, Pong, Breakout y Freeway. Qwen identificó las tres primeras, pero describió la red de Freeway como un juego parecido a Pac-Man, según el relato que Willison publicó el 3 de noviembre. Los pesos son valores numéricos que influyen en cómo una red procesa información y toma decisiones. En el experimento original, los investigadores entregaron esos números como texto, junto con una descripción de la cuadrícula y las acciones disponibles. El modelo debía inferir el juego sin que se le diera la lista de opciones. Cada una de las cuatro redes tenía la misma arquitectura y 17,253 pesos. Willison usó los archivos publicados por los investigadores y comprobó que las instrucciones eran iguales salvo por los pesos. Es decir, su prueba repitió esa tarea con otro modelo, pero sobre las mismas redes del equipo del MIT. ## Una respuesta tardó más de 46 minutos La versión cuantizada de Qwen que Willison utilizó ocupa unos 17 GB. En la prueba de Pac-Man, el modelo respondió después de 46 minutos y 12 segundos y generó 43,506 tokens de razonamiento. Un token es una unidad de texto que procesa el modelo. Pong tomó una hora, 4 minutos y 54 segundos; Breakout, 52 minutos y 25 segundos. Los tiempos muestran el costo de esta ejecución concreta en su computadora, no una medida universal de velocidad. El resultado tampoco establece qué tan bien funcionaría la lectura con redes distintas o más grandes. En la investigación publicada el 2 de noviembre, Rikiya Takehi, Jayden Teoh, Alex Zhang y Omar Khattab, del MIT CSAIL, informaron que GPT-6 Astra identificó los cuatro juegos en esa misma tarea. Los autores presentaron sus resultados en un artículo de su blog y compartieron los registros de los experimentos. ## Leer los pesos no es lo mismo que modificarlos El trabajo del MIT también describió una prueba separada con Qwen3.5-0.8B, otro modelo de lenguaje. Los investigadores informaron que una edición de sus pesos elevó su resultado en la evaluación matemática MATH-500 de 7.9 % a 48.1 %. La mejora se relacionó con una reducción de los bucles que impedían al modelo terminar respuestas. [GPT-6 Astra modifica Qwen y reduce sus bucles en pruebas matemáticasGPT-6 Astra editó pesos de Qwen y redujo bucles que impedían terminar respuestas, según investigadores del MIT.![](https://fomoera.com/content/images/icon/FomoEra-favicon-512-3de1a369-32a6-4414-8f45-6aa0a009d334.png)FomoEraGerardo Pavez![](https://fomoera.com/content/images/thumbnail/fomoera-gpt-6-astra-modifica-qwen-y-reduce-sus-bucles-en-pruebas-matematicas-2a5cdbc3-16x9-v2-1600x900-8f483063-6da5-49e5-8779-fe3a217aeb01.webp)](https://fomoera.com/gpt-6-astra-qwen-edicion-pesos/) En ese caso, Astra tuvo acceso a una sesión de Python y hasta 50 tandas de pruebas con problemas de práctica, aunque los autores prohibieron el entrenamiento con gradientes. El desarrollador Matthew Honnibal cuestionó que se presentaran juntas la lectura de números sin herramientas y la modificación de un modelo mediante código y pruebas, porque son procedimientos diferentes. La prueba de Willison amplía el primer resultado a un modelo ejecutado localmente. Se limita a identificar juegos en las cuatro redes publicadas y no demuestra que Qwen3.8-27B pueda realizar la edición matemática del otro experimento. *Fuentes:* [1](https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/?ref=fomoera.com), [2](https://simonwillison.net/2026/Nov/3/qwen-can-interpret-model-weights/?ref=fomoera.com), [3](https://honnibal.dev/blog/astra-read-write-misleading?ref=fomoera.com)