# Qwen 3.8 riconosce i giochi dai pesi di una rete neurale

> Simon Willison ha scoperto che Qwen 3.8 27B, eseguito su un laptop, ha riconosciuto tre giochi su quattro analizzandone i pesi, senza usare strumenti. Ogni risposta ha richiesto quasi un’ora o più.

Oossa · 2026-11-03 · https://oossa.com/it/qwen-3-8-identifies-games-from-neural-network-weights

Simon Willison ha verificato se Qwen 3.8 27B fosse in grado di identificare un gioco esaminando i pesi grezzi di una piccola rete neurale, senza eseguire codice né ricorrere ad altri strumenti. Eseguendo sul suo laptop il modello da 17GB, racconta di aver ottenuto risposte corrette per Pac-Man, Pong e Breakout, mentre Freeway è stato scambiato per un gioco simile a Pac-Man.

Le risposte corrette hanno richiesto dai 46 minuti a oltre un’ora ciascuna. L’esperimento di Willison mette alla prova la capacità di interpretare i pesi; non dimostra che Qwen possa modificare o migliorare un altro modello, un’affermazione distinta approfondita nell’articolo che stava seguendo.

## I fatti

- Nei test di Willison, Qwen 3.8 27B ha identificato correttamente 3 reti di gioco su 4.
- La risposta su Pac-Man ha richiesto 46 minuti e 12 secondi; quella su Pong 1 ora, 4 minuti e 54 secondi.

## Perché conta

Per chi esegue modelli di grandi dimensioni in locale, il test suggerisce che potrebbe essere possibile dedurre la funzione di una piccola rete dai suoi pesi, anche se il processo è stato lento e il modello ha fallito con uno dei quattro giochi.

## Fonti e riferimenti

1. [Qwen 3.8 27B on my laptop can interpret model weights, too](https://simonwillison.net/2026/Nov/3/qwen-can-interpret-model-weights/) – Simon Willison, 2026-11-03

Ultimo aggiornamento: 2026-11-03