# Qwen 3.8, 신경망 가중치만 보고 게임 식별

> Simon Willison은 노트북에서 Qwen 3.8 27B를 구동해 별도 도구 없이 게임 4개 중 3개를 가중치만 보고 맞혔다고 밝혔다. 답을 내는 데는 매번 거의 한 시간 이상 걸렸다.

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

Simon Willison은 Qwen 3.8 27B가 코드를 실행하거나 다른 도구를 사용하지 않고, 소형 신경망의 원시 가중치만 살펴 게임을 식별할 수 있는지 시험했다. 그는 노트북에서 17GB 모델을 구동한 결과 Pac-Man, Pong, Breakout은 정확히 맞혔지만, Freeway는 Pac-Man과 비슷한 게임으로 잘못 판단했다고 밝혔다.

정답을 내는 데는 각각 46분에서 한 시간 넘게 걸렸다. Willison의 실험은 가중치 해석 능력을 시험한 것으로, Qwen이 다른 모델을 편집하거나 성능을 개선한다는 것을 보여주지는 않는다. 그가 참고한 논문에서는 이와 별개의 주장을 다룬다.

## 팩트

- Willison의 테스트에서 Qwen 3.8 27B는 게임 네트워크 4개 중 3개를 정확히 식별했다.
- Pac-Man 답변에는 46분 12초, Pong 답변에는 1시간 4분 54초가 걸렸다.

## 왜 중요한가

대형 모델을 로컬에서 실행하는 사람이라면 작은 신경망의 가중치만 보고 그 기능을 추론할 수 있을 가능성을 보여주는 시험이다. 다만 속도가 느렸고 게임 4개 중 1개는 맞히지 못했다.

## 출처 및 참고 자료

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

최종 업데이트: 2026-11-03