# Qwen 3.8 identifica jogos pelos pesos de redes neurais

> Simon Willison constatou que o Qwen 3.8 27B, rodando em um laptop, identificou três de quatro jogos a partir dos pesos das redes neurais, sem usar ferramentas. Cada resposta levou quase uma hora ou mais.

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

Simon Willison testou se o Qwen 3.8 27B conseguiria identificar um jogo examinando os pesos brutos de uma pequena rede neural, sem executar código nem usar outras ferramentas. Rodando o modelo de 17GB em seu laptop, ele afirma que o sistema identificou corretamente Pac-Man, Pong e Breakout, mas confundiu Freeway com um jogo parecido com Pac-Man.

As respostas corretas levaram de 46 minutos a mais de uma hora cada. O experimento de Willison testa a interpretação de pesos; não mostra o Qwen editando ou aprimorando outro modelo, uma alegação distinta investigada no artigo que ele estava acompanhando.

## Os fatos

- O Qwen 3.8 27B identificou corretamente 3 de 4 redes de jogos nos testes de Willison.
- A resposta sobre Pac-Man levou 46 minutos e 12 segundos; a resposta sobre Pong, 1 hora, 4 minutos e 54 segundos.

## Por que importa

Para quem roda modelos grandes localmente, o teste sugere que é possível inferir a função de uma pequena rede a partir de seus pesos, embora o processo tenha sido lento e tenha falhado em um dos quatro jogos.

## Fontes e referências

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

Última atualização: 2026-11-03