# Qwen 3.8 распознала игры по весам нейросети

> Саймон Уиллисон выяснил, что Qwen 3.8 27B, запущенная на ноутбуке, распознала три из четырёх игр по весам их нейросетей — без дополнительных инструментов. На каждый ответ уходило почти час или больше.

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

Саймон Уиллисон проверил, сможет ли Qwen 3.8 27B распознать игру, изучив необработанные веса небольшой нейросети, без запуска кода и использования других инструментов. По его словам, модель весом 17 ГБ, запущенная на ноутбуке, правильно распознала Pac-Man, Pong и Breakout, но приняла Freeway за игру в духе Pac-Man.

На каждый правильный ответ уходило от 46 минут до более чем часа. Эксперимент Уиллисона проверяет способность интерпретировать веса; он не показывает, что Qwen может редактировать или улучшать другую модель. Это отдельное утверждение, рассматриваемое в статье, за которой следил Уиллисон.

## Факты

- В тестах Уиллисона Qwen 3.8 27B правильно распознала 3 из 4 игровых нейросетей.
- Ответ про Pac-Man занял 46 минут и 12 секунд, а про Pong — 1 час, 4 минуты и 54 секунды.

## Почему это важно

Для тех, кто запускает большие модели локально, этот тест показывает, что они, возможно, смогут понять по весам, что делает небольшая нейросеть, хотя процесс оказался медленным, а одну из четырёх игр модель не распознала.

## Источники и ссылки

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

Обновлено: 2026-11-03