# Qwen 3.8 能从神经网络权重识别游戏

> Simon Willison发现，在笔记本电脑上运行的Qwen 3.8 27B无需借助工具，就能从网络权重中识别出4款游戏中的3款。每次回答都耗时近1小时或更久。

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

Simon Willison测试了Qwen 3.8 27B能否通过查看小型神经网络的原始权重来识别游戏，全程不运行代码，也不使用其他工具。他在笔记本电脑上运行了这个17GB的模型。据他介绍，模型正确识别了Pac-Man、Pong和Breakout，却把Freeway误认为一款类似Pac-Man的游戏。

成功识别每款游戏都耗时46分钟以上，最长超过1小时。Willison的实验检验的是模型能否解读权重，并未证明Qwen可以编辑或改进另一个模型；他关注的论文探讨的是另一项独立主张。

## 事实

- Willison测试的4个游戏网络中，Qwen 3.8 27B正确识别了3个。
- 回答Pac-Man耗时46分12秒；回答Pong耗时1小时4分54秒。

## 为什么重要

对于在本地运行大型模型的人来说，这项测试表明，他们或许可以根据小型网络的权重推断其功能；不过整个过程耗时很长，而且4款游戏中有1款识别失败。

## 来源与参考

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

最后更新: 2026-11-03