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title: "Qwenputer：把确定性 RISC-V CPU 编译进 Qwen 3.5 权重 - Angryecho"
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# **Qwenputer：把确定性 RISC-V CPU 编译进 Qwen 3.5 权重**

2026年10月22日左右，开发者 Divyansh Agrawal 在个人博客介绍实验项目 **Qwenputer**：在未改动的股票版 **Qwen 3.5 4B** 之上，用编译器直接写入权重，嵌入一台可运行的确定性 **RISC-V** CPU。它不是外挂工具、沙箱或插件——算术、C 与 MicroPython 在模型前向传播里完成，不依赖外部运行时。

关键在 Qwen 3.5 里大量使用的 **Gated DeltaNet（GDN）** 线性 RNN 层。作者通过把门控与写入强度设为 1、并用 one-hot 键寻址，让 GDN 状态变成可精确读写的「内存」。在此之上，把 CPU 描述成电路步骤，编译成额外的注意力头、前馈与 DeltaNet 头；CPU 占模型前方约 **11** 层（底座 32 层）。实现为 32 位 **RV32IM**（含 Zba 与小型大数单元），据称通过官方 riscv-tests，输出与 qemu 一致，自由运行约 **1800 万** 条指令无差错。

模型侧仍用熟悉的 tool-call 格式把指令交给内部 CPU，由小型驱动 **RvChat** 装固件并挡住执行轨迹 token。原始 Qwen 权重大致保持，计算机权重叠在额外维度与层上。DeepMind 大整数等集合上，Qwenputer 多数接近或超过「外挂 Python 工具」的基线；约 23 万个输出位置回放相对参考机零不匹配，普通文本分布相对底座 KL 约 6e-4。作者还做了实验性机内文件系统（约 1024 槽目录、最多约 512 文件）。

代价也不小：检查点约 **18.8 GB**（近翻倍，多为零填充），暂不能裸 `generate()`，每条 CPU 指令要耗若干解码 token，偏慢。代码与权重开源在 GitHub / Hugging Face / ModelScope。后续作者还写了用 RNN 状态藏推理、以及把编译权重当不可篡改监视器的安全向跟进文。

## 来源

> \[1] [Qwenputer: a fully functioning, deterministic RISC-V CPU inside Qwen3.5](https://divagr.com/blog/qwenputer)，Divyansh Agrawal，2026年10月22日。

> \[2] [Hacker News 讨论](https://news.ycombinator.com/item?id=50282838)，2026年10月29日。

#Qwen #RISC-V #大模型 #GatedDeltaNet #开源实验

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