Qwenx86-4B compact

Это compact-чекпоинт Qwen3.5-4B, в который скомпилировали 64-битный x86-компьютер: 13 дополнительных transformer-слоёв без обученных весов, все веса считает компилятор. Qwen вызывает компьютер через собственные tool calls, а прошивки калькулятора, Python, C-компилятора, заметок, science-справочника и python_doc уже встроены в чекпоинт. Compact-версия занимает около 9 ГБ GPU-памяти и рассчитана на 16 ГБ GPU.

✨ Ключевые особенности

• 🤖 13 chip-слоёв перед слоями Qwen: в них нет learned weights, все веса вычисляет компилятор.
• 💻 x86-64-ядро — форк RV32-схемы Qwenputer с x86 flag micro-ops и conditional jumps; 64 КБ RAM, 256 КБ code ROM и 128 КБ read-only data живут в Gated DeltaNet state.
• 🔨 За все шесть инструментов отвечает компьютер в весах: calc, python, c (qcc), notes, science и python_doc.
• ✅ Ядро проверено на 2 000/2 000 lockstep-кейсов против Unicorn: после каждой инструкции совпадают все 16 регистров и флаги; MSVC-скомпилированные C-программы тоже совпадают.
• ⭐ Текстовая часть Qwen не изменилась: 48/48 позиций с тем же наиболее вероятным следующим токеном, KL divergence 4,1e-4; состояние памяти не протекает в текстовые логиты (разница 0.0).

💻 Пример

pip install -r requirements.txt
python -m qwenx86.run --tool calc 'What is (1200 - 350) / 5? Use the calc tool.'
python -m qwenx86.run --tool c 'Write a C program that prints 2 to the power 40. Run it with the c tool.'

Подробнее

GSM8K, первые 28 вопросов: 26/28 с calc против 23/28 у обычной Qwen.
science: exact recall 647/647, retrieval@1 98,0%; python_doc: 1 003/1 003.
Нужна CUDA GPU на 16 ГБ; модель занимает ~9 ГБ и загружается около 25 с.
Ограничения: ~60 токенов на часть tool call, длинные программы — через //more или #more до 3 000 символов; C compile + run — 0,1–6 млн machine tokens; сырые x86-байты декодирует firmware, а не circuit layers.