开发者展示了一个名为Qwenputer的实验项目，将一颗完全可运行、确定性的RISC-V CPU编译进Qwen3.5 4B模型的权重中，并利用模型的Gated DeltaNet层充当RAM。该CPU可以在模型前向传播过程中执行算术运算，还能直接运行C与MicroPython代码，全程不依赖任何外部运行时或工具。这一做法相当于把Transformer内部的状态空间层改造成可寻址、可编程的存储与计算单元，使语言模型在生成token的同时具备精确、可验证的计算能力。作者还加入了实验性的模型内文件存储，进一步探索了将大模型作为通用计算平台的可能性。该工作为神经符号计算、模型可解释性以及端侧小模型执行结构化任务提供了新思路。