Представьте: вы пишете один запрос нейросети и получаете готовый симулятор полета. Не техническое демо, не набросок на коленке, а рабочий HTML-файл с 3D-ландшафтом, физикой, управлением с клавиатуры и даже индикаторами на приборной панели. Звучит как фантастика? Нет. Это Qwen3.6 35B-A3B в деле.
Модель Qwen3.6 35B-A3B (Mixture of Experts, 35B общих параметров, 3B активных) в квантовании Q8_0 запускается локально на видеокарте с 8GB VRAM и выдает сложный интерактивный контент за один проход.
Что случилось? Хроника одного промпта
На днях в сообществе AI-энтузиастов разлетелся твит (ну, или пост в Mastodon — неважно): пользователь скормил Qwen3.6 35B-A3B промпт вроде «Создай полноценный симулятор полета на чистом HTML+JavaScript с 3D-графикой, физикой, управлением WASD/мышью и минимальным HUD». И получил однофайловый симулятор, который сразу работал в браузере.
Модель сгенерировала код с использованием Three.js (встроенного через CDN), процедурную генерацию ландшафта, базовую аэродинамику (подъемная сила, гравитация, сопротивление) и отрисовку кабины с прицелом. Все это — без итераций, без правок промпта, one-shot.
Важный нюанс: симулятор не идеален. Физика упрощенная, текстуры — плоский шейдинг, а управление временами дерганое. Но сам факт того, что локальная модель за один запрос выдает работающий прототип игры — это сдвиг парадигмы.
Почему именно Qwen3.6 35B-A3B?
В ноябре 2025 года Qwen Team выпустила семейство Qwen3.6, но 35B-A3B — это MoE-версия, которая сочетает большой «пул знаний» (35B параметров) с экономичным инференсом (активны только 3B). В квантовании Q8_0 модель весит около 6.5GB — помещается на RTX 3060 или даже на MacBook с M2.
В нашем недавнем тесте генерации HTML Canvas анимации Qwen3.6 27B показал неплохие результаты, но 35B-A3B превзошел его по качеству кода и особенно по физике. Видимо, дополнительные «эксперты» в MoE дают модели лучше понимать пространственно-временные взаимодействия.
Если вы следили за опытом сборки HTML5-консоли на Qwen3.6 27B, то знаете, что модель умеет генерировать игровые механики. Но 35B-A3B берет не числом параметров, а их организацией: для генерации кода с физикой активируются эксперты, отвечающие за математику и пространственное мышление, а для UI — эксперты по HTML/CSS. Это как если бы вы собрали команду из узких специалистов, а не одного универсала.
Под капотом: как модель это делает?
Секрет не только в MoE, но и в том, как Qwen3.6 обучали. В отличие от Qwen3.5, где упор делали на reasoning, в Qwen3.6 добавили massive fine-tuning на коде игровых движков и технической документации Three.js/WebGL. Плюс — контекст 128K токенов позволяет модели «видеть» весь код целиком, а не забывать начало при генерации длинного файла.
Кстати, если вы хотите сами попробовать подобные трюки с генерацией кода — советую заглянуть в статью про оптимальные параметры генерации для Qwen3.5. Для творческих задач (как симулятор) лучше ставить температуру 0.8-1.0 и штраф повторений 1.1 — это дает более разнообразный код.
Но есть нюансы
- Надежность нестабильна. С первого раза симулятор сгенерировался с багом в коллизиях — самолет проваливался сквозь землю. Пришлось перезапустить генерацию с тем же промптом, и модель исправилась.
- Контроль размера. Модель может сгенерировать файл на 2000+ строк, если не ограничить промпт. Рекомендуется добавлять фразу «сделай компактно, в одном файле».
- Не сравнится с коммерческими моделями. GPT-4o или Claude 5 выдают более качественный код с меньшим числом багов. Но они стоят денег и требуют интернета. А Qwen3.6 35B-A3B — бесплатно, локально, приватно.
Для сравнения, Qwable-v1 (дистилляция Claude Fable 5 на Qwen3.6) показывает еще более высокое качество генерации креативного кода, но требует мощного GPU. А QwenDean-4B — это микро-модель для быстрых HTML-прототипов, но симулятор полета ей не под силу.
Что дальше? Мои прогнозы
Уже сейчас можно попросить модель сгенерировать врагов, управление ИИ, звуковые эффекты — и получить целую игру за 5-10 запросов. А с ростом контекста до 1 млн токенов (как в некоторых лабораториях) можно будет передавать модель всю спецификацию игры и получать сразу готовый билд.
Но не обольщайтесь: пока это инструмент для прототипирования, а не production. Для коммерческой игры нужны руки и тестирование. Однако htmLLM-50M уже доказывает, что небольшие модели тоже способны рендерить сложные интерфейсы — а значит, скоро мы увидим гибридные системы (большая модель генерирует логику, маленькая — UI).
А что касается симулятора полета — лучше один раз попробовать, чем сто раз прочитать. Запускайте модель, пишите промпт «создай симулятор полета с тремя ландшафтами и переключением камер» и смотрите, что получится. Результат может вас удивить.
