nesformer 是一個開源實驗專案，把任天堂紅白機（NES）的 6502 CPU 完整編譯進 Qwen3.5 大語言模型的權重中，讓使用者直接透過模型的推理過程執行超級瑪利歐兄弟等經典遊戲。這個做法延續自 Divyansh Agrawal 的 Qwenputer 專案，Qwenputer 先前已把 CHIP-8 與 RISC-V 處理器編譯進 Qwen3.5 權重，nesformer 重用了其中的編譯器與記憶體狀態設計。
專案使用 Qwen3.5-4B 架構，內含 7 層 Gated DeltaNet 層，模型有 4.66 億參數，但編譯器把大部分權重設為零，只留下約 930 萬個非零權重（壓縮後約 3.3 MB）。關鍵做法是把 Gated DeltaNet 的狀態矩陣直接當成機器記憶體使用，每個頭維持 128×128 的狀態矩陣，透過 delta 規則更新，模擬出 16,384 個記憶單元存放 CPU 暫存器與 RAM。模型內部處理 6502 的 151 個官方操作碼與畫面渲染，主程式則負責控制器輸入等周邊工作。
作者用 nestest 的 3,348 條指令測試驗證電路邏輯正確，確認模型逐 token 推理出的執行結果與傳統 6502 模擬器完全一致。預設引擎用 numba JIT 編譯，可達每秒約 1,650 個 token，並透過跳過等待畫面更新的閒置迴圈，把需要的 token 數量減少 2.6 到 4.2 倍。不過目前只支援沒有記憶體分頁切換的簡單遊戲卡匣，也沒有聲音與中斷功能，算是展示語言模型能力邊界的實驗而非實用工具。
這個專案比較像是展示大語言模型「到底能做到什麼」的極限測試，不是一般學程式會用到的技術，但對喜歡動手做專案、對硬體模擬或復古電玩有興趣的孩子來說，是個有趣的例子：它說明了 CPU、記憶體這些電腦基礎概念，原來也可以用完全不同的方式重新實作出來。
AI開源復古電玩