Minecraft posłużył jako plac testowy dla sprzętu AI nowej generacji: w teście opisanym 25 października 2026 roku przez XDA-Developers duży model językowy Qwen 3.8 Flash Next o 125 miliardach parametrów kontrolował bota w grze, podczas gdy sama rozgrywka trzymała stabilne 120 FPS na tej samej maszynie. Całość odbyła się na laptopie HP OmniBook Ultra 16 wyposażonym w układ Nvidia RTX Spark, łączący 20-rdzeniowy procesor ARM z 6144-rdzeniowym GPU Blackwell i 128 GB zunifikowanej pamięci.

Jak działa Mindcraft

Za komunikację między modelem AI a światem gry odpowiada Mindcraft, projekt open-source budowany na bibliotece Mineflayer, znanej już wcześniej twórcom botów do Minecrafta. Mindcraft podłącza bota do serwera tak, jak zwykłego gracza, a cała wymiana informacji odbywa się przez czat gry. Model LLM nie steruje postacią bezpośrednio: wydaje polecenia w formie komend tekstowych, na przykład !collectBlocks("birch_log", 10), a Mindcraft tłumaczy je na realny ruch, kopanie czy zarządzanie ekwipunkiem.

Projekt obsługuje też prostą formę widzenia. Komenda !lookAtPlayer przechwytuje obraz z perspektywy bota, co pozwala modelowi orientować się w otoczeniu bez dostępu do pełnego renderowanego widoku gry. To podejście different od klasycznych botów skryptowanych na sztywnych regułach: tutaj decyzje o tym, co zbierać, gdzie iść i jak reagować na zagrożenia, podejmuje model językowy w czasie rzeczywistym.

Wyniki testu na RTX Spark

Według artykułu XDA-Developers, Minecraft przez większość sesji utrzymywał około 120 FPS, mimo że w tle działał model mixture-of-experts z około 6 miliardami aktywnych parametrów na token. Llama.cpp generowało przy tym około 46 tokenów na sekundę przy krótkim kontekście, a wynik spadał do niespełna 42 tokenów na sekundę przy kontekście rozciągniętym do 32 000 tokenów.

  • Laptop: HP OmniBook Ultra 16 z Nvidia RTX Spark
  • Pamięć: 128 GB zunifikowanej VRAM
  • Model AI: Qwen 3.8 Flash Next, 125 mld parametrów (mixture-of-experts)
  • Wydajność gry: ok. 120 FPS przez większość sesji
  • Wydajność modelu: 46 tok./s przy krótkim kontekście, ok. 42 tok./s przy 32 000 tokenów

Autor testu podkreślił, że obie aplikacje działały równocześnie bez żadnego specjalnego planowania zasobów GPU. Kluczem był rozmiar pamięci: 128 GB unifikowanego VRAM pozwoliło uruchomić duży model bez kompromisów w rozmiarze, które normalnie wymusza ograniczona pamięć kart graficznych dzielonych między grę i obliczenia AI.

Nasz DiscordDiscord Minecraft.plDołącz do społeczności Minecraft.plZnajdź ekipę do gry, porozmawiaj o Minecraft i podziel się swoimi budowlami.Dołącz na Discord

Błędy nawigacji, nie myślenia

Test nie wypadł bezbłędnie. Bot popełniał pomyłki w nawigacji po świecie, ale autor przypisuje je ograniczeniom samej biblioteki Mineflayer, a nie jakości decyzji podejmowanych przez model językowy. Model dobrze rozumiał polecenia tekstowe i poprawnie planował kolejne kroki, takie jak zbieranie konkretnych surowców czy reagowanie na komendy obserwacji otoczenia.

To rozróżnienie jest istotne dla osób zainteresowanych budowaniem własnych botów AI do Minecrafta: ograniczeniem nie jest moc modelu językowego, lecz warstwa pośrednicząca tłumacząca jego decyzje na konkretne akcje w grze. Dla graczy budujących automatyzacje na serwerach, korzystających z modów rozszerzających możliwości redstone czy datapacków, to sygnał, że granica leży dziś gdzie indziej niż jeszcze rok temu.

Co to oznacza dla eksperymentów z AI w grze

Minecraft od lat jest popularnym środowiskiem testowym dla sztucznej inteligencji, od klasycznych projektów typu MineRL po nowsze eksperymenty z agentami opartymi na dużych modelach językowych. Test na RTX Spark pokazuje, że sprzęt klasy stacji roboczej z dużą pamięcią unifikowaną pozwala teraz łączyć pełnoprawną rozgrywkę z lokalnym, dużym modelem AI na jednej maszynie, bez przesyłania danych do zewnętrznych serwerów.

Dla serwerów i społeczności budujących własne światy z botami NPC czy automatyzacjami to zapowiedź tańszego dostępu do lokalnych agentów AI, które nie wymagają stałego połączenia z chmurą. Osoby chcące samodzielnie poeksperymentować z podobnym setupem mogą sprawdzić gotowe seedy do świata jako punkt wyjścia do testów botów eksploracyjnych, a dokumentację receptur i bloków znajdą w serwisowym poradniku craftingu.

Źródła