LLM Local Batalla con el Solitario de Unreal Engine: Qwen 3.6-27B Quema 687k Tokens en una Carta

El experimento de un usuario de Reddit con LLMs locales para desarrollo de juegos revela severas limitaciones prácticas. Usando Qwen 3.6-27B con acceso a unreal-mcpython, SearXNG y GitHub, la tarea era crear un juego de Solitario en Unreal Engine. Después de unas horas (mucho tiempo esperando respuestas del usuario a las indicaciones), el resultado fue una sola carta con texturas correctas pero sin lógica de juego, consumiendo ↑687k y ↓210k tokens.

Intervenciones manuales requeridas

• Descargar PNGs con las caras de las cartas manualmente
• Crear una malla con 3 materiales (el cubo estándar solo tiene un material lateral)
• Indicaciones constantes como "deja de imaginar cosas, usa una búsqueda"
• Correcciones repetidas: "la carta no tiene textura" o "la carta tiene as de picas en ambos lados"

El problema de la carta de dos caras consumió la mayor parte del tiempo y los tokens. El cubo estándar solo puede tener un material en todos los lados; se requiere una malla personalizada con 3 materiales. Gemini Flash 3.5 generó el archivo OBJ correcto en un intento, pero Qwen dio vueltas durante horas a pesar de encontrar ejemplos de código concretos. El modelo insistía en crear planos, combinar dos planos con un cubo, deshabilitar sustrato u otros enfoques que no funcionaban. El usuario finalmente tuvo que proporcionar la malla manualmente.

Gemma 4-31B fue probada pero no pudo hacer una llamada MCP significativa y fue descalificada pronto.

Conclusión práctica: para tareas de Unreal Engine que implican geometría personalizada, los LLMs locales como Qwen 3.6-27B todavía requieren una supervisión considerable. Los presupuestos de tokens se disparan rápidamente, y las operaciones básicas de malla siguen siendo un obstáculo.