ローカルLLM、Unreal Engineソリティアに苦戦：Qwen 3.6-27Bが1枚のカードに687kトークンを消費

RedditユーザーによるローカルLLMを用いたゲーム開発実験では、深刻な実用的限界が明らかになりました。unreal-mcpython、SearXNG、GitHubにアクセス可能なQwen 3.6-27Bを使用し、Unreal Engineでソリティアゲームを作成するタスクが行われました。数時間後（プロンプトへのユーザー応答待ちの時間が大半）、正しいテクスチャを持つカード1枚（ただしゲームロジックなし）が生成され、↑687kおよび↓210kトークンを消費しました。

必要とされた手動介入

• カード面のPNGを手動でダウンロード
• 3つのマテリアルを持つメッシュの作成（標準のキューブは片面のみマテリアル対応）
• "想像をやめて、検索を使え"といった絶え間ないプロンプト
• "カードにテクスチャがない"や"カードの両面がスペードのエースになっている"といった繰り返しの修正

両面カード問題が時間とトークンの大半を消費しました。標準のキューブは全側面に1つのマテリアルしか適用できず、3マテリアルのカスタムメッシュが必要です。Gemini Flash 3.5は1回の試行で正しいOBJファイルを生成しましたが、Qwenは具体的なコード例を見つけたにもかかわらず、何時間も堂々巡りしました。モデルは平面の作成、2つの平面とキューブの結合、サブストレートの無効化など、機能しないアプローチに固執しました。最終的にユーザーが手動でメッシュを提供する必要がありました。

Gemma 4-31Bもテストされましたが、意味のあるMCP呼び出しができず、早期に失格となりました。

実用的な教訓：カスタムジオメトリを含むUnreal Engineタスクでは、Qwen 3.6-27BのようなローカルLLMは依然として多くの手動サポートを必要とします。トークン予算は急増し、基本的なメッシュ操作が障害となります。