Локальная LLM не справляется с пасьянсом в Unreal Engine: Qwen 3.6-27B сжигает 687 тысяч токенов на одну карту

Эксперимент пользователя Reddit с локальными LLM для разработки игр выявил серьёзные практические ограничения. Используя Qwen 3.6-27B с доступом к unreal-mcpython, SearXNG и GitHub, задача состояла в создании игры «Пасьянс» в Unreal Engine. Спустя несколько часов (большая часть времени ушла на ожидание ответов модели на запросы) результатом стала одна карта с правильными текстурами, но без игровой логики, что потребовало ↑687k и ↓210k токенов.

Необходимые ручные вмешательства

• Загрузка PNG с изображениями карт вручную
• Создание сетки с 3 материалами (стандартный куб имеет только 1 материал на сторону)
• Постоянные подсказки вроде «перестань выдумывать, используй, чёрт возьми, поиск»
• Многократные исправления: «у карты нет текстуры» или «на обеих сторонах карты туз пик»

Проблема двусторонней карты потребовала больше всего времени и токенов. Стандартный куб может иметь только один материал на всех сторонах; требуется пользовательская сетка с 3 материалами. Gemini Flash 3.5 сгенерировал правильный OBJ-файл с первой попытки, а Qwen ходил по кругу часами, несмотря на найденные конкретные примеры кода. Модель настаивала на создании плоскостей, наложении двух плоскостей на куб, отключении подложки или других неработающих подходах. В итоге пользователю пришлось предоставить сетку вручную.

Gemma 4-31B была протестирована, но не смогла сделать значимый MCP-вызов и была отсеяна рано.

Практический вывод: для задач Unreal Engine, связанных с пользовательской геометрией, локальные LLM вроде Qwen 3.6-27B всё ещё требуют значительного ручного контроля. Бюджет токенов быстро растёт, а базовые операции с сеткой остаются камнем преткновения.