Ein Nutzer im Subreddit r/LocalLLaMA setzt das Modell Qwen3.6-35b-a3b in der quantisierten Variante q4_k_xl als autonomen Spielagenten für das Open-Source-Roguelike Dungeon Crawl Stone Soup (DCSS) ein. Das Setup läuft lokal via LM Studio auf einer Nvidia RTX 5090 mit 240k Kontext und 8k Output-Tokens. Die Non-MTP-Version des Modells navigiert das Spiel eigenständig, erkundet Dungeon-Ebenen, besiegt Gegner und verwaltet Inventar – der Charakter „BunnyLvl114032", ein Minotaur Fighter auf Dungeon-Ebene 3, überstand mehrere Kämpfe ohne Schaden. Die MTP-Version hingegen schreibt sämtliche Ausgaben in Tool- und Thinking-Blöcke, was zu kaputten Tool-Calls und Spielabbrüchen führt und den erwarteten Speed-Vorteil zunichte macht. Das Skill-Skript für den Agenten wurde in einem Loop aus Codex und Qwen-Playtests generiert. Als Screenshot- und Zustandsquelle nutzt der Bot DCSS-eigene Mechanismen: Screenshots nach jeder Aktion sowie Character Dumps via „#"-Taste in das Morgue-Verzeichnis. Der Ansatz dient dem Nutzer als Alternative zu klassischen Benchmarks – reale Spielperformance statt reiner Eval-Zahlen.