UnitBuilds는 2026년 7월 1일, 대규모 언어 모델의 구조적 한계를 체감할 수 있도록 설계된 웹 기반 퍼즐 게임 'LLMs are Demented'를 공개했다. 플레이어는 가중치(WEIGHTS), 토큰(TOKEN), 어텐션(ATTENTION), 에폭(EPOCH) 등 머신러닝 용어가 포함된 9단어 낱말 맞추기를 풀며 실제 모델 운용 환경과 유사한 제약 조건을 경험한다. 이 게임은 설정된 토큰 제한(N)을 넘어서면 문자가 변하는 컨텍스트 윈도우 감소, 주기적으로 보드가 초기화되는 캐시 만료, 그리고 온도 설정값(T ≥ 1.3)이 높을수록 글자가 기호나 이모지로 깨지는 온도 기반의 혼란 등을 핵심 메커니즘으로 구현했다.

참가자는 하드웨어 프리셋을 선택해 게임 난이도를 조정할 수 있다. 컨텍스트 윈도우 C=64와 90초 캐시의 엔터프라이즈 API 모드, C=32와 45초 캐시의 로컬 Llama 중간 모드, 그리고 C=16과 15초 캐시로 제한된 스마트 토스터 모드가 제공된다. 또한, 시스템 오류 알림을 차단한 상태에서 퍼즐을 풀어야 하는 '블라인드 추론(Blind Inference)' 모드도 포함되었다. 퍼즐을 완료한 후에는 '추론 실행(RUN INFERENCE)' 기능을 통해 로컬 CPU(15 TPS) 또는 클라우드 API(150 TPS) 벤치마크와 비교된 점수가 산출된다.

UnitBuilds는 2026년 7월 1일, 대규모 언어 모델의 구조적 한계를 체감할 수 있도록 설계된 웹 기반 퍼즐 게임 'LLMs are Demented'를 공개했다. 플레이어는 가중치(WEIGHTS), 토큰(TOKEN), 어텐션(ATTENTION), 에폭(EPOCH) 등 머신러닝 용어가 포함된 9단어 낱말 맞추기를 풀며 실제 모델 운용 환경과 유사한 제약 조건을 경험한다. 이 게임은 설정된 토큰 제한(N)을 넘어서면 문자가 변하는 컨텍스트 윈도우 감소, 주기적으로 보드가 초기화되는 캐시 만료, 그리고 온도 설정값(T ≥ 1.3)이 높을수록 글자가 기호나 이모지로 깨지는 온도 기반의 혼란 등을 핵심 메커니즘으로 구현했다.

참가자는 하드웨어 프리셋을 선택해 게임 난이도를 조정할 수 있다. 컨텍스트 윈도우 C=64와 90초 캐시의 엔터프라이즈 API 모드, C=32와 45초 캐시의 로컬 Llama 중간 모드, 그리고 C=16과 15초 캐시로 제한된 스마트 토스터 모드가 제공된다. 또한, 시스템 오류 알림을 차단한 상태에서 퍼즐을 풀어야 하는 '블라인드 추론(Blind Inference)' 모드도 포함되었다. 퍼즐을 완료한 후에는 '추론 실행(RUN INFERENCE)' 기능을 통해 로컬 CPU(15 TPS) 또는 클라우드 API(150 TPS) 벤치마크와 비교된 점수가 산출된다.