Mica v0.1 4B 모델이 토큰 생성 없이 마인크래프트에서 철 곡괭이를 얻다
Mica v0.1 4B got an iron pickaxe in real Minecraft without generating a single token
핵심 요약
4B 파라미터 모델이 텍스트 생성 대신 확률 기반 명령 선택만으로 마인크래프트 게임을 성공적으로 수행함.
- 기술적 구현 — 텍스트 생성 없이 모델의 확률값만 읽어 게임 내 명령을 실행함
- 효율성 입증 — 4B 모델로 150ms 이내의 빠른 의사결정 속도를 보여줌
- 게임 활용성 — NPC 자동화 가능성을 보여주지만 실용성에 대한 논쟁 존재
- 오픈 소스 — 모델 가중치와 서버 코드가 허깅페이스와 깃허브에 공개됨

Mica v0.1 4B 모델이 실제 마인크래프트 1.20.4 서버에서 플레이하는 영상이다. 영상 첨부함.
작동 방식
- 매 단계마다 봇의 실시간 게임 상태(인벤토리, 주변 블록, 엔티티, 마지막 결과)를 텍스트로 출력함.
- Mica가 후보 명령어들의 점수를 매기고 다음 행동을 결정함. 텍스트를 직접 생성하는 게 아니라, 답변 라벨 토큰의 확률을 읽는 방식이라 출력 토큰은 0임.
- 선택된 명령어는 Mindcraft의 스킬 라이브러리(Mineflayer 봇)를 통해 게임 내에서 실행됨.
실행 결과
- 빈 인벤토리에서 철 곡괭이까지 만드는 데 23번의 결정이 필요했음: 원목, 판자, 작업대, 나무 곡괭이, 돌, 돌 곡괭이, 화로, 철광석, 제련, 철 곡괭이 순서.
- 결정당 약 90~150ms 소요.
- llama.cpp, Q5_K_M, RTX 3090 환경.
영상 설명
- 오른쪽 패널에 결정 과정이 실시간으로 나옴: 후보군, Mica의 확률값, 선택된 행동, 그리고 결과까지. 모든 단계는 히스토리 피드에도 기록됨.
- 걷기, 채굴, 제련 같은 긴 동작은 배속 처리했고 화면에 속도 표시해 둠. 연속으로 재시도하는 구간은 편집으로 잘라냈음.
- HUD랑 제작/화로 화면은 봇이 기록한 인벤토리 데이터를 기반으로 그린 거임.


