メルセンヌ・ツイスタ
開発者が公開しているコードでは、単一の32ビット値からなるシードを用いた別の擬似乱数による初期化処理と、固定値で初期化したベクトルを任意個数の32ビット値からなる初期化鍵で撹拌する初期化処理が実装されている。 短い乱数や時刻情報を元に初期化したメルセンヌ・ツイスタはその出力を調べることでシードを推測できる可能性が指摘されているなど、初期化に使用する情報量が少ない場合、問題が生じる場合がある。 もっとも、メルセンヌ・ツイスタ以前の「良い」擬似乱数列生成器はさらに大きなワーキングメモリを必要とするものがあるため、メルセンヌ・ツイスタは比較的効率が高いと言える。
初期状態空間に0が多いと、しばらくの間出力にも0が多くなる。 これは線形フィードバックシフトレジスタに共通する問題点である。この原因は、大きな配列の数か所を参照して1か所を書き換えるため、全体を書き換えるのに時間がかかることと、状態遷移関数が線形であるために、参照した数か所が全て0の場合、出力も0になるためである。 初期化処理で、状態空間に0が多くならないようにすればよい。 考案者らが提供している実装では、初期化に内部状態空間の小さな擬似乱数生成系を利用しているので(その小ささゆえに、全て0といったような列は生成し得ないので)これは問題とならない。独自の初期化処理を使用する場合には問題が発生する可能性がある。 この問題に関する改善をした擬似乱数列生成器にWELLなどがある。
なお、上記の欠点のうち、内部ベクトルの大きさや零超過状態からの回復速度の問題は、SIMD-oriented Fast Mersenne Twister (SFMT) で改善されている。