2026 年 4 月RWKV-7 G1f 系列推理模型开源发布目前已发布 G1f 13.3B/7.2B/2.9B/1.5B 模型。RWKV 模型名称的 G1a/G1c/G1f 等等代表训练数据的版本。您可在同一参数规模下选择日期最新的模型以获得最佳效果。Uncheatable Eval 评测Uncheatable Eval 使用最新的代码/论文/维基/新闻/小说等实时数据测试压缩率“压缩即智能”评估基底语言模型的真实语言建模能力和泛化能力。新版 Uncheatable Eval 提升测试难度加入更多 github 和 arxiv 数据且增加了测试文本长度。我们发现RWKV 系列模型在 uncheatable eval 的成绩随时间持续提升。因此我们可以持续按月发布最新、最强的模型。模型实战通过添加更多高质量训练数据RWKV7 G1f 增强了所有领域能力。先测试编程以下测试均基于 RWKV7 G1f 7.2B 模型生成 2D 场景prompt:生成一个web版的2D射击游戏我可以控制战机左右移动躲避敌方不断坠落的战机和子弹。生成效果生成 3D 场景prompt使用 Three.js 创建一个简单 3D 房间用户可以用 WASD 控制摄像机在房间里移动。生成效果生成一个 rmsnorm 的 triton 算子日常问答多学科分析问题创作高考作文注意 G1f 系列依然是纯预训练的基底模型未经任何后训练现有案例不代表模型的最终性能。模型下载下载RWKV7 G1f 系列模型.pth格式Hugging Facehttps://huggingface.co/BlinkDL/rwkv7-g1/tree/main魔搭https://modelscope.cn/models/RWKV/rwkv7-g1/filesWisemodelhttps://wisemodel.cn/models/rwkv4fun/RWKV7-G1f/file其他格式下载 Ollama 格式https://ollama.com/mollysama/rwkv-7-g1f下载 gguf 格式https://modelscope.cn/collections/RWKV-7-G1-GGUF-a5174274c32f4aRWKV G1-GGUF 系列模型近 30 天收获了近 2500 次模型下载无刷榜收获用户好评。左边的部分是后台监控漏统计了这段日期的具体每天下载我们将期间的总下载量按日期摊平到每天。如何使用 RWKV 模型在线体验魔搭平台在线 demoG1f 13.3b续写模式https://www.modelscope.cn/studios/BlinkDL/RWKV-CHN-2G1f 7.2B续写模式https://www.modelscope.cn/studios/BlinkDL/RWKV-CHNHugging Face 平台在线 demoG1f 7.2B续写模式https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/RWKV-Gradio-2G1f 2.9B续写模式https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/RWKV-Gradio-1移动端支持高并发我们也开源了 RWKV Chat一款端侧推理 APP。RWKV Chat 是基于 RWKV 模型的离线AI 对话应用无需联网也能深度思考和并行推理。下载 RWKV Chathttps://rwkv.halowang.cloud/使用移动端 SoCRWKV Chat 可实现最高 8 路并发。这是同时用 6 种不同风格回答问题的例子除了 G1f 语言模型RWKV Chat 也提供 VL 和 TTS 模型。效果预览⚠️ 注意当前 RWKV Chat APP 处于 demo 阶段非正式上线应用仅用于快速体验 RWKV 模型。本地部署高并发推理引擎推荐使用目前最快的推理方式 Albatrosshttps://github.com/BlinkDL/Albatross。使用 Albatross 可实现极高的“超并发”推理效率且永远恒定速度永远恒定显存模型尺寸精度Batch Size速度 token/s阶段硬件7.2Bfp1696010250生成 (Decode)5090单卡7.2Bfp163209650生成 (Decode)5090单卡7.2Bfp161145生成 (Decode)5090单卡7.2Bfp16111289预填充 (Prefill)5090单卡也可以使用基于 Albatross 的 RWKV并发推理后端 rwkv_lightning兼容 OAI 格式的 APIhttps://github.com/RWKV-Vibe/rwkv_lightning。使用 rwkv_lightning 可实现单卡部署并批量生成内容例如 批量网页生成或批量小说生成更多细节请查看历史文章RWKV超并发项目教程RWKV-LM训练提速40%其他本地部署工具由于RWKV7 G1f 系列是新模型目前建议使用 RWKV Runner 以保证得到正确结果。可以使用 RWKV Runner、Ai00、RWKV pip 等推理工具本地部署 RWKV 模型。此外RWKV 模型也适配了 llama.cpp、Ollama 等热门的模型推理工具。可以在 RWKV 官网 - 模型推理教程中查看上述推理工具的使用教程。RWKV-LM 优化训练速度和显存占用最近 Bo 对 RWKV-LM 进行了一轮优化训练速度提升 40%融合多个细碎算子显存占用降低 40~80%融合 L2WrapCEHead且训练的精度更高、梯度更准确。推荐各位都升级到最新版https://github.com/BlinkDL/RWKV-LMRWKV-LM 超并发大赛预告最后我们即将举办RWKV 超并发大赛欢迎大家在 RWKV 技术群交流并参与此项目。以下是一些 RWKV 超并发的应用场景和创意并行 Agent大模型拆出大量小任务给 RWKV 模型并行做并行写代码大模型将项目拆成多个模块拆成多个函数给 RWKV 模型并行写并行分析大模型将目标拆成多个部分给 RWKV 模型并行分析并行多风格问答 / 创作让 RWKV 对于一个或多个内容用不同风格并行回答 / 创作并行多角色 NPC让 RWKV 并行扮演几百个角色并行扩写 / 摘要让 RWKV 并行处理大量数据并行改写让 RWKV 并行处理多个文档实现个人定制的信息流并行翻译将文本拆成多段让 RWKV 并行处理并行写小说大模型将小说拆成多个章节调用 RWKV 并行写并行做数学题让 RWKV 用不同解码参数解题然后自动投票得到更佳答案更多大赛细节将于近日公布欢迎关注 RWKV 官方账号获取最新消息加入 RWKV 社区欢迎大家加入 RWKV 社区可以从 RWKV 中文官网了解 RWKV 模型也可以加入 RWKV 论坛、QQ 频道和 QQ 群聊一起探讨 RWKV 模型。 RWKV 中文文档https://www.rwkv.cn RWKV 论坛https://community.rwkv.cn/ BiliBili 视频教程https://space.bilibili.com/3546689096910933欢迎大家基于 RWKV-7 进行创业、科研我们也会为基于 RWKV 的项目提供技术支持。如果您的团队正在基于 RWKV 创业或开展研究请联系我们发送邮件到“contactrwkvos.com”。