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世界最強純RNN大語言模型來了，RWKV7推理模型開源

2025-11-13 18:45:36　來源: wisemodel開源社區

北京舉報

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始智AI wisemodel.cn社區是源自中國的中立開放的AI開源社區。正在，歡迎加入共同成長。wisemodel推出邀請注冊獎勵活動，最高可得算力券+token包380元獎勵，歡迎參與和支持！

2025 年 11 月 1 日，RWKV7-G0a3 13.3B推理模型開源發布。這是世界迄今最強的純 RNN 大語言模型。團隊以 RWKV6-world-v2.1 14B 模型為基礎，僅繼續訓練 2T tokens（加入了蒸餾的 35B tokens from DeepSeek v3.1），即獲得了有競爭力的效果。它依然是純預訓練模型（無后訓練，無刷榜），評測成績符合模型實際使用體驗。模型已更新上線始智AI-wisemodel開源社區，歡迎大家前去體驗。

其中，RWKV 模型名稱的G1/G1a/G1a2/G0a3等字段是訓練數據的版本，數據質量 G > G > G > G#，數據數量 G1 > G0。簡單規則：同一參數選擇最新的模型，效果最好。

模型地址

https://wisemodel.cn/models/rwkv4fun/RWKV-7-G1/file

01.

模型性能評估

benchmark-multilang

Uncheatable Eval 評測

Uncheatable Eval使用最新的論文/新聞/代碼/小說等實時數據，測試壓縮率（“壓縮即智能”），評估基底語言模型的真實語言建模能力和泛化能力。

benchmark-uncheatable

MMLU & MMLU PRO

評估模型在多學科的綜合知識（MMLU PRO 比 MMLU 更難）。

benchmark-mmlu

GSM8K

評估模型在中學難度數學應用題的推理能力。

benchmark-gsm8k

MATH500

測試模型在更難數學問題的解題能力。

benchmark-math500

CEval

以多行業真實試題，評估模型中文理解和專業知識。

benchmark-ceval

02.

模型實戰

G0a3 系列模型加入更多數據，顯著提升 vibe coding 能力。

Tips 寫代碼，推薦解碼參數：Temperature=1，Top_P=0.3，Presence Penalty=1，Frequency Penalty=0.1，decay=0.99 在下述代碼示例中，我們把模型生成的 HTML 內容放到 https://html.onlineviewer.net/ 進行預覽。

首先：用 SVG 畫一只橘貓的側面圖（畢加索風格），即使關閉思考模式，也能生成合理的結果：

vibe-web-svgcat

繼續:用SVG畫一張深圳夜景配圖，包含建筑剪影和霓虹燈帶，視覺主色調明確為深藍（背景）與霓虹粉（點綴/光效）：

vibe-web-svg

繼續：請生成一個單文件 HTML 頁面，主題：武松打虎。頁面需包含：標題、簡介段落、一段描寫打虎場景的正文、至少一張配圖（可用占位圖 URL），并用干凈的 CSS 美化頁面（響應式）。輸出完整的 HTML 文件源碼。

vibe-web-wusong

Tips 所有生成的代碼都在文末附錄。我們會持續發布 vibe coding 能力顯著更強的模型。

如前所述，RWKV 作為純 RNN 模型，尤其適合大規模并行生成。我們提供了大規模并行生成網頁的推理工具：

后端：https://github.com/RWKV-Vibe/rwkv_lightning
前端：https://github.com/xun082/RWKV-code

效果預覽：

batch-web 故事創作

Tips 創作任務推薦的解碼參數：Temperature=0.6，Top_P=0.7，Presence Penalty=2，Frequency Penalty=0.2

我們在新模型主蒸 DeepSeek v3.1，可以看到它的顯著風格：

story

03.

優化推理速度

RWKV 團隊與北京智源研究院合作優化推理效率，使用 FlagOS 的 FlagGems Triton 語言算子庫，在保持精度的前提下提升了模型的推理速度。

例如，由于 RWKV 架構在設計時支持 FFN 無損稀疏化，在 bsz 1 時，FlagGems 算子 rwkv_mm_sparsity 對比 CUDA matmul 可提升 74% 到 202% 速度。進一步配合 CUDA Graph 優化，RWKV-7 的 bsz=1 推理 Decode 端到端速度在英偉達 RTX5090 提升 28%，在英偉達 A100 提升 135％。

目前顯示速度已達：

https://github.com/BlinkDL/Albatross/tree/main/faster_251101

模型RWKV-7 13.3B fp16，顯卡RTX5090 with CUDAGraph and sparse FFN (lossless)，推理速度 66+ token/s（bsz1）
模型RWKV-7 7.2B fp16，顯卡RTX5090 with CUDAGraph and sparse FFN (lossless)，推理速度 123+ token/s（bsz1）
模型RWKV-7 7.2B fp16，顯卡RTX5090，推理速度 10250+ token/s （bsz960）

04.

如何使用RWKV模型

本地部署

可以使用 RWKV Runner、Ai00、RWKV pip 等推理工具本地部署 RWKV 模型。RWKV 模型也適配了 llama.cpp、ollama 等熱門的模型推理工具。

目前最快的 RWKV 推理工具是 Albatross：

https://github.com/BlinkDL/Albatross

由于 RWKV7-G0a3 13.3B 是新模型，目前建議使用 RWKV Runner以保證得到正確結果。可以在RWKV 官網 - 模型推理教程中查看上述推理工具的使用教程。

05.

附錄代碼

vibe coding 1：svg 繪制橘貓

vibe coding prompt：用 SVG 畫一只橘貓的側面圖（畢加索風格）


"zh">    
"UTF-8">    
"viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">    畢加索風格橘貓        

 
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 > 
         
畢加索風格橘貓 
          
         

 
 "svg-container" 
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 "" 
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 "M150,100 C180,80 220,90 230,120 C240,150 220,180 190,190 C160,200 130,180 120,150 C110,120 130,90 150,100 Z" 
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 "" 
  /> 
                  
                 
 
                 
 
 "M120,80 L140,60 L160,80 L140,100 Z" 
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 "" 
  /> 
                 
 
 "M180,80 L200,60 L220,80 L200,100 Z" 
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 "" 
  /> 
                  
                 
 
                 
 
 "130" 
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 "" 
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 "170" 
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 "140" 
  r= 
 "15" 
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 "" 
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 "165" 
  cy= 
 "140" 
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 "5" 
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 "white" 
  /> 
                  
                 
 
                 
 
 "M150,170 L145,185 L155,185 Z" 
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 "M140,190 Q150,200 160,190" 
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 "1.5" 
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 "M150,190 C120,210 80,230 70,270 C60,310 80,350 120,370 C160,390 200,370 220,330 C240,290 230,250 210,220 C190,190 170,180 150,190 Z" 
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 "" 
  /> 
                  
                 
 
                 
 
 "M120,290 L100,320 L110,340 L130,320 Z" 
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 "" 
  /> 
                 
 
 "M180,290 L200,320 L190,340 L170,320 Z" 
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 "" 
  /> 
                  
                 
 
                 
 
 "M220,330 L240,360 L230,380 L210,360 Z" 
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 "" 
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 "M160,330 L140,360 L150,380 L170,360 Z" 
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 "" 
  /> 
                  
                 
 
                 
 
 "M220,330 C250,320 270,300 260,270 C250,240 230,230 210,240 C190,250 180,270 190,290 C200,310 220,320 220,330 Z" 
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 "" 
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 "" 
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 "" 
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 "" 
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 "M150,190 L180,290" 
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 "M150,190 L220,330" 
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"description">            這只"highlight">畢加索風格的橘貓采用了立體主義的幾何形狀和鮮明的色彩對比，展現了藝術與自然的完美結合。通過簡化的形狀和抽象的線條，捕捉了貓咪的優雅姿態和獨特個性。

vibe coding 2：svg 繪制深圳夜景

vibe coding prompt：用SVG畫一張深圳夜景配圖，包含建筑剪影和霓虹燈帶，視覺主色調明確為深藍（背景）與霓虹粉（點綴/光效）


"zh-CN">    
"UTF-8">    
"viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">    深圳夜景        

 
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 > 
         
深圳夜景 
         

 
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 > 
             
 
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 "neon-lights" 
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vibe coding 3：武松打虎 web

vibe coding prompt：請生成一個單文件 HTML 頁面，主題：武松打虎。頁面需包含：標題、簡介段落、一段描寫打虎場景的正文、至少一張配圖（可用占位圖 URL），并用干凈的 CSS 美化頁面（響應式）。輸出完整的 HTML 文件源碼。


"zh-CN">    
"UTF-8">    
"viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">    武松打虎 - 水滸傳經典故事        

武松打虎 

"subtitle">水滸傳經典故事之一
 



 
 "container" 
 > 
         
 
 "intro" 
 > 
             故事簡介 
             

《武松打虎》是中國古典四大名著之一《水滸傳》中的經典章節，講述了武松在景陽岡上與一只猛虎搏斗并最終將其擊斃的英勇事跡。這一故事不僅展現了武松的勇猛無畏，也體現了中國傳統文化中"義薄云天"的俠義精神。
 

武松原是山東清河縣人，因殺死殺兄仇人西門慶而被迫逃亡，途經景陽岡時遭遇猛虎。在酒醉狀態下，他憑借過人的勇氣和武藝，與老虎展開殊死搏斗，最終成功將其擊斃，成為民間傳頌的英雄人物。
 
         

 
          
         
 
 "story" 
 > 
             故事正文 

話說武松在孟州牢城營做了三年牢，后來被釋放，前往東京投奔哥哥武大郎。路經山東陽谷縣境內的景陽岡時，已是黃昏時分。武松走得口渴難耐，見路邊有一家酒店，便進去喝酒。
 
              

店家見武松生得壯實，便勸他多飲幾杯。武松本就性情豪爽，又加上連日趕路勞累，便喝了十八碗烈酒。酒酣耳熱之際，店家告訴他前方有一條景陽岡，上面有一只吃人的吊睛白額大蟲，勸他不要獨自前往。
 
              

武松卻不以為然，認為自己身強力壯，何懼猛虎？他拍案叫道："你這廝休要危言聳聽！若真有那畜生，我必教他知道爺爺的手段！"說罷，提起行李，搖搖晃晃地向景陽岡走去。
 
              

剛上岡不遠，忽聽得樹林中風聲颯颯，草木簌簌。武松定睛看時，只見一只斑斕猛虎從林中竄出，直撲過來。武松雖然酒醉，但見到猛虎，酒醒了一半，急忙抽出樸刀迎戰。
 
              

那老虎撲到近前，武松舉刀砍去，卻被老虎躲過。老虎反身一撲，武松側身閃避，與老虎扭打在一起。兩人（虎）纏斗良久，武松漸漸覺得力氣不支，心想："今日若死在此處，豈不冤枉！"便奮力掙脫，滾到一旁。
 
              

武松見老虎撲空，立即翻身躍起，趁老虎回頭之際，一刀砍在老虎頸上。老虎吃痛，轉身再撲。武松又是一刀，這次砍中老虎前腿。老虎吃痛，怒吼連連，再次撲來。
 
              

武松見老虎傷勢嚴重，知道它已是強弩之末，便不再躲閃，挺刀直刺。這一刀正中老虎心窩，老虎發出一聲慘嚎，倒地而死。武松取出老虎眼珠吞下，又割下老虎皮毛，帶著尸體回到陽谷縣，獻給縣太爺。
 
              

縣太爺聞訊親自前來查看，見果然是一只猛虎，便命人將武松送回孟州牢城營。武松因此事跡傳揚開來，聲名大振，后來更是成為梁山好漢之一。
 
         

 
          
         
 
 "image-section" 
 > 
             "https://images.unsplash.com/photo-1578662996442-48f60103fc96?ixlib=rb-1.2.1&auto=format&fit=crop&w=800&q=80" alt="武松打虎場景">
"image-caption">武松與老虎搏斗的經典場景
        

 
     


        


? 2023 中國古典文學故事 | 《水滸傳》經典篇章

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